движущийся объект — это… Что такое движущийся объект?
- движущийся объект
- moving object, moving target
Большой англо-русский и русско-английский словарь. 2001.
- движущийся нагреватель
- движущийся оползень
Смотреть что такое «движущийся объект» в других словарях:
РЕАКЦИЯ НА ДВИЖУЩИЙСЯ ОБЪЕКТ (РДО) — разновидность сенсомоторной реакции, в которой необходимо совершить движение в определенный момент, который соответствует определенному положению движущегося объекта. Простейшая модель РДО остановка на определенной черте движущейся секундной… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
пространственный объект — Ндп. геообъект геоинформационный объект географический объект Цифровая модель материального или абстрактного объекта реального или виртуального мира с указанием его идентификатора, координатных и атрибутивных данных.
пространственный объект — 4 пространственный объект (Нрк. геообъект, геоинформационный объект, географический объект): Цифровая модель материального или абстрактного объекта реального или виртуального мира с указанием его идентификатора, координатных и атрибутивных данных … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
стробоскоп — а; м. [от греч. strobos кружение, вихрь и skopeō смотрю, наблюдаю] Оптический прибор, позволяющий видеть движущийся объект как бы застывшим в различных фазах своего движения. ◁ Стробоскопический, ая, ое. С. прибор. С ая лампа. С. эффект (спец.;… … Энциклопедический словарь
Круговое движение — У этого термина существуют и другие значения, см. Вращение (значения). О разновидности перекрёстков: см. Круговой перекрёсток. В физике круговое движение это вращение по кругу, т. е.
это круговой путь по круговой орбите. Оно может быть… … ВикипедияПлутон — У этого термина существуют и другие значения, см. Плутон (значения). Плутон … Википедия
Плутон (карликовая планета) — Плутон Изображение Плутона, соз … Википедия
Плутон (планета) — Плутон Изображение Плутона, построенное по результатам наблюдения с Земли изменений блеска Плутона во время затмения Хароном, приблизительно в истинном цвете и с максимально доступным разрешением. Сведения об открытии Дата открытия 18 февраля… … Википедия
Периметр (Perimeter) — прибор для определения поля зрения человека (см. рис.). Пациент фиксирует свой взгляд на мишени, расположенной в центре внутренней поверхности полусферы, после чего на ней появляется движущийся объект, и когда испытуемый замечает его, он сообщает … Медицинские термины
МКБ-10: Класс XX — Международная классификация болезней 10 го пересмотра (МКБ 10) Класс I Некоторые инфекционные и паразитарные болезни Класс II Новообразования Класс III Болезни крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный ме … Википедия
МКБ-10: Код Y — Международная классификация болезней 10 го пересмотра (МКБ 10) Класс I Некоторые инфекционные и паразитарные болезни Класс II Новообразования Класс III Болезни крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный механизм Класс … Википедия
Советы по динамической фотосъемке — Canon YouConnect
Динамическая фотосъемка
Мир полон движения.
Хорошие навыки работы с камерой, владение различными приемами съемки и постоянная практика — все это в совокупности позволяет получать отличные результаты при съемке динамичных сцен. В данном руководстве будут рассмотрены следующие темы.
- Длительность выдержки
- Влияние значения диафрагмы и чувствительности ISO
- Съемка с проводкой
- Спортивная фотография
- Стабилизация изображения
- Экспериментируйте и изучайте
Длительность выдержки
Чтобы получить представление о том, как следует снимать динамические сцены, необходимо понять, что представляет собой движение с точки зрения длительности выдержки.
Если объект съемки абсолютно неподвижен, а камера установлена на штатив, выдержка, которую вы используете во время съемки, не имеет большого значения. Независимо от выбранного значения, 1 секунда или 1/1000 секунды, результаты будут одинаковые — объект съемки будет резким на обоих снимках.
Теперь представим, что перед камерой пробегает собака, и скорость ее движения, как правило, составляет 16 километров в час. За 1 секунду она пробежит почти 5 метров. Если на камере будет установлено значение выдержки 1 секунда, снимок собаки получится очень размытым.
Это позволит создать достаточно интересный эффект, передав всю динамику стремительного движения. Однако в такой ситуации 1 секунда — это достаточно большое значение. Поэтому лучше установить значение выдержки 1/15 (за этот временной промежуток собака пробежит примерно 30 сантиметров). Если вы, напротив, хотите, чтобы собака выглядела на снимке как неподвижный объект, попробуйте установить значение выдержки 1/1000 секунды.
Влияние значения диафрагмы и чувствительности ISO
При установке более короткой выдержки на датчик изображения попадает меньше света и снимок может получиться с недодержкой. Для компенсации необходимо установить более широкую диафрагму и/или более высокое значение чувствительности ISO.
Объектив с широкой максимальной диафрагмой позволяет устанавливать более короткую выдержку и получать снимки с правильной экспозицией. Многие объективы с фиксированным фокусным расстоянием (не являющиеся зум-объективами) для камер Canon EOS имеют максимальное значение диафрагмы f/2.8 или больше и пользуются популярностью среди спортивных фотографов. Узнайте больше об объективах Canon на новом сайте объективов Canon.
Если у вас нет такого объектива, вы можете увеличить значение ISO, повысив тем самым чувствительность датчика к свету. Но это, в свою очередь, приведет к повышению уровня «шума», т.е. появлению цветных точек на изображении. Самые современные компактные цифровые камеры Canon оснащены системой HS, позволяющей делать снимки с уровнем шума до 60% меньше.
Съемка с проводкой
Даже при съемке с длительной выдержкой вы можете получить достаточно четкий снимок движущегося объекта. Для этого необходимо выполнить съемку с проводкой: перемещайте камеру с сохранением одного и того же положения объекта съемки на датчике изображения во время экспонирования. Этот прием лучше всего использовать, когда объект съемки движется с постоянной скоростью в одном направлении, например при съемке птицы в полете или машины на гоночном треке.
При удачной съемке с проводкой результат получается совершенно иным — объект в кадре выглядит резким и четким на фоне размытого заднего плана. Некоторые объекты съемки могут быть одновременно и резкими, и размытыми. Например, туловище птицы в полете получится четким, но крылья, движущиеся вверх и вниз под прямым углом к направлению движения камеры, будут размытыми. Важно выбрать правильное положение для выполнения съемки с проводкой; расстояние от вас до объекта должно быть одинаковым на протяжении всей съемки.
Чтобы получать неизменно хорошие результаты при выполнении съемки с проводкой, нужно постоянно практиковаться. Для плавной съемки с проводкой важно научиться перемещать камеру с одинаковой скоростью и без остановок после нажатия кнопки спуска затвора.
Спортивная фотография
Съемка спортивных событий — это, как правило, съемка постоянно движущихся объектов и динамично развивающихся ситуаций.
Соревнования в беге всегда проходят по одному сценарию, поэтому вы знаете направление, в котором будут бежать спортсмены. Если вы находитесь в правильном месте относительно беговой дорожки, то съемка с проводкой позволит вам сохранить объект четким при его перемещении в пределах вашего поля зрения. При использовании более длительной выдержки необходимо подойти ближе к беговой дорожке и направить камеру вниз на дорожку во время съемки спортсменов, бегущих в вашу сторону.
Съемка таких спортивных мероприятий, как футбольные матчи, турниры по регби и других командных игр, — намного более трудная задача, поскольку игроки двигаются очень быстро по всему полю. При съемке вблизи боковой линии площадки необходимо учитывать, что скорость движения игроков очень высока: в один момент игрок будет рядом с вами, а через несколько секунд уже в другом углу поля. Используйте более короткую выдержку затвора для съемки крупным планом быстро движущихся игроков, когда они окажутся рядом с вами.
Необязательно посещать массовые спортивные события, чтобы сделать хорошие снимки. Обратите внимание на местные матчи или игры, во время которых зрители стоят рядом с боковой линией поля и поддерживают игроков. Игра может оказаться не менее зрелищной, а у вас будет возможность снимать с более интересных ракурсов.
Стабилизация изображения
Стабилизация изображения может особенно пригодиться при съемке с использованием телеобъектива, поскольку она уменьшает эффект сотрясения камеры, что более заметно во время съемки с большим фокусным расстоянием.
Оптический стабилизатор изображения Canon (IS) компенсирует движения и сотрясения камеры с помощью «плавающего» элемента объектива. Гироскоп, которым оснащена система, определяет движение камеры. Встроенный процессор анализирует такое движение и передает соответствующую команду для перемещения плавающего элемента вверх-вниз или из стороны в сторону. Это позволяет проецировать объект съемки на датчик изображения без его смещения даже при движении камеры. Система настолько чувствительна, что компенсирует вибрации двигателя во время съемки из машины или вертолета.
Экспериментируйте и изучайте
Большинство фотографов время от времени снимают различные динамичные сцены, например игры детей, местные спортивные события или оживленные улицы во время своего отпуска. Чтобы определить выдержку, которая позволит «зафиксировать» движущийся объект, можно рассчитать скорость движения объекта, направление его движения относительно камеры, расстояние от объекта до камеры и фокусное расстояние объектива. Но в таком случае вы можете просто упустить нужный момент.
Намного лучше сделать целую серию снимков с разными значениями экспозиции, а затем просмотреть результаты, когда у вас будет время. Цифровые изображения содержат информацию о выдержке, установленной в момент съемки. Эту информацию наряду со значениями диафрагмы, чувствительности ISO и другими данными можно просмотреть с помощью большинства программ для работы с изображениями. Выясните, что лучше всего подходит для той или иной ситуации, чтобы в дальнейшем не тратить много времени на настройку камеры.
Python tkinter-движущийся объект на холсте
Я только учусь python и хотел создать небольшую игру, в которой я могу перемещать объект слева направо, вверх и вниз…
import tkinter
canvas=tkinter.Canvas(width=800,height=600)
canvas.pack()
canvas.create_text(400,200,text='Starlight',font='Arial 100 bold')
canvas.
create_text(400,325,text='Press a button to start the game',font='Arial 20')
a=400
b=500
def start(coordinates):
canvas.delete("all")
canvas.create_rectangle(a-20,b,a+20,b-50)
def moveright(coordinates2):
a=a+100
b=b+0
canvas.delete("all")
canvas.create_rectangle(a-20,b,a+20,b-50)
canvas.bind('<Button-1>',start)
canvas.bind('<Button-3>',start)
canvas.bind_all('<Right>',moveright)
Я просто запрограммировал движущуюся правую часть, однако у меня возникла проблема, она не видит, что a равно 400, но если я запишу ее в def, то смогу переместить ее только один раз в новое положение, тогда она остановит there…..any решение для этого?
python tkinter tkinter-canvasПоделиться Источник Mátyás Neilinger 13 ноября 2018 в 22:48
2 ответа
- HTML5 удалить предыдущий нарисованный объект на холсте
У меня есть полигональный объект (скажем, автомобиль), нарисованный внутри HTML5 canvas с помощью методов moveTo и lineTo .
Я хочу многократно нарисовать этот объект в разных положениях на холсте (имитируя движущийся объект). Моя проблема заключается в том, что предыдущий нарисованный объект не…
- tkinter изображения на холсте исчезают
Я хочу разместить копии изображения master, имя которого я выбираю из tk.Listbox, на холсте. Полный программный код так велик, чтобы разместить его здесь,поэтому я поместил его части. from PIL import Image, ImageTk import Tkinter as tk import dircache import copy def callback(event):…
1
Когда вы меняете a
и b
в moveright
, он становится локальным, поэтому при следующем вызове moveright
a и b больше не существуют.
Без моего переписывания большого количества вашего кода вы могли бы сделать простое исправление, объявив a
и b
глобальными в moveright
, чтобы они сохранялись после завершения moveright
:
def moveright(coordinates2):
global a
global b
a=a+100
b=b+0
canvas.
delete("all")
canvas.create_rectangle(a-20,b,a+20,b-50)
Поскольку a
и b
теперь являются глобальными, они сохраняются после завершения moveright
и могут быть использованы при следующем вызове moveright
.
Примечание: Это не лучший способ написания вашей программы, просто самое простое исправление, которое также устраняет причину проблемы.
Поделиться mRotten 13 ноября 2018 в 23:01
0
Чтобы устранить проблему с movenent, вам нужно будет использовать оператор global
, чтобы сообщить функции, что переменные, с которыми вы пытаетесь работать, находятся в глобальном пространстве имен.
Тем не менее, я бы выступал за подход OOP, чтобы избежать использования глобального.
