Задача №1 Распознавание точки доставки

1. Задача №1 Распознавание точки доставки

Разработчик задачи:
Отдел Автоматизации Экспериментов
института №3 МАИ

2. Описание задачи

Задача №1 – Описание задачи
Описание задачи
Одна из перспективных задач БЛА —
оперативная
доставка
грузов
в
труднодоступные места. Чтобы доставка
прошла успешно, необходимо сначала
обнаружить точку доставки. Часто эта
точка
обозначена
каким-нибудь
ориентиром,
например,
цветовой
маркировкой.
2/10

3. Постановка задачи и критерии оценки

Задача №1 – Постановка задачи
Постановка задачи и критерии оценки
Формулировка задачи:
Разработайте
программу,
реализующую
обнаружение на изображении точки доставки груза
и определение её координат (при наличии точки).
Критерий оценивания:
Программа оценивается на одном открытом
примере и на двух закрытых. Максимальный
балл составляет 9.
Входные данные: Изображение на котором может
быть зона доставки груза; файл телеметрии в
котором содержатся координаты и ориентация
камеры в момент съемки, а так же высота на
которой находится точка доставки; для открытого
примера дан правильный ответ.
За правильное решение открытого примера
начисляется 1 балла, за каждый правильно
решенный закрытый по 3 балла.
Выходные данные: Программа на языке Python
выводящая координаты точки доставки, а в случае
отсутствия точки доставки `None`
Время на выполнение задачи без учёта
тестовых вопросов — 130 минут.
За каждый вопрос по задачке начисляется 1
балл.
3/10

4. Описание точки сброса груза

Задача №1 – Теоретическая справка
Описание точки сброса груза
Точка доставки взята для примера, это
красная машина, других объектов такой
интенсивности красного на изображении
гарантированно не будет. Необходимо
определить координаты центра машины.
4/10

5. Цветовые фильтры

Задача №1 – Теоретическая справка
Цветовые фильтры
OpenCV – библиотека для работы с изображениями на языках Python и C++. Она
предоставляет инструменты для облегчения разработки приложений, использующих
техническое зрение.
5/10

6. Представление изображения HSV

Задача №5 – Теоретическая справка
Представление изображения HSV
При использовании формата HSV
каждый
пиксель
изображения
кодируется тремя величинами:
Оттенок (Hue) – цветовой тон.
Варьируется в пределах от 0 до 360,
согласно диаграмме слева.
Насыщенность
(Saturation)
–
«чистота
цвета»,
изменяется
в
пределах от 0 до 100%. Насыщенность
равная нулю соответствует оттенкам
серого.
Яркость (Value) – также изменяется в
пределах от 0 до 100%.
6/10

7. Расчет координат точки на кадре камеры

Задача №1 – Теоретическая справка
Расчет координат точки на кадре камеры
7/10

8. Поворот изображения

Задача №1 – Теоретическая справка
Поворот изображения
В процессе расчета координат точки сброса
необходимо учесть ориентацию камеры.
Особенностью данных телеметрии
является то что угол курса необходимо
инвертировать т.к. базовая вертикальная
ось направлена вверх. Саму итоговую
матрицу направляющих косинусов можно
сформировать согласно следующим
выражениям.
cos