[HUN] Harci eszközök új álcázó festése

Szerintem ez a legjobb. lekerekítve. Agyfaszt is kapnának a liberális hivatásos rettegők
Ez a replika mutatja hogy kezdődött a k.u.k-ban:
6044069590_a1eaaf9cb7_b.jpg


A fehér kereszt eltávolodás volt a németes vonaltól. A háború előtti nemzetiszínű nyolcszögletű felségjel volt az utolsó "németes" valójában.

Ez a full német, a balkánkereszt:
vfVXNYM_d.webp
 
Akkor lila ivagy fehér s lehetne.
Az alakmásító hatás a sötét-világos kontrasztjaval érhető el.
Az megvan.
Viszont a sárga világít, nem olvad be a környezetbe, felhívja a figyelmet.
Ezért rossz a sárga. Magyarországon.

Reméljük javítják. Nem nagy dolog.
Igazad van. Az alakmásításhoz is környezet azonos színeket szokás használni. Szerintem egy kicsivel feketésebb antracit, mint a gidránon, és a sárga helyett egy homokszín, mint a 2015 m alapja, sokkal jobb hatásfokú camo-t eredményeznének.
De az antracitot akár teljesen el is lehetne hagyni.

Valószínűleg nem fognak már változtatni rajta.
 
  • Tetszik
Reactions: mindenen kívül
Akkor lila ivagy fehér s lehetne.
Az alakmásító hatás a sötét-világos kontrasztjaval érhető el.
Az megvan.
Viszont a sárga világít, nem olvad be a környezetbe, felhívja a figyelmet.
Ezért rossz a sárga. Magyarországon.

Reméljük javítják. Nem nagy dolog.
Nyár végén, ősszel bizony sok a sárga, barna a természetben. Juniusban nem.
Szerintem mindegy a szín. Csak sok legyen, amit le kell festeni. :)
Sajnos nincs sok.
 
  • Tetszik
Reactions: Rferi66
Az alakmásításhoz is környezet azonos színeket szokás használni.
Nagyon nem! És ez az, amit nem fogsz fel.
USS-Freedom-LCS1-Port-Visit.jpg

Ez egy valós LCS festés.
Sosincs olyan környezet, ahol alapvetően az egész hajó festése beolvadás szempontjából működnie kellene. Nappal a fekete (antracit még jobb a még csalósabb színe miatt), míg sötétedésben a világos (haze white) üt el a környezettől. Mégis ilyenre festették. A 2. világháborús fehérrel festett zebra festésről már nem is beszélve.
Itt egy videó, hogy nem fotóbolt:
To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
 
Nagyon nem! És ez az, amit nem fogsz fel.
USS-Freedom-LCS1-Port-Visit.jpg

Ez egy valós LCS festés.
Sosincs olyan környezet, ahol alapvetően az egész hajó festése beolvadás szempontjából működnie kellene. Nappal a fekete (antracit még jobb a még csalósabb színe miatt), míg sötétedésben a világos (haze white) üt el a környezettől. Mégis ilyenre festették. A 2. világháborús fehérrel festett zebra festésről már nem is beszélve.
Itt egy videó, hogy nem fotóbolt:
To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
Szárazföldi járművekről írtam, nem tengeriről. De a példánál maradva a linkelt képen lévő hajó már csak a méreteiből adódóan sem tud elrejtőzni a tengeren. Merőben más a környezet, mivel a víz alapvetően "sík" felület, nincs a felszínéből kiemelkedő vegetáció. Ideális időjárási viszonyok között horizonttól horizontig, 360 fokban észlelhető rajta egy akkora tárgy, mint egy hadihajó.
Ezekre a problémákra megfeleló válasz az erős kontrasztos alakmásítás, viszont a képeden is a tengeri környezetbe jól illiszkedő színekkel alkalmazták azt.

Nem az alakmásítás ellen beszélek, csak nem tartom jó választásnak a sárgát és az antracitot, ami inkább acélkék a kmw és rheinmetall gépeken. Viszont kis változtatással sokat lehetne rajta javítani, szerintem. Ennyi.
Az én szememnek feltűnő, és remélem soha nem származik hátrányunk belőle valós harchelyzetben.

Hát nem tudom én ha ilyen sárgát látok optikán keresztül egyből odanézek mégegyszer....
 