Встроив это в класс и используя атрибуты класса, мы можем управлять движением без глобального. Кроме того, если мы работаем с событием, передаваемым в метод класса out, мы можем использовать один метод для перемещения во всех 4 направлениях.
import tkinter as tk
class Example(tk.Tk):
def __init__(self):
super().__init__()
self.canvas=tk.Canvas(self, width=800, height=600)
self.canvas.create_text(400, 200, text='Starlight', font='Arial 20 bold')
self.canvas.create_text(400, 325, text='Press a button to start the game', font='Arial 20')
self.canvas.pack()
self.a=400
self.b=500
self.canvas.bind('<Button-1>', self.start)
self.canvas.bind('<Button-3>', self.start)
self.canvas.bind_all('<Left>', self.move_any)
self.canvas.bind_all('<Right>', self.move_any)
self.canvas.bind_all('<Up>', self.move_any)
self.canvas.bind_all('<Down>', self.move_any)
def start(self, coordinates):
self.canvas.delete("all")
self.
canvas.create_rectangle(self.a - 20, self.b, self.a + 20, self.b - 50)
def move_any(self, event):
self.canvas.delete("all")
x = event.keysym
if x == "Left":
self.a -= 100
if x == "Right":
self.a += 100
if x == "Up":
self.b -= 100
if x == "Down":
self.b += 100
self.canvas.create_rectangle(self.a - 20, self.b, self.a + 20, self.b - 50)
if __name__ == "__main__":
Example().mainloop()
Поделиться Mike — SMT 14 ноября 2018 в 19:51
Похожие вопросы:
Python 2.7-рисовать на холсте Tkinter из разных функций
В python вы можете рисовать на холсте Tkinter из разных функций? Если это возможно, может ли кто-нибудь дать мне супер простую иллюстрацию синтаксической структуры. Спасибо! Дальнейшее объяснение…
Как получить координаты объекта на холсте tkinter?
Кажется, я не могу понять, как восстановить положение овала x,y , созданного на холсте Tkinter, используя Python через c. create_oval(x0, y0, x1, y2) Я понимаю, что Tkinter создает овал внутри…
одновременное перемещение нескольких объектов на холсте Tkinter
У меня есть холст Tkinter с большим количеством картинок на нем, есть ли какой-нибудь способ легко переместить их все? Я знаю о ‘canvas.move’, но он очень повторяющийся и кластеризованный при…
HTML5 удалить предыдущий нарисованный объект на холсте
У меня есть полигональный объект (скажем, автомобиль), нарисованный внутри HTML5 canvas с помощью методов moveTo и lineTo . Я хочу многократно нарисовать этот объект в разных положениях на холсте…
tkinter изображения на холсте исчезают
Я хочу разместить копии изображения master, имя которого я выбираю из tk.Listbox, на холсте. Полный программный код так велик, чтобы разместить его здесь,поэтому я поместил его части. from PIL…
Как найти перекрытие изображения на холсте TkInter (Python)?
В Tkinter, когда я создаю изображение на холсте и нахожу его координаты, оно возвращает только две координаты, поэтому метод find_overlapping с ним не работает (естественно). Есть ли альтернатива?
Python tkinter создание объекта на холсте
Я новичок в python и пытаюсь спроектировать GUI для симулятора с использованием tkinter. Моя проблема заключается в том, что мне нужно создать изображение объекта на холсте одним нажатием кнопки и…
Обнаружение щелчков мыши на холсте python Tkinter
Есть ли способ определить, когда мышь щелкает на холсте Tkinter в python, ТОЛЬКО используя модули, которые загружаются вместе с пакетом python?
Как изменить толщину контура фигуры на холсте tkinter в Python?
Есть ли способ увеличить или уменьшить толщину контура фигуры на холсте tkinter? Если да, то как мне это сделать? Вот некоторый код, который можно использовать в качестве примера. Как можно изменить…
Как скрыть изображение на холсте Tkinter?
Я работаю над проектом Python для школы и использую объект Tkinter canvas в качестве основного интерфейса из-за визуальных эффектов. Мне отчаянно нужен способ скрыть объект на холсте, и я не знаю,…
moving object — Translation into Russian — examples English
These examples may contain rude words based on your search.
These examples may contain colloquial words based on your search.
You said, «It will not attack a moving object«.
Both systems’ examples can only apply to objects in the horizontal plane of the moving object.
Оба примера с обеих систем работоспособны только при помещении объектов в ту же горизонтальную плоскость, что и движущийся объект.
In order to adopt the B+ tree as a moving object index, the Bx-tree uses a linearization technique which helps to integrate objects’ location at time t into single dimensional value.
In the implementation, moving object data is transformed and stored directly on MySQL, and queries are transformed into standard SQL statements which are efficiently processed in the relational engine.
В реализации данные движущихся объектов преобразуются и запоминаются прямо в MySQL, а запросы трансформируются в стандартные SQL-запросы, которые эффективно обрабатываются исполняющей системой реляционной базы данных.You just set it to search for a moving object.
When he shifted between the two images, a moving object, such as a planet, would appear to jump from one position to another, while the more distant objects such as stars would appear stationary.
In so doing, the moving object passes through an actual infinity of intervening points.
In 2000, this was the largest moving object on the planet.
Imagine a moving object sending out waves.
On February 18, 1930, after nearly a year of searching, Tombaugh discovered a possible moving object on photographic plates taken on January 23 and 29.
18 февраля 1930 года, после почти года работы, Томбо обнаружил движущийся объект на снимках от 23 и 29 января.
Another one is a moving object
SENSOR FOR DETECTING MOVING OBJECT WITH THE AID OF A ULTRABANDWIDTH SOUNDING SIGNAL
СЕНСОР ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПОМОЩИ СВЕРХШИРОКОПОЛОСНОГО ЗОНДИРУЮЩЕГО СИГНАЛА (ВАРИАНТЫ)And we’re talking any moving object.
Location systems, on the other hand, make it possible to determine the position of a moving object fitted with a tracking beacon.
Системы местоопределения, с другой стороны, позволяют определять местоположение подвижного объекта, оборудованного маяком-ответчиком.
Light-time correction occurs in principle during the observation of any moving object, because the speed of light is finite.
Свето-временная коррекция возникает во время наблюдения любого движущегося объекта из-за конечности скорости света.Any such moving object or signal would violate the principle of causality.
We always measure the speed of a moving object relative to something else.
В обычной жизни мы всегда измеряем скорость движения тела относительно чего-то еще.
When that moving object passes us we sense a change in pitch.
You just set it to search for a moving object.
The invention relates to moving object monitoring.
Тот, что пропускает медленно движущийся объект. | The ones which allow slower-moving objects to pass through. |
Если бы первая гипотеза была верна, мы ожидали бы, что сразу же после разворота движущийся объект будет наблюдаться как отстающий от вспыхнувшего объекта. | If the first hypothesis were correct, we would expect that, immediately following reversal, the moving object would be observed as lagging behind the flashed object. |
Если бы первая гипотеза была верна, мы ожидали бы, что сразу же после разворота движущийся объект будет наблюдаться как отстающий от вспыхнувшего объекта.![]() | If the first hypothesis were correct, we would expect that, immediately following reversal, the moving object would be observed as lagging behind the flashed object. |
В последующие ночи небо снова будет нанесено на карту, и любой движущийся объект, будем надеяться, будет замечен. | On subsequent nights, the sky would be charted again and any moving object would, hopefully, be spotted. |
Стробоскоп, также известный как стробоскоп, — это инструмент, используемый для того, чтобы циклически движущийся объект казался медленным или неподвижным. | A stroboscope also known as a strobe, is an instrument used to make a cyclically moving object appear to be slow-moving, or stationary. |
Эта гипотеза разности задержек утверждает, что к моменту обработки мигающего объекта движущийся объект уже переместился в новое положение. | This latency-difference hypothesis asserts that by the time the flashed object is processed, the moving object has already moved to a new position.![]() |
Когда движущийся объект ударяется о неподвижную голову, травмы переворота являются типичными, в то время как травмы контрикупа производятся, когда движущаяся голова ударяется о неподвижный объект. | When a moving object impacts the stationary head, coup injuries are typical, while contrecoup injuries are produced when the moving head strikes a stationary object. |
Движущийся объект известен как фигура, а местоположение-как Земля. | The moving object is known as the ‘Figure’ and the location is known as the ‘Ground’. |
Затем, используя множество фотографий, он может начать воссоздавать объект в 3D. | Then, by using multiple photos, in this case, it can begin to reconstruct the object in 3D. |
И на этой же линии находился этот объект, восхитительный, потрясающий объект. | And there, along this line, was this thing, this glorious, bewildering thing. |
Мы не просто ощущаем наше тело извне как объект внешнего мира, мы также ощущаем его изнутри.![]() | We don’t just experience our bodies as objects in the world from the outside, we also experience them from within. |
Оглядываясь вокруг, я вижу мир, полный объектов: столы, стулья, резиновые руки, люди, сидящие в зале, даже своё собственное тело — я могу воспринимать его извне как объект. | When I look around me, the world seems full of objects — tables, chairs, rubber hands, people, you lot — even my own body in the world, I can perceive it as an object from the outside. |
Но вы даже не знаете, что этот маленький объект — самая старая игрушка в истории человечества. | What you didn’t realize — that this little object is the oldest toy in the history of mankind … |
Вверху справа можно увидеть очень интересный объект, это местная радиогалактика, Центавр А. | Well, as it happens, we can see a very interesting object in the top right, and this is a local radio galaxy, Centaurus A. |
Наблюдая за движением этих звёзд, астрономы пришли к выводу, что единственный небольшой, но тяжёлый объект, способный вызвать это движение, — это сверхмассивная чёрная дыра, объект настолько плотный, что он всасывает всё поблизости, даже свет.![]() | By tracking the paths of these stars, astronomers have concluded that the only thing small and heavy enough to cause this motion is a supermassive black hole — an object so dense that it sucks up anything that ventures too close — even light. |
Согласно этому определяющему уравнению, чем меньше рассматриваемый объект, тем больше должен быть телескоп. | This governing equation says that in order to see smaller and smaller, we need to make our telescope bigger and bigger. |
Объект размером 140 метров и более может уничтожить страну средних размеров. | An object 140 meters or bigger could decimate a medium-sized country. |
Это означает, что любой объект, купленный сегодня на рынке Ближнего Востока, потенциально, может спонсировать терроризм. | This means that any object purchased on the market today from the Middle East could potentially be funding terrorism. |
В истории её толкования она превратилась из объекта идеальной красоты и любви в объект размножения.![]() | In the history of her interpretation, she went from object of ideal beauty and love to object of reproduction. |
Может ли объект вроде Юпитера, находясь близко к Солнцу, избавиться от всего своего газа? | Could you have started with something like Jupiter that was actually close to the Sun, and get rid of all the gas in it? |
Сейчас мы считаем, что объект вроде раскалённого Юпитера не может превратиться в Меркурий или Землю. | We now think that if you start with something like a hot Jupiter, you actually can’t end up with Mercury or the Earth. |
Но в случае с объектом меньшего размера, есть вероятность, что с него испарится достаточно газа, и это настолько изменит его, что получившийся объект будет значительно отличаться от изначального. | But if you started with something smaller, it’s possible that enough gas would have gotten away that it would have significantly impacted it and left you with something very different than what you started with.![]() |
В магистратуре я изучал архитектуру и городское планирование, мой интерес к инфраструктуре рос, и в 1999 году мне пришла в голову идея дипломного проекта: реконструкция старой железнодорожной развязки в центре города в новый объект инфраструктуры для преображения городской среды. | I went back to grad school in architecture and city planning, developed this interest in infrastructure, and in 1999 came up with an idea for my thesis project: the adaptation of an obsolete loop of old railroad circling downtown as a new infrastructure for urban revitalization. |
Это может быть сертификат или контракт, объект реального мира, даже персональная идентификационная информация. | It could be a certificate, a contract, real world objects, even personal identifiable information. |
Я намеренно откладывала до конца разговор об Uber, так как понимаю, что это спорный и весьма заезженный пример, но в отношении новой эпохи доверия это прекрасный объект изучения.![]() | Now, I’ve waited to the end intentionally to mention Uber, because I recognize that it is a contentious and widely overused example, but in the context of a new era of trust, it’s a great case study. |
Ты умно поступил, что сменил объект своего интереса | You were wise to change your main subject |
Взяли наш объект с карты мира в Лос Анджелесе. | Took our subject off the map in los angeles. |
И каждый объект находится под надзором небольшой группы руководителей. | And each facility is supervised by a handful of administrators. |
Системы распознали неизвестный объект в секторе нашего выхода из гиперпространства! | The guidance detects an unknown object occupying our reentry point. |
Люди, обладающие большим количеством денег, часто собирают картины, редкие книги и другие арт-объект. | People with a good deal of money often collect paintings, rare books and other art object.![]() |
Китай является великой страной, только он имеет рукотворный объект, который виден из космоса — Великую Китайскую стену. | China is a great country, only it has a man-made object which is visible from outer space — The Great Wall. |
Он объект всемирного наследия ЮНЕСКО. | It is a monument of UNESCO world heritage. |
В значительной степени помогает, если объект плетения эмоционально уязвим, но совершенно необходимо доверие. | It helped a great deal if the object of the weave was emotionally vulnerable, but trust was absolutely essential. |
