Algorithm of video file recognition for digitization of analog indicator oscillations on the example of GNU-KV quartz gravimeter

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The advancement of geological and geophysical research leverages modern technology to enhance the analysis of instrumental data, particularly focusing on long-wave components of potential fields. This includes studies on temporal gravity variations, which are crucial for understanding the Earth’s kinematics and dynamics, including processes related to earthquakes and volcanism. These variations serve as precursors to such geodynamic events, aiding in the development of predictive models. Aim. This study explores the use of video technology to enhance the digitization and analysis of gravity field variations using the GNU-KV quartz gravimeter.Materials and methods. The research employed a GNU-KV gravimeter coupled with a specialized video camera. Data captured by this setup were processed using an innovative video recognition algorithm designed for precise and reliable measurement of gravity variations.Results. The integration of the video camera with the gravimeter facilitated precise digitization of the indicator oscillations. The video recognition algorithm enabled detailed analysis of the gravity variations, improving the accuracy of the results.Conclusion. Incorporating video technology into gravimetric studies significantly enhances the ability to analyze geological processes, broadening the scope and depth of research in geophysical studies.

About the authors

А. М. Lobanov

Sergo Ordzhonikidze Russian State University for Geological Prospecting

Email: lobanovam@mgri.ru
SPIN-code: 8713-9468

А. Р. Belov

Sergo Ordzhonikidze Russian State University for Geological Prospecting

Email: belovap@mgri.ru

А. М. Erokhin

“Petroviser”

Email: erokhin_am@petroviser.ru

К. V. Venediktov

“Petroviser”

Email: venediktov_kv@petroviser.ru

References

  1. Белов А.П., Лобанов А.М., Ерохин А.М. Опыт амплитудно-частотной оценки колебания грунтов в диапазоне 0,05—0,5 Гц с использованием чувствительного элемента гравиметра ГНУ-КВ // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2023. № 2. С. 67—73.
  2. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.
  3. Визильтер Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий. М.: Физматкнига, 2010. 671 с.
  4. Инструкция по развитию высокоточной государственной гравиметрической сети России. Требования к высокоточным сетям. Абсолютные измерения ускорения силы тяжести баллистическими гравиметрами. М.: ЦНИИГАиК, 2001. 66 с.
  5. Торге В. Гравиметрия / Под ред. А.П. Юзефовича. М.: Мир, 1999. 429 с.
  6. Barnes P.R., Van Dyke J.W. The effects of electromagnetic interference on electronic equipment // Proceedings of the IEEE. 1993. Vol. 81, no. 3. P. 384—392.
  7. Bradski, G., & Kaehler, A. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O’Reilly Media, Inc. 2008.
  8. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. 2010.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).