Метод фитинга элипсов

Принцип работы

1. Выбрать 6 точек
2. Попробовать построить плоскость по 6 точкам
3. Спроецировать все точки на плоскость, которые находятся на ней на расстоянии не более чем $\varepsilon$
4. Построить элипс по 6 точкам
5. Вернуть центр и точки, которые попали на элипс
6. Повторить 1 пока не переберем все точки
7. Выбрать центр и соответсвующие точки

TODO

• Посчитать метрики с шумом
• Возврат точек из метода фит элипс
• Выбор центра
• Подбор параметров алгоритма

Идея

В исходном датасете, точки срабатывания принадлежат реальным координатам, но в реальной задаче, данные будут приходить о датчиках, которые сработали. Поэтому необходимо тестовый датасет перевести в координаты пикселей на датчике.

Структура датчика

Датчик состоит из матриц, которые в свою очередь состоят из пискселей.

Размер матрицы в мм: matrix_size
Зазор между матрицами в мм: matrix_gap
Кол-во матриц в датчике по осям X и Y: matrix_cnt_x и matrix_cnt_y

Размер пикселей в мм: pixel_size
Зазор между пикселями внутри матрицы в мм: pixel_gap
Сторона матрицы в пикселях: pixel_numx

Метод

• Вычисляем минимальные значений в мм по оси X и Y: min_x и min_y
• Говорим, что (0,0) находится в центре датчика
• Смещаем координаты всех точек (x,y), относительно верхнего левого угла: x-min_x и y-min_y
• Вычисляем координаты матрицы в которую попала наша точка: x_matrix = \ceil{x / (matrix_size+matrix_gap)} и y_matrix
• Затем аналогично вычисляем координаты пикселя в матрице: x_pixel и y_pixel
• Вычисляем результат: x_result = (x_matrix - 1) * pixel_numx + x_pixel

https://gitlab.ssd.sscc.ru/mu2so4/cherenkov-rings/-/tree/docs-report-5-semester/

TODO

• Запустить проект
• Подключить к питону или сделать сишный интерфейс
• Сравнить с реальными данными

Идея

Разбить данные экспиремента на окна по n нс, для каждого окна предсказывать наличие кольца в окне.

TODO

• Разбить экспиременты на окна
• Для каждого окна поставить метку, если в окне находится 80% точек, то считаем, что в окне есть кольцо
• Обучить модель
• Собрать метрики

Для сравнения алгоритмов использовалась метрика Recall. Суть метрики

    Как сравнивались алгоритмы

    1. генерируется произвольный эллипс
    2. выбирается N точек
    3. Генерируется шум
    4. Запускается алгоритм, который возвращает набор точек, образующих эллипс
    5. Считается метрика

Идея

Создать модуль для сбора метрик и построения граффиков

Требования

• Построение и сохранение изображений для экспирементов
• Подсчет метрик для методов