Объект демонстрирует отсутствие осуждения в сочетании с плохим импульсивным управлением. | Subject demonstrates lack of judgment combined with poor impulse control. |
Объект был за рулём новенького внедорожника, очень вероятно оснащённого Bluetooth. | Our target was driving a newer model SUV, probably equipped with Bluetooth.![]() |
Из западного полушария в направлении корабля-носителя движется неизвестный объект. | An object has been launched from the western hemisphere on a direct course to us. |
Система удаленного контроля была разработана так, что уничтожает любой быстро движущийся металлический объект. | The precision remote system was designed to destroy any rapidly moving metallic object. |
Объект демонстрирует признаки спутанности сознания, потери аппетита и высокий уровень агрессии. | Subject shows signs of confusion, loss of appetite, and marked signs of aggression. |
Дивный, уникальный объект, который я рассчитываю продать по столь же дивной, уникальной цене. | A wonderfully unique item, which I intend to let go for an equally unique price. |
Я подумал, что желанный объект может находиться в подвале. | I thought the item in question might be in the basement. |
Мой отдел предоставит любую незасекреченную информацию, которую вы затребуете, но данный объект запрещен для осмотра.![]() | My office will furnish any unclassified information you request, but this facility is not yours to search. |
Объект движется на север, северо-восток со скоростью 40 км в час. | Target is headed north-northeast at 40 kilometers per hour. |
Итак объект был свидетелем, заснял аварию и поделился этим с людьми, которых подобное возбуждает. | So the objective is to witness it, document it and share it with a group of others who get off on it. |
Он собирался уйти из полиции, а потом нашёл себе объект. | He was on his way out of the force, and then he found himself a project. |
Но мы не имеем права ничего прослушивать пока не убедимся, что телефоном пользуется объект прослушивания. | But we can’t listen to anything unless we know one of our targets is using the phone. |
Разве что вы, действительно, имеете объект торгов. | Unless you’ve got some real bargaining power on your side.![]() |
Из объекта, давшего нам жизнь, она превратится в объект, который ее уничтожит. | It will change from being the object that gave us life To the one that annihilates it. |
Они инспектировали объект, занимающийся утилизацией биологических отходов в Мэриленде. | They were inspecting a facility in Maryland that disposes of biohazard waste. |
Объект начал полагаться на свою скорость в повседневной жизни, использовать силу для решения обычных вопросов… | Subject has begun relying on his speed in everyday life, using his extraordinary powers to solve ordinary problems… |
Я обязан следить за тем, чтобы этот объект продолжал функционировать в нормальном режиме. | My responsibility is to make sure this facility continues to operate. |
Объект воздействия очень чувствителен к внушению или не помнит своих действий. | Keeping the subject extremely susceptible to suggestion, or retaining no memory of their actions.![]() |
Эксперты могут определить объект по характеристикам личности человека, с которым тот в последний раз общался. | Experts are able to divine from an object the characteristics of the person who last had contact with that object. |
Самый дальний объект казался туманной звездой, пятном за стеной дождя. | The more distant object was little more than a misty star, a blur seen through heavy rain. |
Эти гематомы и разрывы могли быть следствием того, что кто-то постоянно избивал объект. | These bruises and lacerations could be consistent with somebody hitting a target repeatedly. |
Объект был полностью уверен что выучил мандаринский диалект всего за два дня. | The subject was perfectly ready to believe he had learned Mandarin in two days. |
Мы решили не использовать анестезию, потому что не знаем, как отреагирует объект. | We decided not to use the anesthetic, the reason being we can’t know how the subject will react.![]() |
Наш объект использует страницу просмотра сайта, чтобы переложить на общество ответственность за следующий взрыв. | Our target is using page views on a Web site to make the public responsible for the next explosion. |
Если бы мы смогли построить объект такого же размера, плотности и консистенции… | If we could build an object of the same size, density and consistency… |
Объект выпрыгнул в окно на аллею. | Subject exited a window onto the alley. |
При наличии нескольких объектов в одной коробке, каждый объект должен быть отделен соответствующей промежуточной упаковкой. | For multiple items within the same box, each part should be separated with appropriate intermediary packaging. |
Оценка реакции на движущийся объект Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»
2017, том 19 [7]
УДК 612. 821
ОЦЕНКА РЕАКЦИИ НА ДВИЖУЩИЙСЯ ОБЪЕКТ
Полевщиков1 М.М., Дорогова1 Ю.А., Роженцов2 В.В.
1ФГБОУ ВО Марийский государственный университет, г. Йошкар-Ола, Российская Федерация. 2АНО ВО Межрегиональный открытый социальный институт, г. Йошкар-Ола, Российская Федерация.
Аннотация: литературных источников показал, что наблюдается разнообразие способов оценки результатов тестирования реакции на движущийся объект (РДО). По результатам экспериментальных исследований установлено, что в случаях, когда число ошибок запаздывания не равно числу ошибок упреждения, а их величины незначительно отличаются друг от друга, или когда число ошибок запаздывания равно числу ошибок упреждения, но их величины значительно отличаются друг от друга, оценки времени РДО путем вычисления средних величин ошибок упреждения и запаздывания и количества упреждающих и запаздывающих реакций дают противоположные результаты оценки соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе. Для получения достоверной оценки времени РДО, позволяющей сделать вывод о соотношении процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе и точности РДО во всех случаях соотношений числа ошибок запаздывания и упреждения или их значений, а также для получения информации об абсолютных значениях ошибок упреждения и запаздывания и их вариабельности, рекомендуется вычислять сумму ошибок запаздывания и сумму ошибок упреждения.
Ключевые слова: реакция на движущийся объект, тестирование, оценка результатов тестирования.
Одна из важнейших характеристик человека заключается в его способности предвидеть ход контролируемых им событий. Именно благодаря этой способности человек имеет возможность, с одной стороны, предупреждать появление нежелательных ему ситуаций, с другой — заблаговременно адекватно реагировать на возникновение тех или иных обстоятельств, тем самым, обеспечивая выполнение стоящих перед ним задач в сложной меняющейся среде. Одним из наиболее хорошо известных и широко используемых тестов по изучению процессов предвидения хода событий является тест по оценке времени реакции на движущийся объект (РДО). При этом специфически проявляемая способность к пространственно-временному предвидению является важным и определяющим фактором успешной спортивной специализации в различных видах спорта. Анализ и обобщение проведенных исследований, выполненные В.Л. Ботяе-вым и О.И. Загревским [1], показали, что эта способность заключается в точном определении, своевременном изменении положения тела и осуществлении движения в нужном направлении, связана с восприятием и переработкой пространственной и временной информации, поступающей из внешней среды. Особое значение время РДО имеет в ситуационных видах спорта, в которых важно предвидение возможных передвижений соперника, что позволяет своевременно
подготовить и обеспечить точность ответных действий. В тесте РДО задача испытуемого, стремящегося остановить движущийся объект, точно совмещая его с меткой, состоит в нахождении некоторой величины упреждения с учетом скорости движения объекта, оставшегося расстояния и скорости своих двигательных действий. Действия испытуемого в подобной ситуации соответствуют действиям спортсмена ситуационных видов спорта, что позволяет оценить правильность принятия решений и точность его двигательных действий [2-3].
Методика тестирования реакции на движущийся объект. Суть метода РДО заключается в определении точки встречи движущегося объекта с неподвижной точкой, заранее указанной в словесной инструкции. Испытуемый, наблюдая за движением точечного объекта, в момент предполагаемого совпадения его положения с меткой останавливает движение точечного объекта. Затем вычисляют ошибку не совпадения точечного объекта и метки — время ошибки запаздывания с положительным знаком или упреждения с отрицательным знаком, и через заданное время возобновляют движение точечного объекта [3].
Являясь сложным пространственно-временным рефлексом, тест РДО используется чаще всего для определения уровня взаимоотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе. с-—
~ 34 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518 Вестник представлен в научной электронной библиотеке (НЭБ) — головном исполнителе проекта по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
Since 1999 e-ISSN 2226-7417
On line scientific & educational Bulletin «Health and Education Millennium», 2017. Vol. 19. No 7
——
Он также позволяет диагностировать функциональное состояние нервной системы спортсменов, развитие утомления и переутомления, изучить возрастные особенности и сенситивные периоды развития психофизиологического состояния у юных спортсменов циклических и ациклических видов спорта, особенности сен-сомоторного реагирования юных теннисистов с учетом гендерных различий, развитие специфических видов сенсомоторных реакций в тренировочном процессе бадминтонистов [4-6].
Оценка реакции на движущийся объект. Анализ литературных источников показал, что наблюдается разнообразие методов оценки результатов теста РДО. Так Н.М. Пейсахов [3] рекомендует вычислять среднюю величину ошибок запаздывания и среднюю величину ошибок упреждения. Для оценки средней величины ошибок запаздывания подсчитывается сумма ошибок запаздывания и количество ошибок такого рода. Деление суммарной величины ошибок на их количество дает искомую величину. Аналогичным образом вычисляется критерий, характеризующий среднюю величину ошибок упреждения.
О.И. Маслова с соавт. [7] судят об оценке РДО по количеству упреждающих, запаздывающих и точных реакций. Н.И. Караулова [4] дополнительно к оценкам Н.М. Пейсахова предлагает вычислять процент точных реакций, процент упреждающих реакций, процент запаздывающих реакций. Н.Б. Маслов с соавт. [8] рекомендуют вычислять среднеарифметическое значение всех ошибок, как запаздывания, так и упреждения совместно.
Также предложено вычислять арифметическую сумму всех ошибок совместно, как запаздывания, так и упреждения [9] и отдельно сумму ошибок упреждения и сумму ошибок запаздывания [10]. Разнообразие используемых методов вычислений оценки теста РДО приводит к противоречивым результатам.
Результаты исследования и их обсуждение. Для анализа методов оценки реакции на движущийся объект выполнено тестирование по известной методике. После окончания тестирования определяли оценку времени РДО по различным методам, для чего вычисляли: среднюю величину ошибок запаздывания, среднюю величину ошибок упреждения, среднеарифметическое значение всех ошибок, количество точных реакций, количество запаздывающих реакций, количество упреждающих реакций, сумму ошибок запаздывания, сумму ошибок упреждения, арифметическую сумму всех ошибок.
Анализ результатов вычислений оценок времени РДО показал, что в случаях, когда число ошибок запаздывания не равно числу ошибок упреждения, а их величины незначительно отличаются друг от друга, или когда
число ошибок запаздывания равно числу ошибок упреждения, но их величины отличаются друг от друга, оценки времени РДО путем вычисления средних величин ошибок упреждения и запаздывания и количества упреждающих и запаздывающих реакций дают противоположные результаты оценки соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе.
Оценки времени РДО путем вычисления среднеарифметического значения всех ошибок, сумм ошибок запаздывания и упреждения и арифметической суммы всех ошибок дают совпадающие результаты оценки соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе во всех случаях соотношения числа ошибок запаздывания и упреждения или их значений.
Заключение. Для получения достоверной оценки времени РДО, позволяющей сделать вывод о соотношении процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе и точности РДО во всех случаях соотношений числа ошибок запаздывания и упреждения или их значений, а также для получения информации об абсолютных значениях ошибок упреждения и запаздывания и их вариабельности, рекомендуется вычислять сумму ошибок запаздывания и сумму ошибок упреждения.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
[1] Ботяев В.Л., Загревский О.И. Психомоторные способности спортсменов к зрительно-пространственной ориентации и их взаимосвязь со зрительно-пространственным восприятием // Вестник Томского государственного университета. 2009. № 5 (332). С. 182-185.
[2] Закамский А.В., Полевщиков М.М., Роженцов В.В. Оценка точности двигательных действий спортсмена игровых видов спорта // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. 2012. № 3(85). С. 86-90.
[3] Пейсахов Н.М. Закономерности динамики психических явлений. Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 1984. 235 с.
[4] Караулова Н.И. Возможности использования реакции на движущийся объект в оценке результатов тренировки // Физиология человека. 1982. Т. 8. № 4. С. 653-659.
[5] Корягина Ю.В. Развитие специфических видов сенсомоторных реакций в тренировочном процессе бадминтонистов // Омский научный вестник. 2008. № 1-63. С. 142-144.
[6] Polevshchikov M.M., Rozhentsov V.V. Competitive Sports Atletes’s Ran King Method // European Researcher. 2012. V. 23. № 6-1. P. 905-909.
[7] Применение тестовых компьютерных систем в диагностике когнитивных нарушений при синдроме дефицита внимания с гиперактивностью у детей школьного возраста / О.И. Маслова [и др.] // Медицинская техника. 2005. № 1. С. 7-13.
[8] Маслов Н.Б., Блощинский И.А., Максименко В.Н. Нейрофизиологическая картина генеза утомления, хронического утомления и переутомления человека-
—-эъэ+ы-з-—
~ 35 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518 Журнал представлен в НАУЧНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ (НЭБ) — головном исполнителе проекта по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
Since 1999
e-ISSN 2226-7417
On line scientific & educational Bulletin «Health and Education Millennium», 2017. Vol. 19. No 7
———
оператора // Физиология человека. 2003. Т. 29. № 5. С. 123133.
[9] Петухов И.В. Способ оценки времени реакции человека на движущийся объект // Патент России № 2369326. 2009. Бюл. № 28.
