Использование метода автоматического распознавания в задачах контроля технического состояния цифровых оптико-электронных комплексов получения видовой информации

Реализован подход к адаптации стратегии эксплуатации по состоянию с контролем параметров для цифровых оптико-электронных систем и оптико-электронных комплексов получения видовой информации. Предложено осуществлять оценку их технического состояния на основе метода автоматического распознавания статистической теории распознавания образов (многоальтернативное распознавание видов технического состояния по совокупности одновременно оцененных контролируемых параметров), позволяющего учитывать условия применения и задачи на аэросъемку посредством формирования адаптивных эталонных описаний. Оценка эффективности системы распознавания технического состояния, а также качества признаков и решающего правила проведена с использованием аналитического выражения средней вероятности ошибки распознавания. Предлагаемый подход может стать основой для разработки эффективных методов комплексирования цифровых оптико-электронных систем получения видовой информации.

Литература

[1] Теоретические основы и средства автоматизированного контроля / В.Н. Буков, А.П. Базанов, Л.П. Колодежный и др. М.: ВВИА им. проф.Н.Е. Жуковского, 1997. 47 с.

[2] Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. С. 234-237.

[3] Фомин Я.А., Безродный Б.Ф. Адаптивные системы контроля изделий микроэлектроники на ПЭВМ. М.: Изд-во стандартов, 1993. С. 3-7.

[4] Гуковский Я.Е. О статистическом подходе к обнаружению событий в автоматическом контроле // Автоматика и телемеханика. 1964. № 10. С. 1851-1855.

[5] Кнеллер В.И. Об определении и специфики автоматического контроля // Автоматика и телемеханика. 1962. № 4. С. 923-929.

[6] ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990. 22 с.

[7] Веселов Ю.Г., Тихонычев В.В., Халтобин В.М. Исследование характеристик цифровых фотоаппаратов // Техника кино и телевидения. 2003. № 6. С. 39-41.

[8] Белоглазов И.Н. Алгоритм комплексного автоматического дешифрирования и оценка его эффективности. В сб.: Применение ЭВМ для автоматизации процессов сбора и обработки информации; под ред. И.Н. Белоглазова. М.: ВВИА им.проф.Н.Е. Жуковского, 1984. С. 29-39.

[9] Белоглазов И.Н., Казарин С.Н. Совместное оптимальное оценивание, идентификация и проверка гипотез в дискретных динамических системах // Изв. РАН. ТиСУ. 1998. № 4. С. 26-43.

[10] Веселов Ю.Г., Тихонычев В.В., Труфанов И.В., Халтобин В.М. Оценка технического состояния цифровых аэрофотоаппаратов на основе теории распознавания образов. В сб.: Авиационное оборудование; под ред. В.С. Кулабухова. М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 2004.

[11] Веселов Ю.Г., Тихонычев В.В., Халтобин В.М. Оценка технического состояния иконических оптико-электронных средств на основе теории распознавания образов. М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 2007. С. 16-17.

[12] Веселов Ю.Г. Модель оценки информационных характеристик оптикоэлектронных систем дистанционного зондирования Земли // Исследование Земли из космоса. № 5. 2011. С. 3-10.

[13] Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов; под ред. А.А. Дорофеюка. М.: Наука, 1979. 66 с.

[14] Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1984. 831 с.