Публикации автора

Настоящее исследование посвящено анализу пространственно-временных закономерностей движения объектов на аэрофотоснимках с использованием метода оптического потока. В условиях развития технологий дистанционного зондирования и распространения БПЛА возрастает необходимость точного и автоматизированного анализа динамики природных и антропогенных процессов. Основное внимание в работе уделяется детальному изучению направленности и интенсивности движения на изображениях высокой разрешающей способности. Рассматриваются существующие методы оценки оптического потока, включая классические подходы Лукаса-Канаде и Хорна-Шанка, а также плотный оптический поток по Фарнебаку. Последний применяется как базовый метод для построения векторных полей скорости, на основе которых производится анализ распределения движения по сегментам изображения, визуализация направлений и построение тепловых карт. Предложенный подход позволяет выявлять структурные закономерности и локальные особенности движения, что особенно актуально для мониторинга состояния инфраструктурных объектов и оценки экологических рисков. Также в работе показано, что медианные оценки скорости более устойчивы к шумам и локальным выбросам, чем средние значения, что повышает надежность анализа. Метод исследования основан на вычислении плотного оптического потока методом Фарнебека с последующей статистической обработкой характеристик скорости и направлений движения между сегментами изображения. Научная новизна работы заключается в разработке комплексного подхода к анализу пространственно-временных характеристик движения на аэрофотоснимках с использованием плотного оптического потока, рассчитанного методом Фарнебака. В отличие от традиционных методов, ориентированных на глобальную оценку движения, предложенная методика акцентирует внимание на локальных закономерностях, позволяя проводить детализированную сегментную оценку направленности и интенсивности потока. В исследовании впервые интегрированы количественные и визуальные методы анализа: гистограммы, тепловые карты, расчеты медианных и средних значений скорости, метрики структурного сходства (SSIM) и среднеквадратичной ошибки (MSE) между сегментами изображения. Такой подход позволяет выявлять аномалии движения, определять участки с высокой динамикой и оценивать степень структурной стабильности объектов. Метод адаптирован к специфике данных с БПЛА и не требует обучения на больших выборках, что делает его применимым в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Полученные результаты имеют практическую ценность для автоматизации мониторинга инфраструктур и оценки экологических рисков.