[10] Роженцов В.В. Способ оценки соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе человека // Патент России № 2372032. 2009. Бюл. № 31.
EVALUATION OF THE REACTION TO THE MOVING OBJECT
Polevshchikov1 M.M., Dorogova1 Y.A., Rozhentsov2 V.V.
1Mari State University, Yoshkar-Ola, Russian Federation 2Interregional Open Social Institute, Yoshkar-Ola, Russian Federation
Annotation. The analysis of literature sources showed that there is a variety of ways to evaluate the results of testing a reaction to a moving object (RDO). According to the results of experimental studies, it is established that in cases where the number of delay errors is not equal to the number of lead errors and their magnitudes are insignificantly different from each other, or when the number of delay errors is equal to the number of lead errors, but their values differ significantly from one another, the DDO by calculating the mean values of the lead and delay errors and the number of pre-emptive and delayed reactions give opposite results for the estimation of the ratio of the processes of excitation and inhibition in the central nervous system. In order to obtain a reliable estimate of the time of the RDD, which makes it possible to conclude that the excitation and inhibition processes in the central nervous system and the accuracy of the DDO are correct in all cases of the ratio of the number of delay and anticipation errors or their values, and also to obtain information on the absolute values of the lead and lag errors and their Variability, it is recommended to calculate the sum of the delay errors and the sum of the lead errors.
Key words: reaction to a moving object, testing, evaluation of test results.
REFERENCES
[1] Botyaev V.L., Zagrevskiy O.I. Psikhomotornye sposobnosti sportsmenov k zritel’no-prostranstvennoy orientatsii i ikh vzaimosvyaz’ so zritel’no-prostranstvennym vospriyatiem // Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. 2009. № 5 (332). S. 182-185.
[2] Zakamskiy A.V., Polevshchikov M.M., Rozhentsov V.V. Otsenka tochnosti dvigatel’nykh deystviy sportsmena igrovykh vidov sporta // Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta. 2012. № 3(85). S. 86-90.
[3] Peysakhov N.M. Zakonomernosti dinamiki psikhicheskikh yavleniy. Kazan’: Izd-vo Kazansk. un-ta, 1984. 235 s.
[4] Karaulova N.I. Vozmozhnosti ispol’zovaniya reaktsii na dvizhushchiysya ob»ekt v otsenke rezul’tatov trenirovki // Fiziologiya cheloveka. 1982. T. 8. № 4. S. 653-659.
[5] Koryagina Yu.V. Razvitie spetsificheskikh vidov sensomotornykh reaktsiy v trenirovochnom protsesse badmintonistov // Omskiy nauchnyy vestnik. 2008. № 1-63. S.
142-144.
[6] Polevshchikov M.M., Rozhentsov V.V. Competitive Sports Atletes’s Ran King Method // European Researcher. 2012. V. 23. № 6-1. P. 905-909.
[7] Primenenie testovykh komp’yuternykh sistem v diagnostike kognitivnykh narusheniy pri sindrome defitsita vnimaniya s giperaktivnost’yu u detey shkol’nogo vozrasta / O.I. Maslova [i dr.] //Meditsinskaya tekhnika. 2005. № 1. S. 7-13.
[8] Maslov N.B., Bloshchinskiy I.A., Maksimenko V.N. Neyrofiziologicheskaya kartina geneza utomleniya, khronicheskogo utomleniya i pereutomleniya cheloveka-operatora // Fiziologiya cheloveka. 2003. T. 29. № 5. S. 123-133.
[9] Petukhov I.V. Sposob otsenki vremeni reaktsii cheloveka na dvizhushchiysya ob»ekt // Patent Rossii № 2369326. 2009. Byul. № 28.
[10] Rozhentsov V.V. Sposob otsenki sootnosheniya protsessov vozbuzhdeniya i tormozheniya v tsentral’noy nervnoy sisteme cheloveka // Patent Rossii № 2372032.с-—
~ 36 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518 Вестник представлен в научной электронной библиотеке (НЭБ) — головном исполнителе проекта по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
Ученые ИАиЭ СО РАН научили квадрокоптеры сопровождать движущийся объект | Infopro54
Перед учеными стояла задача научить квадрокоптер следовать заданной траектории.
Беспилотные летательные аппараты сегодня находят применение во многих областях, однако исследователи продолжают совершенствовать их работу. Так, сотрудники Института автоматики и электрометрии СО РАН разработали метод, который позволяет дрону сопровождать движущийся объект, сообщает издание «Наука в Сибири».
Перед учеными стояла задача научить квадрокоптер следовать траектории, заданной некоторой виртуальной целью в пространстве, например, другим беспилотником (лидером в группе одинаковых устройств). Созданный метод позволяет дрону выбирать нужную скорость в нужном положении — это помогает исключить перегрузки, из-за которых аппарат может вылететь за пределы своей траектории.
— Квадрокоптер получает координаты цели и строит маршрут на основе этих данных, — объясняет научный сотрудник ИАиЭ СО РАН кандидат технических наук Константин Юрьевич Котов. — Дрону достаточно определить всего два параметра: дальность объекта (он отслеживает её с помощью камеры или лазерного сенсора) и угол относительно вектора движения цели. Это похоже на группу самолетов: летчик видит ведущего и ориентируется, в каком положении должен находиться.
На подобных модельных задачах ученые отрабатывают алгоритмы управления квадрокоптером: учат беспилотные аппараты осуществлять взлет и посадку или двигаться по заданной траектории. Также специалисты проверяют работоспособность системы управления в присутствии шумов и внешних возмущений, отслеживают устойчивость её поведения.
— Это плацдарм для отладки алгоритмов, — говорит заведующий лабораторией нечетких технологий ИАиЭ СО РАН кандидат технических наук Михаил Николаевич Филиппов. — Работая в небольших масштабах, мы можем заранее увидеть, как функционирует система, отладить её. Математический алгоритм, который лежит в основе разработанного метода, придуман довольно давно и употребляется во многих устройствах, где требуется движение по заданной траектории.
В ИАиЭ СО РАН работают и над другими задачами, связанными с полетом квадрокоптеров. Например, специалисты решают проблему транспортировки — переноса, подвешенного к дрону объекта. Это важно, в частности, для геологов, которые исследуют территорию с помощью беспилотников и переносят на них магнетометр, позволяющий точно и быстро измерять магнитное поле Земли. Сложность заключается в том, что аппарат должен находиться довольно далеко от корпуса дрона (чтобы избежать помех в показаниях датчика), но при этом оставаться стабильным, не раскачиваться. Также ученые обучают квадрокоптеры облетать территорию по заданному временному интервалу: устройству указывают, что оно должно находиться в определенный момент в определенном месте.
Фото: Lee
Заставляет объекты двигаться — Science NetLinks
Фото: Science NetLinksНазначение
Для определения способов перемещения предметов; для создания структуры, которую можно использовать для перемещения объекта из одного места в другое.
Контекст
Чтобы найти ответы на вопросы, нужно использовать не только голову, но и руки и чувства. У студентов должна быть возможность использовать инструменты, а также научные и математические идеи, чтобы решать проблемы и больше узнавать о том, как устроен мир.( Контрольные показатели научной грамотности , стр. 292)
На этом уроке студенты изучают движение объектов, чтобы создать структуру, которую можно использовать для перемещения объекта из одного места в другое. Им предлагается наблюдать и тестировать свои структуры, при необходимости пересматривая их.
В рамках этого урока ученики сделают много открытий о том, как и почему движутся предметы. Они будут исследовать и манипулировать движением объектов и силами, необходимыми для управления этим движением (толкать, тянуть, бросать, бросать, катиться и т. Д.).Это поможет им понять, что положение и движение объектов можно изменить путем толкания или тяги, и что размер изменения зависит от силы толчка или тяги. Это важно, потому что исследования показывают, что студенты склонны думать о силе как о свойстве объекта («объект обладает силой» или «сила находится внутри объекта»), а не как связь между объектами. ( Контрольные показатели научной грамотности , стр. 339.)
Кроме того, учащиеся склонны различать активные объекты и объекты, которые поддерживают, блокируют или иным образом действуют пассивно.Студенты склонны называть активные действия «силой», но не рассматривают пассивные действия как «силы». Научить учащихся интегрировать концепцию пассивной поддержки в более широкую концепцию силы — сложная задача даже на уровне средней школы. ( Benchmarks for Science Literacy , p. 339.) Таким образом, учащиеся должны иметь много дополнительных возможностей для просмотра, описания и обсуждения движения объектов и определения сил, стоящих за ними.
Мотивация
Начните этот урок с веселого занятия, которое будет мотивировать и увлекать ваших учеников.В этом упражнении учащиеся должны найти все различные способы переместить мяч для пинг-понга из одного места в другое. (Другие катящиеся объекты, такие как супершары или маленькие игрушечные машинки, также подойдут.)
Задайте вопрос: «Сколько разных способов вы можете заставить объект перемещаться из одного места в другое?» Попросите учащихся работать в парах или небольших группах, чтобы изучить все возможные способы перемещения предметов. Если возможно, приготовьте для этого расследования различные материалы, такие как плоские куски картона или дерева, книги, веревки, соломинки и т. Д.
Позвольте учащимся рассказать и обсудить, как им удалось заставить объект двигаться. Поощряйте студентов записывать свои наблюдения и результаты в студенческий лист «Making It Move». Составьте для класса список техник перемещения предметов: толкание, толкание, пинок, бросание, скольжение, перекатывание, падение, дуть и т. Д.
В каждом случае предложите учащимся рассмотреть следующие вопросы:
- Как это влияет на движение объекта?
- Объект движется быстрее? Помедленнее?
- Какое направление движения? Объект движется по прямой? Зигзаг? Снова и снова? Взад и вперед?
- Меняет ли направление?
Призовите своих учеников вернуться к «чертежной доске» и продолжать экспериментировать.Тогда спросите студентов:
- Какой из используемых вами методов потребовал использования других материалов?
- Сравните другие использованные решения. Какие методы заставляли объект работать быстрее? Требовали, чтобы объект покинул пол? Сделал объект зигзагообразным?
- Как вы заставили объект двигаться?
- Можете ли вы представить себе другой объект, который можно было бы переместить таким же образом? Что заставляет вас думать так? Чем объект, о котором вы думаете, похож на тот, который вы уже переместили?
- Можете ли вы представить себе объект, который нельзя было бы переместить таким же образом? Почему нет? Как вы могли переместить этот объект?
Развитие
Обсудите движение катящихся объектов, спросив учащихся:
- Какие предметы можно катить? Что общего у этих объектов?
- Как можно запустить движение объекта?
- Как остановить качение объекта?
- Можете придумать, как заставить что-нибудь катиться по точному пути? (построить трек) Что еще движется по треку?
Скажите учащимся, что они попытаются построить свою собственную дорожку для мяча для пинг-понга, мрамора или игрушечной машинки, используя картонные трубки и липкую ленту.Продолжайте предлагать учащимся работать в парах или небольших группах. Раздайте каждой группе мяч для пинг-понга, мраморную или игрушечную машинку и набор картонных трубок. Спросите студентов: «Как вы могли заставить предметы двигаться с помощью картонных трубок и липкой ленты?» «Как вы думаете, куда пойдет объект?» Запишите ответы студентов на большом листе бумаги или на доске в передней части комнаты. Теперь попросите учащихся проверить свои идеи. Учащиеся создадут трек, который будет использоваться для остановки мяча как можно ближе к точному положению.Предоставьте учащимся измеримое расстояние, на которое можно прицелиться, чтобы они могли тестировать и корректировать свои структуры по мере необходимости. Опять же, предложите студентам записывать свои наблюдения и результаты в студенческий лист «Making It Move».
Попросите учащихся рассмотреть следующие вопросы:
- Как построить трек, чтобы замедлить мяч?
- Ускорить?
- Заставить пойти дальше?
- Сделать меньшее расстояние?
- Поверните за угол?
Рассмотрите возможность создания других задач, например:
- Постройте максимально быстрый трек.
- Постройте максимально медленную трассу.
- Постройте дорожку, которая позволит мячу или машине опускаться до более низкой точки, а затем подниматься к более высокой точке.
Оценка
Попросите учащихся выполнить это задание:
- Нарисуйте структуру, которую вы построили. Объясните, что он делает и как работает, используя слова и / или картинки.
- Нарисуйте рисунок, чтобы показать, что вы можете сделать с конструкцией, чтобы мяч (или машина) летел быстрее.
- Нарисуйте рисунок, чтобы показать, что вы можете сделать с конструкцией, чтобы мяч (или машина) двигался медленнее.
Добавочные номера
Чтобы расширить идеи этого урока, вы можете провести учащихся через два других урока Science NetLinks, посвященных манипуляции и наблюдению.
- Пандусы 1: Пусть катится! позволяет студентам исследовать и измерять скорость скатывания сферических объектов по пандусу.
- Ramps 2: Ramp Builder побуждает студентов планировать, строить и тестировать рампу, которая позволяет объектам катиться далеко.