Igazad van. Az alakmásításhoz is környezet azonos színeket szokás használni.
De nézd mutatok egy másik példát:
8PUhXtkl.jpg

Ez egy civil hajó fun festéssel, de nagyon jól érzékelhető a lényeg.
És az a vicces, hogy az optikai algoritmusok pontosan ugyan úgy átverhetők, mint az emberi szem.
Ezen alapszik a captcha azonosítási rendszer is.
Az algoritmusok úgy taníthatók, hogy felismerjenek homogén alakokat, körvonalakat. Ezeket a háttértől, az alakzat színeinek homogenitásával és ezek interpolálásával, majd mintahasonlítással azonosítják.
Itt egy kurv@jó videó ezek működéséről.
Arra koncentrálj, hogy mikor hibázik az algoritmus:
To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
Példa 1:
A lovak felismerésénél figyeld meg, hogy a csikót az elején azért nem ismeri fel, mert a bal első lába beleilleszkedik a háttérbe, és emiatt 2 v. 3 lábú valaminek látja. Amint megjelenik a lábon az árnyák, és ezzel hasonlóvá válik a többi lábához, és észleli, hogy 4 lábú valami, akkor már azonnal talál mintát, és azonosítani tud. Szóval ha homogénre festesz valamit, akkor az mindenképpen megkönnyíti a digitális azonosítást.
Példa 2:
Még jobb példa a halászó medvés rész. Érdekes módon a homogén színű medvét azonnal felismeri az algoritmus. Igen ám, de a halat viszont nem.
Hogy miért? Mert a medve pofájában van! Tehát ha csak a halra koncentrálunk, akkor az egyértelmű homogén világosszürke színábe belelóg a medve barna pofája. Gyakorlatilag egy alakmásítás történik. Ilyen halat nem ismer fel a büdös életbe a rendszer, hogy egy különben szürke hosszúkás formát középen keresztbe kettévág egy vastag elütő barna folt.
 
Ezekre a problémákra megfeleló válasz az erős kontrasztos alakmásítás, viszont a képeden is a tengeri környezetbe jól illiszkedő színekkel alkalmazták azt.
Ahogy leírtam, vagy a fehér, vagy a sötétszürke (fekete) egy időben nem illeszkedhet semmilyen tengeri környezetbe. A verőfényben az egyik, a szürkületben a másik fog nagyon elütni.
 
De nézd mutatok egy másik példát:
8PUhXtkl.jpg

Ez egy civil hajó fun festéssel, de nagyon jól érzékelhető a lényeg.
És az a vicces, hogy az optikai algoritmusok pontosan ugyan úgy átverhetők, mint az emberi szem.
Ezen alapszik a captcha azonosítási rendszer is.
Az algoritmusok úgy taníthatók, hogy felismerjenek homogén alakokat, körvonalakat. Ezeket a háttértől, az alakzat színeinek homogenitásával és ezek interpolálásával, majd mintahasonlítással azonosítják.
Itt egy kurv@jó videó ezek működéséről.
Arra koncentrálj, hogy mikor hibázik az algoritmus:
To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
Példa 1:
A lovak felismerésénél figyeld meg, hogy a csikót az elején azért nem ismeri fel, mert a bal első lába beleilleszkedik a háttérbe, és emiatt 2 v. 3 lábú valaminek látja. Amint megjelenik a lábon az árnyák, és ezzel hasonlóvá válik a többi lábához, és észleli, hogy 4 lábú valami, akkor már azonnal talál mintát, és azonosítani tud. Szóval ha homogénre festesz valamit, akkor az mindenképpen megkönnyíti a digitális azonosítást.
Példa 2:
Még jobb példa a halászó medvés rész. Érdekes módon a homogén színű medvét azonnal felismeri az algoritmus. Igen ám, de a halat viszont nem.
Hogy miért? Mert a medve pofájában van! Tehát ha csak a halra koncentrálunk, akkor az egyértelmű homogén világosszürke színábe belelóg a medve barna pofája. Gyakorlatilag egy alakmásítás történik. Ilyen halat nem ismer fel a büdös életbe a rendszer, hogy egy különben szürke hosszúkás formát középen keresztbe kettévág egy vastag elütő barna folt.
De a feltűnő szín miatt egyből észleled, hogy van ott valami, és meg fogod vizsgálni.
A környezetbe illeszkedő színeket alkalmazva erre sokkal kissebb az esély, és mellette továbbra is lehet alkalmazni az alakmásítást. Nem helyette, hanem mellette.

Értem amit mondasz, de a kettő nem zárja ki egymást. Pontosabban jelen helyzetben fennál egy kis hátrány, amit kis erőfeszítéssel lehetne korrigálni.
 
@pöcshuszár Egyébként szerintem egyikünk sem tudja pontosan, hogy a modern célkereső algoritmusok milyen jellemzők alapján dolgoznak és hogyan lehet őket kijátszani.
Viszont itt egy gondolatkísérlet:

Lehetséges volna-e színeket megadni keresési paraméternek? Ha igen, akkor a környezetre jellemző, vagy az attól eltérő volna könnyebben felderíthető?

