Разработка программного модуля визуализации изображений местности на основе данных беспилотного летательного аппарата

Сегодня все чаще поднимается вопрос о применении беспилотных летательных аппаратов с целью изучения местности и получения ее снимков для использования в самых разнообразных сферах жизни, начиная от разведки местности в военных операциях до проведения операций по спасению терпящих бедствие при необходимости поиска пострадавших. Есть и другие варианты использования полученных данных, но неизменным, как правило, остается требование к актуальности полученных данных, т.е. быстрой обработки поступающей информации с последующей передачей ее, к примеру, на экран для оператора, анализирующего результаты. При решении проблем изучения местности есть возможность использования общедоступных сервисов географических карт-снимков со спутников. Проблема применения данного решения заключается как в дороговизне получения новых снимков, так и в отсутствии актуальных изображений высокого качества. Решением задачи поиска объекта является применение камеры на борту беспилотного летательного аппарата. Таким образом, оператор будет обрабатывать поток поступающей информации параллельно съемке. Как показывает практика, во многих ситуациях оператор не способен обработать всю поступающую таким образом информацию в срок. Полученную информацию необходимо сохранять в виде изображения, так как она занимает в необработанном виде большой объем памяти. При съемке с высоким разрешением, с большой высоты и использованием широкого объектива камеры нерационально сохранять полученные данные в качестве видео, т.к. зачастую на 1 пиксель приходится величина, редко превышающая 1 метр. По отношению к скорости современного беспилотного летательного аппарата, составляющей порядка 150-200 км/ч, в большинстве ситуаций можно считать, что движение снимаемых объектов незначительно, что является еще одним преимуществом хранения изображений. Операторам проще обрабатывать статичные кадры, при этом остается возможность создания относительно недорогого по отношению к обработке потокового видео программного модуля-анализатора типовых объектов, как люди, машины, дома, леса и другие. Разрабатываемый программный модуль позволяет предоставлять обработанные изображения оператору при сохранении высокой степени актуальности данных (порядка 5-10 секунд от времени сигнала о старте записи, исходящего с управляющего пункта, до вывода изображений на экран). В качестве используемых в разработке технологий выступают следующие языки программирования и библиотеки: - Python 3.4; - QML 2.0; - PyQt5. Язык программирования Python известен как интерпретируемый язык программирования, обладающий качествами кроссплатформенности, модульности, интеграцией с языками C/C++ и обилием библиотек. QML является декларативным языком программирования, нацеленным на создание приложений с упором на пользовательский интерфейс. Сочетание Python и QML посредствам библиотеки PyQt5, а также механизма сигналов и слотов обеспечивает быструю разработку структуры модулей. Через интерфейс программы оператор выбирает файл данных, полученных во время съемки, и определяет параметры для последующей обработки. Фоном накладывается изображение местности, полученное из одного источника общедоступных географических карт на основе географического положения съемки. Данные поступают в модуль обработки, результатом работы которого является изображение, которое выводится на экран, замещая фоновое изображение обработанным, в требуемых позициях на базе геопривязки. В течение времени файл данных продолжает дописываться, что позволяет организовать блочную обработку поступающей информации. При необходимости длительной обработки каждого блока применяется технология параллельного программирования, позволяющая проводить независимую обработку каждого блока и получать результаты быстрее. Для создания интерфейса используется язык QML, который на базе механизма сигналов и слотов обеспечивает работу для модулей, реализованных на языке Python, в которых находится основная логика. Возможность выбора карты-подложки из множества общедоступных сервисов: внедрение новых сводится к созданию нового модуля-моста, имеющего идентичную с аналогичными модулями логику. Кроссплатформенность: модуль обладает способностью одинакового функционирования вне зависимости от операционной системы. В дальнейших планах развития проекта поставлена цель организации связи модуля с базой данных снимаемых изображений для увеличения гибкости работы. Разработанный программный модуль осуществляет блочную обработку потока поступающей информации параллельно съемке, обеспечивая высокую актуальность получаемых изображений. Карта-подложка, полученная из общедоступных источников, позволяет оператору получить первичную информацию о месте проведения съемки и в дальнейшем заменяется снимками высокого качества. С помощью разработанного модуля можно быстро выполнять различные задачи, как поиск объекта и спасение жизни.