Отправьте нам отзыв об этом уроке>
Как ваш мозг отслеживает движущиеся объекты
Когда бейсболист совершает хоумран с фастбола со скоростью 100 миль в час, как может мозг отбивающего игрока отследить такой быстро движущийся объект? Теперь у ученых есть ответ.
В новом исследовании они обнаружили, как мозг может предсказывать путь движущегося объекта, даже если он путешествует так быстро, что люди едва могут его увидеть.
Специалисты по зрению из Калифорнийского университета в Беркли изучили, как мозг обрабатывает визуальную информацию, и определили определенную область мозга, отвечающую за вычисление того, где, скорее всего, окажется движущийся объект.
Когда человеческие глаза видят объект, мозгу требуется одна десятая секунды, чтобы обработать эту информацию, сказал Геррит Маус, научный сотрудник психологии Калифорнийского университета в Беркли и ведущий автор нового исследования, подробно описанного сегодня (8 мая). ) в журнале Neuron. Так как же мозг компенсирует небольшую задержку? [10 странных фактов о мозге]
«Мозг не думает, что объект находится в том положении, в котором глаз сообщает нам, что он [что он] находится», — сказал Маус LiveScience. «Объект смещается вперед в том направлении, в котором он движется, поэтому мы фактически предсказываем, где что-то будет.«
Это означает, что мозг воспринимает движущиеся объекты дальше по своей траектории, чем то, что человек на самом деле видит своими глазами», — объяснил он.
«Основная проблема в том, что наш мозг не работает в реальном времени», Маус сказал: «На самом деле мозг работает довольно медленно по сравнению с некоторыми электронными устройствами или компьютерами, которые у нас есть сегодня. Информация, которую мозг получает от глаза, уже устарела к тому времени, когда она попадает в зрительную кору ».
Маус и его коллеги изучили мозг шести добровольцев с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), которая косвенно измеряет активность мозга. путем измерения изменений кровотока в головном мозге.
Мозг добровольцев был просканирован, когда они наблюдали иллюзию, называемую «эффект перетаскивания», при которой короткие вспышки света перемещаются по движущемуся фону.
«Фон одновременно движется, поэтому мы чувствуем, что вспышка увлекается за собой», — объяснил Маус. «Мозг интерпретирует вспышку как часть движущегося фона и поэтому задействует механизм прогнозирования для изменения положения вспышки».
В другой части упражнения свет мигает на неподвижном фоне.Когда ученые сравнили паттерны нейронной активности, они обнаружили, что в обоих случаях активность происходила в области, называемой V5, которая расположена в средней височной области зрительной коры — области на затылке и в области боковая сторона.
Это говорит о том, что область V5 участвует в отслеживании движущихся объектов, подталкивая их по траекториям, так что человек, например бейсболист, надеющийся попасть в фастбол, не постоянно обрабатывает устаревшую информацию, исследователи сказал.
«То, что мы воспринимаем, не обязательно имеет прямое отношение к реальному миру, но это то, что нам нужно знать, чтобы взаимодействовать с реальным миром», — сказал Маус.
Следуйте за Дениз Чоу в Twitter @denisechow . Подпишитесь на LiveScience @livescience , Facebook и Google+ . Оригинальная статья на LiveScience.com.
движущихся объектов — научный веб-сайт
Введение
VLA может наблюдать движущиеся объекты (тела солнечной системы) в стандартных режимах континуума в рамках общих наблюдений.В настоящее время невозможно наблюдать спектральные линии планет или комет, за исключением необычных обстоятельств (например, затенение фоновых источников) или в рамках программы общего наблюдения за рисками (RSRO). Существует наблюдательный предел скорости, с которой можно отслеживать объекты, но он достаточно быстр, чтобы разрешено наблюдение за всеми естественными телами Солнечной системы, включая астероиды, сближающиеся с Землей (NEA). Например, NEA 2005 YU55 наблюдался во время наиболее близкого сближения в 2011 году, когда его движение составляло много угловых секунд в секунду.
В общем, наблюдение тел Солнечной системы не отличается от любого другого источника с точки зрения необходимых калибровок (установки частоты для наблюдений за континуумом и т. Д.). Наблюдатели должны следовать рекомендуемым методам, описанным в других местах при настройке сканирований в их блоках планирования (SB) и настройке оборудования (настройка и коррелятор). Основное отличие, конечно же, в настройке самого источника, и есть небольшая разница в том, как нужно выбирать калибраторы.Это будет описано далее.
Установка источника солнечной системы
При запуске со страницы инструмента подготовки к наблюдению (OPT) щелкните ссылку Sources . Создайте новый исходный каталог и / или группу или выберите существующий (см. Документацию OPT, чтобы узнать, как это сделать). Щелкните File (находится в темно-синей области вверху), затем щелкните Create New → Source . Вам будет представлен экран, похожий на рисунок 7.5.1.
Рисунок 7.5.1: Экран «Новый источник» в инструменте настройки источника (SCT). |
Теперь есть два варианта настройки источника солнечной системы:
- Источники, известные внутри программной системы VLA, или;
- Источники, для которых вы можете предоставить файл эфемерид.
Обратите внимание, что в ближайшем будущем вы сможете указывать элементы движения многочлена, но это еще не реализовано в OPT.
Внутренние источники
Для планет программная система VLA использует внутреннее представление эфемерид JPL DE410. Список тел, поддерживаемых таким образом:
- Солнце
- Луна
- Меркурий
- Венера
- Марс
- Юпитер
- Сатурн
- Уран
- Нептун
Обратите внимание, что позиции для объектов, указанных таким образом, являются барицентрическими, а не бодоцентрическими.Последний вводит небольшие смещения к фактическим положениям VLA в небе. Если это важный эффект, вы должны использовать другой метод настройки источника движения. Если вы сомневаетесь, влияет ли это на ваши наблюдения, прочтите о странице JPL Horizons ниже или обратитесь в службу поддержки NRAO.
Чтобы настроить внутренний источник эфемерид, перейдите в раздел «ПОЛОЖЕНИЯ ИСТОЧНИКА» на странице «Новый источник» (см. Рисунок 7.5.1) и выберите «Тело солнечной системы с внутренними эфемеридами» в раскрывающемся меню «ТИП ПОЛОЖЕНИЯ».После этого вы увидите что-то похожее на рисунок 7.5.2 для раздела SOURCE POSITIONS. Теперь вы можете выбрать объект из приведенного выше списка в раскрывающемся меню SOLAR SYSTEM BODY.
Рисунок 7.5.2: Раздел SOURCE POSITIONS для внутренних эфемеридных источников. |
Источники эфемеридных файлов
Если ваше тело не включено в список источников, известных VLA, или если вам небезразличны бодиоцентрические vs.барицентрические позиции, вы можете использовать файл эфемерид, чтобы указать положение вашего источника как функцию времени. Чтобы настроить источник файла эфемерид, перейдите в раздел ПОЛОЖЕНИЯ ИСТОЧНИКА на странице нового источника (см. Рис. 7.5.1) и выберите Solar System Body с загруженными эфемеридами в раскрывающемся меню POSITION TYPE. После этого вы увидите что-то похожее на рисунок 7.5.3 для раздела SOURCE POSITIONS.
Рисунок 7.5.3: Раздел SOURCE POSITIONS для эфемеридных файловых источников. |
Нажмите кнопку Обзор… , чтобы выбрать файл эфемерид, а затем нажмите кнопку Импорт . Раздел «ПОЛОЖЕНИЯ ИСТОЧНИКОВ» должен теперь выглядеть так, как показано на рисунке 7.5.4, с отображением времени и положения.
Рисунок 7.5.4. Раздел SOURCE POSITIONS после импорта файла эфемерид. |
Формат файлов эфемерид
файлов эфемерид, которые будут использоваться таким образом, созданы с помощью системы JPL Horizons.Перейдите по адресу: http://ssd.jpl.nasa.gov/horizons.cgi и укажите:
Тип эфемерид [изменение]: | НАБЛЮДАТЕЛЬ |
Target Body [изменение]: | <ваш источник> |
Местоположение наблюдателя [изменение]: | GEOCENTRIC [500] (<- "[500]" является частью местоположения и определяет геоцентрический) |
Временной интервал [изменение]: | <ваш временной диапазон> |
Настройки стола [изменение]: | КОЛИЧЕСТВО = 1,20; дополнительная точность = ДА |
Отображение / вывод [изменение]: | по умолчанию (форматированный HTML) |
Чтобы выбрать свое тело, нажмите изменить рядом с Целевым телом и используйте инструмент поиска.Система Horizons компании JPL знает о большинстве тел Солнечной системы, включая кометы, луны и астероиды (включая NEA), и даже о космических аппаратах. Чтобы выбрать временной диапазон, нажмите изменить рядом с Time Span и введите правильный временной диапазон. Обратите внимание, что для большинства тел достаточно использовать эфемериды, записанные в таблице с интервалом в 1 час. Для некоторых быстро движущихся объектов, сближающихся с Землей, может потребоваться более короткий интервал между записями в таблице. Чтобы убедиться, что параметры таблицы верны, щелкните , измените , а затем убедитесь, что только параметры (1.) Astrometric RA и DEC и (20.) Выбираются диапазон и скорость наблюдателя , затем перейдите в раздел Дополнительные настройки таблицы наблюдателя (ниже Выберите количество наблюдателя из таблицы ниже ) и убедитесь, что что отмечено поле повышенной точности .
После того, как все настроено правильно, нажмите кнопку Использовать настройки выше , а затем Сгенерировать эфемериды . После того, как вы перейдете на эту страницу, вам нужно будет сохранить веб-страницу в виде текстового файла.Обратите внимание, что в настоящее время Google Chrome не позволяет просто сохранять веб-страницы в виде текста; Firefox, Safari и IE не страдают этим недостатком. Как только файл будет сохранен на вашем компьютере, вы можете выбрать его для использования, как описано выше.
Поиск калибраторов возле движущихся источников
Поиск калибраторов для движущихся источников происходит почти так же, как и для других источников, но, поскольку целевой объект движется, вы должны быть осторожны с этим. Для медленно движущихся источников во внешней Солнечной системе использование одних и тех же калибраторов в течение нескольких лет нормально, поскольку движение происходит медленно.Однако для внутренних тел Солнечной системы это невозможно сделать — каждое новое наблюдение может потребовать нового калибратора, а в крайних случаях одного калибратора будет недостаточно даже для одного блока планирования (например, упомянутый выше случай 2005 YU55) .
К счастью, SCT знает о движущихся источниках, и их местоположение будет правильно отображено на графиках источников в этом инструменте. См. Пример на рис. 7.5.5. Вы можете либо использовать обычный поисковый конус с методом радиуса для поиска калибратора, либо щелкнуть значок «бычий глаз» для самого движущегося источника, чтобы определить хорошие калибраторы.Правила выбора калибратора для движущегося источника не отличаются от правил для других источников на частоте наблюдения.
Рисунок 7.5.5. График SCT для движущегося источника (Марс). |
Обнаружение значимости видеосигнала на основе свойств движущегося объекта
Обнаружение значимости видеосигнала, которое страдает от интерференции сложного движения и сложного фона, направлено на обнаружение связанного с движением и наиболее заметного объекта в видеопоследовательности при сохранении пространственно-временной согласованности значимости карты.Мы предлагаем подход к обнаружению значимости видео путем построения свойств движущегося объекта, что означает, что движение совпадает с общим объектом для обнаруженных областей. С помощью различных стратегий ключевых кадров распространение согласованности, которое, соответственно, выполняется для уточнения полученных результатов значимости движения и предложений объектов для улучшения обнаружения низкого качества и предотвращения чрезмерного накопления ошибок, упорядоченно реализуется посредством разреженной реконструкции на основе построенные смежные отношения.Между тем, путем интеграции уточненных предложений объектов с улучшенным обнаружением заметных движений, стратегия слияния на основе пикселей применяется для определения местоположения наиболее надежных областей движущихся объектов и подавления шумов обнаружения, таких как динамический фон и неподвижные объекты. Более того, байесовская структура слияния, которая включает в себя глобальные характеристики, полученные с использованием ограничений низкого ранга, используется для дальнейшего повышения точности и глобальной временной согласованности для полученных областей начального движущегося объекта.Затем на основе полученных априорных значений движущихся объектов и фоновых областей оценивается пространственная карта значимости с использованием преобразования геодезических расстояний для обнаружения более полных и пространственно значимых движущихся объектов. Наконец, предлагается функция оптимизации энергопотребления для интуитивной интеграции нескольких ключей значимости (т. Е. Пространственной значимости, глобальных характеристик и движущихся объектов) и создания карты значимости глобальной пространственно-временной согласованности. Экспериментальные результаты на трех различных наборах контрольных данных демонстрируют, что предложенный метод успешно определяет движущиеся объекты видео и извлекает наиболее заметные области, превосходя по эффективности современные методы.
