MtkPITracker

Úvod

Každý modelár F3F kategórie mi potvrdí, že tréning bez merania a pípania nie je ono. Dá sa lietať „len tak“ alebo si lety merať. Je potrebné mať ľudí, ktorí by boli ochotní sedieť na bázach a hodiny stláčať tlačítka, alebo si kúpiť kamery, ktoré by to sčasti nahradili.

Na nete je dostupný free-piCam, je to free program, napísaný v jazyku python.

V polovici roku 2022 som sa rozhodol, že si podobný program napíšem sám, v jazyku C++. Po krátkom študovaní OpenCV som sa do toho pustil.

Ako prvé som riešil montáž. Každá kamera v dnešnej dobe je širokouhlá a tak som zvolil montáž kamery otočenú o 90st v smere hod. ručičiek. Takto som dosiahol vertikálny rozmer 1280pixlov, horizontálne som to stiahol na 300pixlov. (video a obrázky sú otočené o 90st).

Kameru som zvolil 16Mpx Arducam a pomocou LibCamera modulu pre rozlíšenie 1280×300 je možno dosiahnuť 80fps (zatiaľ som si zvolil 50fps).

  • nízke FPS:
    • negat:
      • rýchly model nemusí byť zachytený trackerom
      • pri nízkej oblačnosti a silnom vetre by sa tracker mohol chytiť na oblaky
      • na zadnej strane modelu vznika „tieň“, ktorý je tým väčší, čím je nižšie FPS, ale toto nemá vplyv na určenie prieniku s bázou (na hornom obrázku je to medzera za výškovkou)
    • pozit:
      • zachytia sa aj pomaly letiace modely (napr. štart a nálet do bázy A, pomalé stúpanie v termike)
      • hmyz, v blízkosti kamery poskočí o „veľký kus“ a tým ho tracker ignoruje
  • vysoké FPS(100 z viac) – presný opak nízkeho FPS

Nie je potrebná žiadna dodatočná optika a už vôbec nie „rybie oko“, doteraz neviem, prečo sa požíva, keďže sa jedná o bázovú kameru a má sa riešiť jeden úzky pás a nie celý letový priestor.

Ďalším dôležitým prvkom je ukotvenie kamery. Kotviť kameru treba čo najnižšie k zemi, aby ňou nepohlo ani 16m/s. Vo verzii 2 by som chcel využiť neurónové siete a deep learning, v tomto prípade už silné kotvenie nebude potrebné.

Celý obraz je rozdelený na 100 malých štvorcov, každý má vlastný prah (thresh hold – číslo v štvorci) na určenie kontúr. Tento prah sa automaticky vypočítava podľa aktuálnych podmienok – mraky, pozadie, tráva atď.

ukážky (video je nahrávané rýchlosťou 10FPS pre lepšie pozorovanie prechodu bázou):

… čítanie a príprava dát