Обнаружение объектов – это задача классификации и локализации объектов
на изображении. В этой статье рассматриваются методы комплексирования изображений.
Определены вероятностные показатели качества оптико-электронных
средств при обнаружении
образов наблюдаемых объектов. Представлена методика комплексирования изображений
в многоспектральной оптико-электронной
системе на основе вероятностной принадлежности
объекта к заданному классу. Получены вероятностные данные о принадлежности объекта
к заданному классу с использованием метода машинного обучения. Приведены результаты
комплексирования изображений при различных параметрах критерия классификации. Object detection is the task of classifying and localization of objects in an image. This article discusses methods of image aggregation. Probabilistic indicators of the quality of optoelectronic means when detecting images of observed objects are determined. The technique of image aggregation in a multispectral optoelectronic system based on the probabilistic belonging of an object to a given class is presented. Probabilistic data on the object belonging to a given class using the machine learning method were obtained. The results of image aggregation with different parameters of the classification criterion are presented