Как фотографировать движущиеся объекты
Фотография движущихся объектов
Хорошо, вы хотите знать, как фотографировать движущиеся объекты, теперь вы поняли, как сделать хороший снимок с помощью цифровой зеркальной камеры. Если вы фотографируете такой объект, как движущаяся вода, проезжающий мимо вас автомобиль, человека, ребенка или животное, техника и настройки камеры в основном одинаковы.
Настройка основной камеры, на которую следует обращать внимание при фотографировании движущихся объектов, — это выдержка.Лучше всего это сделать, установив на камере приоритет выдержки и глядя в задний видоискатель. Теперь нажмите кнопку спуска затвора наполовину, затем посмотрите по краям внутреннего экрана на число, которое напоминает дробь, например 1/125 (возможно, не совсем точно, но тем не менее дробь).
Более поздние камеры будут иметь простой номер, например 125, который меняется при повороте главного диска. Если вы видите простое число, то это число на самом деле относится к дробной части, например, 125 относится к 1/125 секунды и т. Д.
Если вы новичок и не знаете, как изменить выдержку камеры, я рекомендую заглянуть в надежное руководство по эксплуатации камеры.
Важно понимать, что когда приходит время фотографировать движущиеся объекты, каждая ситуация уникальна. Никто не может сказать вам точно, какую выдержку использовать. Однако есть рекомендации относительно того, с каких скоростей следует начинать. Затем вы изменяете его вверх или вниз в зависимости от результата. Вот что я обнаружил на собственном опыте работы с разными предметами.
Как фотографировать движущиеся объекты — Вода
Когда я фотографирую воду и хочу замедлить движение, я всегда начинаю с выдержки 1/8 секунды. Я сделаю несколько пробных снимков, посмотрю на результаты, а затем замедлюсь, пробуя 1/4, 1/2 и так далее, пока не увижу желаемый результат.
Причина, по которой это вопрос экспериментов, заключается в том, что не может быть двух ситуаций с одинаковым доступным светом. Например, у вас может быть сцена, похожая на мой лес выше, но ваше освещение может быть более солнечным или более темным.Я сделал этот снимок с выдержкой 80 полных секунд. Как я уже сказал, начните с 1/8 секунды, а затем измените настройки оттуда.
Замораживание движения
Если, с другой стороны, вы хотите заморозить движение, подобное этой капле воды внизу, я рекомендую начать с гораздо более короткой выдержки — 1/160 секунды. Проверьте результаты, затем при необходимости измените его на более быструю дробь.
Для изображения ниже я остался доволен 1/200 секунды. Не так быстро, как вы думаете.
Как фотографировать движущиеся объекты — люди
Теперь перейдем к людям. При фотографировании движущихся людей я рекомендую начинать с 1/125 секунды для пешеходов, если вы хотите запечатлеть их в резком фокусе.
Если, с другой стороны, цель состоит в том, чтобы размыть идущего человека, установите более длинную выдержку, начиная свой эксперимент с 1/30 секунды.
Если вы фотографируете марафон или бегущих людей и хотите запечатлеть человека в резком фокусе, начните с выдержки 1/250 с и отрегулируйте оттуда.
Чтобы размыть бегущего человека, начните с 1/60 секунды. Используйте аналогичные настройки камеры при фотографировании детей в движении.
Как фотографировать движущиеся объекты — автомобили
Чтобы сфокусировать гоночный автомобиль, начните с 1/1300 сек.
Скорее всего, вы захотите показать движение при фотографировании движущегося автомобиля. Чтобы размыть движущийся автомобиль, движущийся со скоростью 30 миль в час, установите выдержку 1/125 секунды. Если автомобиль движется со скоростью 70 миль в час, то установка скорости в 1/250 секунды приведет к умеренному движению или размытию.
Возможно, вас заинтересует этот пост: Как фотографировать автомобильные световые дорожки.
Однако лучшие снимки автомобилей обычно включают технику фотографии, называемую панорамированием, которую мы обсудим позже.
Как фотографировать движущиеся объекты — панорамирование
Панорамирование — еще один способ показать преднамеренное движение. Панорамирование с движущимся объектом приведет к размытию фона, в то время как сам объект останется в резком фокусе. Для панорамирования я рекомендую начинать с выдержки затвора 1/60 секунды.Если вы новичок, я не рекомендую двигаться медленнее, чем 1/60 секунды. Панорамирование на 1/60 секунды намного проще, чем на более медленной скорости 1/4 секунды.
Как вы можете видеть на изображении ниже, 1/60 секунды — идеальная настройка камеры для панорамирования с лошадью. Обратите внимание: когда вы панорамируете с лошадью, вы все равно будете видеть движение в ногах животного или движение жокеев вверх и вниз.
Если вы хотите размыть реальную лошадь, установите 1/30 секунды для бегущей лошади или 1/125 секунды для скачущей лошади.Если вы хотите сфотографировать движущуюся лошадь в резком фокусе, установите 1/800 сек.
Вот и все, что я знаю о фотографировании движущихся объектов. Не забудьте поэкспериментировать как с быстрой, так и с длинной выдержкой или попробуйте немного панорамировать. Но больше всего получайте удовольствие от фотографии.
Запишитесь на наш онлайн-курс по фотографии и научитесь овладевать цифровой камерой на простых для понимания уроках «в удобном для вас темпе».
Нажмите здесь, чтобы получить дополнительную информацию и детали регистрации!
Собаки точно отслеживают движущийся объект на экране и предвидят его пункт назначения
Бенски, М. К., Гослинг, С. Д. и Синн, Д. Л. Мир с точки зрения собаки: обзор и обобщение исследований познания собак. Adv. Изучите поведение. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-407186-5.00005-7 (2013).
Артикул Google ученый
Byosiere, S. E., Chouinard, P. A., Howell, T. J. и Bennett, P. C. Что видят собаки (Canis familis)? Обзор зрения у собак и значение для исследования когнитивных функций. Психон. Бык. Ред. https://doi.org/10.3758/s13423-017-1404-7 (2018).
Артикул PubMed Google ученый
Миллер П. Э. и Мерфи К. Дж. Зрение у собак. J. Am. Вет. Med. Доц. (1995).
Beltran, W. A. et al. Сетчатка собаки имеет набор фоторецепторов колбочек, напоминающий ямку приматов, на которую влияет наследственная дегенерация желтого пятна. PLoS ONE https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.00
(2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Mowat, F. M. et al. Топографическая характеристика фоторецепторов колбочек и центральной области сетчатки собаки. Мол. Vis. (2008).
Коайл, Д. К., Поллитц, К. Х. и Смит, Дж. С. Поведенческое определение критического слияния мерцания у собак. Physiol. Behav. https://doi.org/10.1016/0031-9384(89)
- -9 (1989).
Артикул PubMed Google ученый
Брандретт, Г. У. Чувствительность человека к мерцанию. Свет. Res. Technol. 6 , 127–143 (1974).
Артикул Google ученый
Хили К., МакНалли Л., Ракстон Г. Д., Купер Н. и Джексон А. Л. Скорость метаболизма и размер тела связаны с восприятием временной информации. Anim. Behav. 86 , 685–696 (2013).
Артикул Google ученый
Канишар, О., Монгилло, П., Баттаглини, Л., Кампана, Г. и Маринелли, Л. Собаки не лучше людей обнаруживают когерентное движение. Sci. Отчет 7 , 11259 (2017).
ADS Статья Google ученый
Kanizsár, O. et al. Влияние опыта, плотности и продолжительности точек на обнаружение когерентного движения у собак. Anim. Cogn. 21 , 651–660 (2018).
Артикул Google ученый
Ньюсом, У. Т. и Паре, Э. Б. Избирательное нарушение восприятия движения после поражения средней височной зрительной области (МТ). J. Neurosci. 8 , 2201–2211 (1988).
CAS Статья Google ученый
Рудольф, К. и Пастернак, Т. Поражения латеральной надсильвиевой коры у кошек влияют на восприятие сложных движений. Cereb Cortex 6 , 814–822 (1996).
CAS Статья Google ученый
Weiffen, M., Mauck, B., Dehnhardt, G. & Hanke, F. D. Чувствительность морского тюленя (Phoca vitulina) к когерентному визуальному движению на случайных точечных дисплеях. SpringerPlus 3 , 688 (2014).
Артикул Google ученый
Kovács, K. et al. Влияние окситоцина на биологическое восприятие движения у собак (Canis familis). Anim. Cogn. 19 , 513–522 (2016).
Артикул Google ученый
Эзерингтон, К. Дж., Маринелли, Л., Лыоке, М., Баттаглини, Л. и Монгилло, П. Движение точек, а не глобальная конфигурация, определяет предпочтение собаками точечных световых дисплеев. Животные 9 , 661 (2019).
Артикул Google ученый
Исикава, Ю., Миллс, Д., Уиллмотт, А., Муллино, Д. и Го, К. Общительность изменяет чувствительность собак к биологическим движениям различной социальной значимости. Anim. Cogn. 21 , 245–252 (2018).
Артикул Google ученый
Abdai, J., Baño Terencio, C.И Miklósi, Á. Новый подход к изучению восприятия одушевленности у собак. PLoS ONE 12 , e0177010 (2017).
Артикул Google ученый
Abdai, J., Ferdinandy, B., Terencio, C.B., Pogány, Á & Miklósi, Á. Восприятие одушевленности у собак и людей. Biol. Lett. 13 , 20170156 (2017).
Артикул Google ученый
Барбер, А. Л., Рэнди, Д., Мюллер, К. А. и Хубер, Л. Обработка человеческих эмоциональных лиц домашними и лабораторными собаками: доказательства латерализации и эффектов опыта. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/journal.pone.0152393 (2016).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Гергей, А., Петро, Э., Олах, К. и Топал, Дж. Слухово-визуальное сопоставление особей и неконвидов у собак и младенцев. Животные 9 , 17 (2019).
Артикул Google ученый
Park, S. Y., Bacelar, C. E. и Holmqvist, K. Движения глаз собаки медленнее, чем движения глаз человека. J. Eye Mov. Res. 12 , 4 (2020).
Google ученый
Somppi, S., Törnqvist, H., Hänninen, L., Krause, C. & Vainio, O. Собаки действительно смотрят на изображения: отслеживание взгляда в исследованиях когнитивных функций у собак. Anim. Cogn. https://doi.org/10.1007/s10071-011-0442-1 (2012).
Артикул PubMed Google ученый
Сомппи, С., Торнквист, Х., Ханнинен, Л., Краузе, К. М. и Вайнио, О. Как собаки сканируют знакомые и перевернутые лица: исследование движения глаз. Anim. Cogn. https://doi.org/10.1007/s10071-013-0713-0 (2014).
Артикул PubMed Google ученый
Somppi, S. et al. Собаки оценивают угрожающие выражения лица по их биологической достоверности: свидетельства по образцу взгляда. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143047 (2016).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Somppi, S. et al. Назальное лечение окситоцином искажает зрительное внимание и эмоциональную реакцию собак на позитивные выражения лица человека. Фронт. Psychol. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01854 (2017).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Törnqvist, H. et al. Сравнение собак и людей при визуальном сканировании социального взаимодействия. R. Soc. Open Sci. https://doi.org/10.1098/rsos.150341 (2015).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Correia-Caeiro, C., Guo, K. & Mills, D. S. Восприятие динамических выражений эмоций на лице между собаками и людьми. Anim. Cogn. https://doi.org/10.1007/s10071-020-01348-5 (2020).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Téglás, E., Gergely, A., Kupán, K., Miklósi, Á & Topál, J. Взгляд собак, следующих за ними, настроен на человеческие коммуникативные сигналы. Curr. Биол. https: // doi.org / 10.1016 / j.cub.2011.12.018 (2012).
Артикул PubMed Google ученый
Фланаган, Дж. Р. и Йоханссон, Р. С. Планы действий, используемые при наблюдении за действиями. Nature 424 , 769–771 (2003).
ADS CAS Статья Google ученый
Хендерсон, Дж. М. Контроль взгляда как прогноз. Trends Cognit. Sci. 21 , 15–23 (2017).
Артикул Google ученый
Митал П. К., Смит Т. Дж., Хилл Р. Л. и Хендерсон Дж. М. Сгруппирование взгляда во время просмотра динамической сцены предсказывается движением. Cogn. Comput. 3 , 5–24 (2011).
Артикул Google ученый
Кэннон, Э. Н. и Вудворд, А. Л. Младенцы генерируют прогнозы действий на основе целей. Dev.Sci. https://doi.org/10.1111/j.1467-7687.2011.01127.x (2012).
Артикул PubMed Google ученый
Раффман Т., Слэйд Л. и Редман Дж. Ожидания младенцев в отношении скрытых предметов. Познание https://doi.org/10.1016/j.cognition.2005.01.007 (2005).
Артикул PubMed Google ученый
Кано, Ф. и Хирата, С.Обезьяны смотрят с опережением, основываясь на долговременной памяти об отдельных событиях. Curr. Биол. https://doi.org/10.1016/j.cub.2015.08.004 (2015).
Артикул PubMed Google ученый
Кано, Ф. и Колл, Дж. Человекообразные обезьяны генерируют ориентированные на цель прогнозы действий: исследование с отслеживанием взгляда. Psychol. Sci. https://doi.org/10.1177/0956797614536402 (2014).
Артикул PubMed Google ученый
Миова-Ямакоши, М., Скола, К. и Хирата, С. Люди и шимпанзе по-разному относятся к целенаправленным действиям. Нат. Commun. https://doi.org/10.1038/ncomms1695 (2012).
Артикул PubMed Google ученый
Byosiere, S. E., Chouinard, P. A., Howell, T. J. & Bennett, P. C. Влияние физической яркости на различение окраски у собак: поучительная история. Заявл. Anim. Behav. Sci. 212 , 58–65 (2019).
Артикул Google ученый
МакГриви, П., Грасси, Т. Д. и Харман, А. М. Существует сильная корреляция между распределением ганглиозных клеток сетчатки и длиной носа у собаки. Brain Behav. Evol. 63 , 13–22 (2004).
Артикул Google ученый
Хендерсон, Дж. М., Уикс, П.А. и Холлингворт А. Влияние семантической согласованности на движения глаз при просмотре сложных сцен. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполнять. https://doi.org/10.1037/0096-1523.25.1.210 (1999).
Артикул Google ученый
Во, М. Л. Х. и Хендерсон, Дж. М. Имеет ли значение гравитация? Влияние семантических и синтаксических несоответствий на распределение внимания при восприятии сцены. J. Vis. 9 , 24–24 (2009).
Артикул Google ученый
Остхаус, Б., Слейтер, А. М. и Ли, С. Е. Г. Могут ли собаки противостоять гравитации? Сравнение с человеческим младенцем и нечеловеческим приматом. Dev. Sci. 6 , 489–497 (2003).
Артикул Google ученый
Tecwyn, E.C. & Buchsbaum, D. Какие факторы действительно влияют на то, как домашние собаки (Canis knownis) ищут предмет, упавший в диагональную трубу? Вернемся к задаче о трубах. J. Comp. Psychol. 133 , 4–19 (2019).
Артикул Google ученый
Мюллер, К. А., Шмитт, К., Барбер, А. Л. А. и Хубер, Л. Собаки могут различать эмоциональные выражения человеческих лиц. Curr. Биол. https://doi.org/10.1016/j.cub.2014.12.055 (2015).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Müller, C.A., Mayer, C., Dörrenberg, S., Huber, L. & Range, F. Суки, но не кобели, реагируют на нарушение постоянства размера. Biol. Lett. https://doi.org/10.1098/rsbl.2011.0287 (2011).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Паттисон, К. Ф., Лауд, Дж. Р. и Зенталл, Т. Р. Случай с волшебными костями: память собак о физических свойствах объектов. Учиться. Мотив. https://doi.org/10.1016/j.lmot.2013.04.003 (2013).
Артикул Google ученый
Паттисон, К. Ф., Миллер, Х. К., Рейберн-Ривз, Р. и Зенталл, Т. Случай с исчезающей костью: понимание собаками физических свойств объектов. Behav. Процесс. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2010.06.016 (2010).
Артикул Google ученый
Болдуин Д. А., Бэрд Дж. А., Сэйлор М. М. и Кларк М. А. Младенцы анализируют динамическое действие. Child Dev. https://doi.org/10.1111/1467-8624.00310 (2001).
Артикул PubMed Google ученый
Hayhoe, M. M., Shrivastava, A., Mruczek, R. & Pelz, J. B. Зрительная память и двигательное планирование в естественной задаче. J. Vis. 3 , 6 (2003).
Артикул Google ученый
Лэнд, М., Менни, Н. и Рустед, Дж. Роли зрения и движений глаз в управлении повседневной деятельностью. Восприятие 28 , 1311–1328 (1999).
CAS Статья Google ученый
Менни, Н., Хейхо, М. и Салливан, Б. Фиксация взгляда вперед: упреждающие движения глаз в естественных задачах. Exp. Brain Res. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0804-0 (2007).
Артикул PubMed Google ученый
Маршалл-Пескини, С., Черетта, М. и Прато-Превид, Э. Понимают ли домашние собаки действия человека как целенаправленные ?. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/journal.pone.0106530 (2014).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Karl, S., Boch, M., Virányi, Z., Lamm, C. & Huber, L. Дрессировка домашних собак для отслеживания взгляда и фМРТ в бодрствующем состоянии. Behav. Res. Методы https://doi.org/10.3758 / s13428-019-01281-7 (2019).
Артикул PubMed Central Google ученый
R Основная команда. R: язык и среда для статистических вычислений . (Фонд R для статистических вычислений, 2020).
Бейтс, Д., Мехлер, М., Болкер, Б. и Уолкер, С. Подбор линейных моделей смешанных эффектов с использованием lme4. J. Stat. Мягкий. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01 (2015).
Артикул Google ученый
Барр, Д. Дж., Леви, Р., Шиперс, К. и Тили, Х. Дж. Структура случайных эффектов для подтверждающей проверки гипотез: поддерживайте максимальное значение. J. Mem. Lang. https://doi.org/10.1016/j.jml.2012.11.001 (2013).
Артикул PubMed PubMed Central Google ученый
Schielzeth, H. & Forstmeier, W. Выводы, не имеющие оснований для подтверждения: чрезмерно самоуверенные оценки в смешанных моделях. Behav. Ecol. https: // doi.org / 10.1093 / beheco / arn145 (2009).
Артикул PubMed Google ученый
Field, A. Обнаружение статистики с помощью SPSS 2-е изд. (Sage, Thousand Oaks, 2005). https://doi.org/10.1111/j.1365-2648.2007.04270_1.x
Книга МАТЕМАТИКА Google ученый
Уикхэм, Х. ggplot2: Элегантная графика для анализа данных (Спрингер, Нью-Йорк, 2016).
Забронировать Google ученый
Глубокое обучение для преодоления проблем обнаружения движущихся объектов на видео
Обнаружение движущихся объектов является важным компонентом для различных приложений компьютерного зрения и обработки изображений: обнаружение пешеходов, мониторинг трафика, наблюдение за безопасностью и т. Д. методы обеспечивают многообещающие результаты, точное обнаружение все еще сложно из-за различных проблем, таких как проблемы с освещением, загорание и фоновые объекты в неконтролируемой среде.
В этой статье мы обсуждаем наиболее распространенные проблемы точного обнаружения движущихся объектов, даем обзор существующих методов обнаружения движущихся объектов и объясняем, как ваше решение может быть улучшено путем применения глубокого обучения.
Автор:
Анна Брик,
Специалист по исследованию рынка
Содержание:
Методы обнаружения движущихся объектов
1. Вычитание фона и моделирование
Классификация траекторий
2.Временная и пространственная разность
3. Разница кадров
4. Оптический поток
7 критических проблем при обнаружении движущихся объектов
1. Проблемы с освещением
2. Изменение внешнего вида движущихся объектов
3. Наличие непредсказуемого движения
4. Окклюзия
5. Сложные фоны
6. Движущиеся тени
7. Проблемы камеры
Решение проблем обнаружения движущихся объектов с помощью глубокого обучения
Сверточные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети
Глубокие нейронные сети
Генеративные состязательные сети
Глубокое обучение по сравнению с традиционными методами
Заключение
Движущимися объектами, которые должны быть обнаружены на видео, могут быть люди, животные или транспортные средства, включая автомобили, грузовики, самолеты и корабли.Большинство этих объектов жесткие: их форма не меняется. Однако есть и нежесткие объекты, или объекты, которые могут менять форму. Люди и животные постоянно меняют свои силуэты при выполнении действий и принятии поз. Другие объекты, такие как водопады, ураганы, облака и качающиеся деревья, также перемещаются, но они должны рассматриваться алгоритмом обнаружения как часть фона.
Видео состоит из последовательных кадров, и существуют методы обработки изображений для обнаружения объекта в каждом кадре и последующего установления взаимосвязей между пикселями в разных кадрах для обнаружения движущихся объектов.Этот тип видеоанализа включает следующие четыре этапа:
- Классификация характерных точек
- Обнаружение движущихся объектов
- Отслеживание движущихся объектов
- Анализ движущихся объектов
Рис. 1. Процесс видеоанализа
В этой статье мы ‘ Рассмотрим только, какие методы применяются для обнаружения движущихся объектов на видеоизображении.
Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео
Методы обнаружения движущихся объектов
Первые шаги видеоанализа — обнаружение целевых объектов и кластеризация их пикселей.В этом разделе мы рассмотрим следующие подходы к обнаружению движущихся объектов:
- Вычитание фона
- Временная разность
- Разность кадров
- Оптический поток
Рисунок 2. Традиционные подходы к обнаружению движущихся объектов
1. Предпосылки вычитание и моделирование
Вычитание фона, также известное как обнаружение переднего плана, является часто используемым методом сегментирования движения в статических сценах. Используя математическое моделирование или теорию вероятности, движущиеся объекты переднего плана вычитаются пиксель за пикселем из статического фонового изображения.Фоновое изображение или модель создается путем усреднения изображений по времени, а извлеченный передний план может использоваться для распознавания объектов. Ниже вы можете увидеть, какие методы применяются к видеокадру во время вычитания фона:
Рисунок 3. Общая концепция вычитания фона
Представьте, что у вас есть комната, полная людей в видео, и после применения вычитания фона вы остались только люди. Теперь вы можете работать только с людьми, что значительно упрощает дальнейшее обнаружение объектов.
Хотя этот метод обеспечивает хороший силуэт объектов, он основан на статическом фоне, поэтому любые изменения в изображении будут отмечены как передний план. Кроме того, фоновая модель должна со временем обновляться, чтобы адаптироваться к динамическим изменениям сцены. Для решения этих задач было предложено несколько алгоритмов, включая смесь гауссианов (MOG) и сегментацию переднего плана, адаптивную MOG и двойную гауссовскую модель.
Алгоритмы вычитания фона для движущихся камер можно разделить на две категории:
- Методы на основе точечных траекторий точек отслеживания для извлечения траекторий и их группировки в соответствии с сходством движения.Эти типы методов включают такие подходы, как классификация траекторий.
- Способы пространственно-временной сегментации расширяют сегментацию изображения до пространственно-временной области, где пространственный аспект определяет семантическое сходство в пространстве изображения, а временной аспект связывает движение пикселей объекта во времени. Это означает, что мы должны учитывать пространственно-временные отношения пикселей для обнаружения движущегося объекта. Однако многие методы для обнаружения движущихся объектов учитывают только временной аспект.
Классификация траектории
Классификация траектории — это метод обнаружения движущихся объектов для движущихся камер. Этот метод включает в себя такие этапы, как выбор конкретных точек в первом кадре видео и затем получение траектории, которая представляет непрерывные смещения в каждой точке в соседних кадрах.
Рисунок 4. Общая концепция метода классификации траекторий
В конце концов, применяется подход кластеризации для классификации траекторий на фоновые и передние области, где можно обнаружить движущиеся объекты.
Однако кластерный подход сталкивается с трудностями при адресации точек вблизи пересечения двух подпространств. Вот почему сегментация областей применяется для маркировки областей точками, которые не принадлежат ни переднему плану, ни фону, путем сравнения траекторий областей с траекториями точек. Однако алгоритм водораздела, используемый для сохранения граничных фрагментов, часто приводит к деформации формы и контура объекта. Таким образом, точечная траектория не свободна от неточной классификации траектории или характеристик движущихся объектов с сохранением границ.
2. Временное и пространственное различие
Временное различие — один из самых популярных подходов для обнаружения движущихся объектов на видео, снятом с помощью движущейся камеры. В отличие от обнаружения движущихся объектов на видео, снятом устойчивой камерой, нет необходимости заранее создавать модель фона, так как фон все время меняется. Метод временной разности обнаруживает движущуюся цель, используя метод попиксельной разности между последовательными кадрами.
Пространственное различие включает в себя различные подходы, основанные на семантическом сходстве пикселей в видеокадрах.Таким образом, между текущими пикселями и случайно выбранными пикселями в текущем кадре может быть стабильное пространственное соотношение . Этот подход стал основой алгоритма обнаружения, который устанавливает набор пространственных отсчетов для каждого отдельного пикселя и создает и определяет консенсус разницы пространственных отсчетов.
Недавно был представлен новый подход, основанный на пространственной фильтрации и вычитании фона на основе области. Предлагаемый пространственный фильтр использует пространственную когерентность вокруг пиксельной окрестности областей переднего плана.Он отлично подходит для удаления шума и размытых частей движущихся объектов. Этот пространственный фильтр может быть легко расширен до пространственно-временного фильтра путем включения временных соседей.
Хотя результаты пространственно-временной сегментации согласованы во времени, эти методы часто имеют дело с проблемами чрезмерного сглаживания.
3. Различие кадров
Подход к разности кадров основан на обнаружении движущихся объектов путем вычисления попиксельной разности двух последовательных кадров в видеопоследовательности.Затем эта разница сравнивается с пороговым значением, чтобы определить, находится ли объект на заднем или переднем плане. Этот метод оказался легко адаптируемым к динамическим изменениям фона, поскольку он вычисляет только самые последние кадры. Однако этот подход также требует решения некоторых проблем. В частности, он может неточно обнаруживать объекты, которые движутся слишком быстро или внезапно останавливаются. Это происходит потому, что последний кадр видеопоследовательности рассматривается как опорный, который вычитается из текущего кадра.
Рисунок 5. Общая концепция дифференцирования кадров
Различие кадров с опорным кадром — это модифицированный метод временного различия, который был впервые представлен в 2017 году. Разностные изображения вычисляются путем вычитания двух входных кадров по одному в каждой позиции пикселя. Вместо создания разностных изображений с использованием традиционного подхода непрерывного выделения разности кадров в этом подходе используется фиксированное количество альтернативных кадров, центрированных вокруг текущего кадра.
4. Оптический поток
Метод оптического потока использует векторы потока движущихся объектов во времени для их обнаружения на фоне.Для каждого пикселя вычисляется вектор скорости в зависимости от направления движения объекта и того, насколько быстро пиксель перемещается по изображению. Оптический поток также можно использовать для обнаружения как статических, так и движущихся объектов в одном кадре. Этот подход основан на следующих принципах векторов движения:
- Углубленное преобразование создает набор векторов с общим фокусом расширения.
- Смещение на постоянное расстояние отражается как ряд параллельных векторов движения.
- Вращение перпендикулярно оси обзора формирует один или несколько наборов векторов, начинающихся с отрезков прямой линии.
- Вращение на постоянном расстоянии приводит к множеству концентрических векторов движения.
Рисунок 6. Общая концепция оптического потока
Этот метод имеет высокий уровень точности обнаружения, поскольку он справляется даже при дрожании камеры. Однако оптический поток требует много времени, поскольку требует вычисления кажущейся скорости и направления каждого пикселя в видеокадре.Этот метод можно использовать для обнаружения движущихся объектов в реальном времени, но он очень чувствителен к шуму и может потребовать специального оборудования.
Давайте посмотрим, какие еще проблемы могут привести к неточному обнаружению движущихся объектов.
Читайте также:
Как реализовать искусственный интеллект для решения задач обработки изображений
7 критических проблем при обнаружении движущихся объектов
Проблемы обнаружения движущихся объектов на видео зависят от среды, в которой снимается это видео, и используемой камеры.Видео, снятое в помещении, может содержать тени и резкие изменения освещения.
Если видео снимается на открытом воздухе, возникает еще больше проблем, поскольку окружающая среда неконтролируема. В этом случае нам часто приходится иметь дело со сложным фоном, резким движением, окклюзией и движущимися тенями. Кроме того, могут появиться объекты, размытые движением, или частичное искажение объектива, если видео снимается с помощью движущейся камеры.
Давайте подробнее рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем:
1.Проблемы с освещением
Внезапные изменения освещения могут привести к ложному срабатыванию обнаружения объекта. Например, в помещении может произойти внезапное включение или выключение света или источник света может двигаться. На улице возможны быстрые смены яркого солнечного света на пасмурную или дождливую погоду, тени, падающие на движущиеся объекты, и отражения от ярких поверхностей. Кроме того, всегда существует риск того, что фон может быть того же цвета, что и движущийся объект.
Вот почему модель фона должна быть адаптирована к изменениям освещенности и резким изменениям яркости, чтобы избежать ошибок при обнаружении движущихся объектов.
Чтобы справиться с этими проблемами, исследователи предложили множество решений, включая постоянное обновление фоновых моделей, использование локальных характеристик движущегося объекта и извлечение функций Cepstral домена.
Рисунок 7. Проблема освещения
2. Изменения внешнего вида движущихся объектов
Все объекты трехмерны в реальной жизни, и они могут менять свой внешний вид во время движения. Например, вид автомобиля спереди отличается от вида сбоку.Если предметы — это люди, они также могут изменить выражение лица или одежду, которую носят. Кроме того, могут быть нежесткие объекты, такие как человеческие руки, которые со временем меняют свою форму. Все эти изменения объектов создают проблему для алгоритмов отслеживания объектов. Для решения этой проблемы были предложены различные методы. Наиболее эффективными являются те, которые ориентированы на отслеживание шарнирных объектов:
- Модель адаптивного внешнего вида основана на структуре Wandering-Stable-Lost.Эта модель создает трехмерный внешний вид с использованием смешанной модели, состоящей из адаптивного шаблона, покадрового сопоставления и процесса выброса.
- Изучение шаблонов движения с глубоким обучением позволяет разделять независимые объекты с помощью обучаемой модели, которая передает оптический поток в полностью сверточную сеть.
Рисунок 8. Проблема изменения внешнего вида
3. Наличие непредвиденного движения
Когда дело доходит до наблюдения за дорожным движением, возникает проблема обнаружения объектов с резким движением.Например, запуск транспортного средства «зайцем» может привести к потере объекта трекером или к ошибке в алгоритме отслеживания. Еще один источник проблем с обнаружением — объекты, которые движутся слишком медленно или слишком быстро. Если объект движется медленно, метод временной разницы не сможет обнаружить части объекта. С быстрым объектом на маске переднего плана за объектом будет след из призрачных областей. Прерывистое движение — когда объект движется, затем останавливается на некоторое время, а затем снова начинает двигаться — также сложно.
Рисунок 9. Резкое движение
Чтобы преодолеть проблему непредсказуемой скорости движения, исследователи предложили такие решения, как:
4. Окклюзия
Окклюзия также может значительно затруднить обнаружение и отслеживание движущихся объектов на видео. Например, когда автомобиль едет по дороге, он может скрываться за ветвями деревьев или другими объектами. Объекты в видеопотоке могут быть полностью или частично закрыты, что представляет собой дополнительную проблему для методов отслеживания объектов.
Рис. 10. Проблема окклюзии
Есть несколько способов справиться с окклюзией:
5. Сложный фон
Естественная внешняя среда может быть слишком сложной для многих алгоритмов обнаружения движущихся объектов. Причина этого в том, что фон может быть сильно текстурированным или содержать движущиеся части, которые не должны распознаваться как объекты. Например, фонтаны, облака, волны и качающиеся деревья создают нерегулярные или периодические движения на заднем плане. Справиться с такой динамикой на заднем плане сложно.
Рисунок 11. Сложный фон
Было высказано предположение, что эту проблему можно преодолеть с помощью авторегрессивной модели, применяя байесовское правило принятия решения к статистическим характеристикам пикселей изображения или используя адаптивную модель фона, основанную на оценке гомографического движения.
6. Движущиеся тени
Мы уже упоминали, что тени могут падать на движущиеся объекты, но что, если сами объекты отбрасывают тени? Эти тени также движутся, и их трудно отличить от движущихся объектов, которые их отбрасывают.В частности, они предотвращают дальнейшие действия по обработке изображений, такие как разделение областей и классификация, которые должны выполняться после вычитания фона.
Рисунок 12. Проблема с тенями
Среди предлагаемых методов решения этой проблемы — модифицированная модель смеси Гаусса и алгоритм устранения теней, основанный на текстуре и характеристиках объекта.
7. Проблемы с камерой
Помимо проблем, связанных с объектами, существуют также проблемы, связанные с ограничениями камеры.Видео может сниматься дрожащими камерами или камерами с низким разрешением или ограниченной цветовой информацией. В результате видеопоследовательность может содержать блочные артефакты, вызванные сжатием или размытием из-за вибрации. Все эти артефакты могут сбить с толку алгоритмы обнаружения движущихся объектов, если они не обучены работать с видео низкого качества. Было предложено множество решений для преодоления проблем с камерой, но эта проблема остается открытой.
Рисунок 13. Проблемы с камерой
Решение проблем обнаружения движущихся объектов с помощью глубокого обучения
Благодаря доступности больших наборов видеоданных, таких как CDnet и Kinetics, и платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow и Caffe, нейронные сети начинают использоваться для решения проблемы обнаружения движущихся объектов.В этом разделе мы хотим показать вам, как можно применять различные нейронные сети для устранения недостатков методов обнаружения движущихся объектов и преодоления общих проблем обнаружения движущихся объектов в видеопоследовательности.
Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети (CNN) модели уже дали впечатляющие результаты в распознавании изображений. Их применение к обработке видео стало возможным благодаря представлению пространства и времени как эквивалентных размеров входных данных и одновременному выполнению трехмерных сверток обоих этих измерений.Это достигается за счет сворачивания трехмерного ядра в куб, сформированный путем наложения нескольких смежных кадров.
Рис. 14. Визуальное сравнение двухмерной и трехмерной свертки
Использование модели CNN для вычитания фона показывает лучшую производительность для камер с плавным перемещением в приложениях реального времени. Кроме того, предварительно обученная модель CNN может хорошо работать для обнаружения траекторий движущихся объектов в видео без ограничений.
Читайте также:
Использование модифицированной исходной CNN V3 для обработки видео и классификации видео
Рекуррентные нейронные сети
Модели рекуррентных нейронных сетей (RNN) сочетают сверточные слои и временную рекурсию.Длинные модели RNN имеют пространственную и временную глубину, поэтому их можно применять к различным задачам видения, включающим последовательные входы и выходы, включая обнаружение активности объекта в глубине времени.
RNN может использовать взаимосвязь временного порядка между показаниями датчиков, поэтому эти модели рекомендуются для распознавания коротких движений объектов с естественным порядком. Напротив, модели CNN лучше изучают глубокие особенности, содержащиеся в рекурсивных шаблонах, поэтому их можно применять для обнаружения долгосрочных повторяющихся движений.
Долговременная краткосрочная память (LSTM) — это улучшенная версия RNN, которая может не только регрессировать и классифицировать местоположения и категории объектов, но также связывать функции для представления каждого выходного объекта. Например, модель LSTM в сочетании с глубоким обучением с подкреплением может успешно применяться для отслеживания нескольких объектов в видео. LSTM также может связывать объекты из разных кадров и обеспечивает отличные результаты при обнаружении движущихся объектов в онлайн-видеопотоках.
Читайте также:
Применение долгосрочной краткосрочной памяти для проблем классификации видео
Глубокие нейронные сети
Вычитание фона на основе моделей глубокой нейронной сети (DNN) продемонстрировало отличные результаты в извлечении движущихся объектов из динамического фона.Такой подход позволяет автоматически изучать особенности фона и превосходит обычное моделирование фона, основанное на ручных деталях.
Кроме того, модели DNN можно использовать для обнаружения аномальных событий в видео, таких как ограбления, драки и несчастные случаи. Это может быть достигнуто путем анализа характеристик движущегося объекта по его скорости, ориентации, энтропии и интересующим точкам.
Читайте также:
Обнаружение действий с использованием глубинных нейронных сетей: проблемы и решения
Генеративные состязательные сети
Модели генерирующих состязательных сетей (GAN) были применены для решения ограничений оптического потока для обнаружения вблизи границ движения в полуконтрольной манере.Этот подход позволяет прогнозировать оптический поток, используя как помеченные, так и немаркированные данные в рамках полууправляемого обучения. GAN может различать ошибки деформации потока, сравнивая наземный истинный поток и оцененный поток. Это значительно повышает точность оценки потока вокруг границ движения.
Глубокое обучение и традиционные методы
Учитывая то, что мы только что обсудили, очевидно, что нейронные сети лучше справляются с задачами обнаружения движущихся объектов, чем традиционные алгоритмы.Объясним почему.
- Глубокое обучение лучше выполняет задачи обработки видео за счет вычислений на более мощных ресурсах: графических процессорах, а не процессорах.
- CNN и их улучшенные модели имеют более глубокую архитектуру, которая обеспечивает экспоненциально большие выразительные возможности.
- Глубокое обучение позволяет комбинировать несколько связанных задач; например, Fast-RCNN может одновременно обнаруживать движущиеся объекты и выполнять локализацию.
- CNN и улучшенные нейронные сети обладают большой способностью к обучению, что позволяет им преобразовывать задачи обнаружения объектов в задачи преобразования данных большой размерности и решать их.
- Благодаря своей иерархической многоэтапной структуре модель глубокого обучения может выявить скрытые факторы входных данных, применяя многоуровневые нелинейные сопоставления.
- CNN-модели лучше подходят для задач, которые включают не только обнаружение движущихся объектов, но также классификацию и выбор интересующих областей.
Заключение
Обнаружение движущихся объектов в видеопотоках — многообещающая, но непростая задача для современных разработчиков. Обнаружение объектов на видео может применяться во многих контекстах — от систем наблюдения до беспилотных автомобилей — для сбора и анализа информации, а затем принятия решений на ее основе.
В этой статье мы подчеркнули проблемы обнаружения движущихся объектов на видео и показали ограничения существующих методов обнаружения. К счастью, нейронные сети предоставляют нам множество возможностей для повышения точности обнаружения движущихся объектов, поскольку они предоставляют доступ к большим вычислительным ресурсам. Команда Apriorit следит за последними достижениями в области обнаружения движущихся объектов, поэтому мы можем реализовать их в наших собственных решениях.