De potenciális veszélyt jelent minden ellenséges szempár is.
Ahogy azt az általam berakott idézet is jól szemlélteti.
 
Az ék felségjlezés szép és egyedi, nincs vele gond, nekem tökéletesen megfelel, viszont az igaz, hogy ha tényleg a hagyományokhoz nyúlunk vissza elnevezésekben stb. akkor jogos @blogen észrevétele.
Hagyjuk már ezt a rossz értelemben vett hagyományhoz nyúlást! Nagyjából 1990 óta ék felségjelzés van a repülőinken és ki tudja mióta a harcjárműveken. A 33 év nem elég a hagyományhoz? A bemutatott szögletes felségjelzést (nem tudom mi a pontos neve) kb az 1930-as évek közepétől 1944-ig használták, nagyon max 14 évig.
 
Akkor lila ivagy fehér s lehetne.
Az alakmásító hatás a sötét-világos kontrasztjaval érhető el.
Az megvan.
Viszont a sárga világít, nem olvad be a környezetbe, felhívja a figyelmet.
Ezért rossz a sárga. Magyarországon.

Reméljük javítják. Nem nagy dolog.
Van már kb 100 gépünk, ilyen sárgával festve, nem lesz az már mostanában újra festve.
 
  • Tetszik
Reactions: mindenen kívül
@pöcshuszár Egyébként szerintem egyikünk sem tudja pontosan, hogy a modern célkereső algoritmusok milyen jellemzők alapján dolgoznak és hogyan lehet őket kijátszani.
Itt egy elég jó cikk a működésről. Ebben találtam az állatfelismerős videót.
Alapvetően az algoritmus bemeneten kap egy csomó képet a lehetséges célpontokról. Esetleg bonyolultabb esetben 3D modellt, amit több nézetben is képes felismerni. De egyértelműen egy 2D-ben "látó" algoritmusnak csak a forma és a kontraszt lehet a felismerés alapja.
Viszont itt egy gondolatkísérlet:

Lehetséges volna-e színeket megadni keresési paraméternek? Ha igen, akkor a környezetre jellemző, vagy az attól eltérő volna könnyebben felderíthető?
Nincs értelme. Ha ismered a refrakcióból származó színkeverés lényegét, akkor tudhatod, hogy max. színtartományokat lehet megadni ugyanis nagyon sokat befolyásol a visszavert fény színén egy csomó faktor. Kezdve a megvilágító fény színével, a beesés szögén át, egészen a festék öregedéséig. Ez viszont olyan mértékű bizonytalanságot, és számítási igény növelést jelent, hogy sokkal egyszerűbb a sziluett/alak alapján való azonosítás.

A sárga élénkségének rejtő mivoltára pont az A4-esekkel egy példa:
dab04c57bc9910c7995d2a766e7d6b30.jpg


Nézd meg a legtávolabbi harckocsi sárgáit, meg a háttérben lővő őszi/téli mező kiszáradt füvét.
És, hogy mennyire nincs sárga a magyar tájban:
5f4ff356416fb915693253.jpg


Hja és nézd meg az egykori boci egyenruhában lévő sárga színét. Az sem véletlenül lett olyan, amilyen
 
  • Tetszik
Reactions: Pogány
Az egyetlen, a miénkhez hasonló álcázás a fehérorosz volat v2 demópéldányán létezik:

J516Bqi.png


Nem muzsikál valami fényesen semmilyen környezetben.
Pedig a világos homokszín természetesebb, mint a mi sárgánk.

To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
 
  • Tetszik
Reactions: Pogány
Az egyetlen, a miénkhez hasonló álcázás a fehérorosz volat v2 demópéldányán létezik:

J516Bqi.png


Nem muzsikál valami fényesen semmilyen környezetben.
Pedig a világos homokszín természetesebb, mint a mi sárgánk.

To view this content we will need your consent to set third party cookies.
For more detailed information, see our cookies page.
Ugye azt tudod, hogy egy álcaminta egyik alapparamétere, hogy felületi arányban mindig meg van adva, hogy milyen a színösszetétel?
Attól, hogy 2 álcaminta azonos színeket tartalmaz, attól azok nagyon nem felcserélhetőek!
 
Itt egy elég jó cikk a működésről. Ebben találtam az állatfelismerős videót.
Alapvetően az algoritmus bemeneten kap egy csomó képet a lehetséges célpontokról. Esetleg bonyolultabb esetben 3D modellt, amit több nézetben is képes felismerni. De egyértelműen egy 2D-ben "látó" algoritmusnak csak a forma és a kontraszt lehet a felismerés alapja.

Nincs értelme. Ha ismered a refrakcióból származó színkeverés lényegét, akkor tudhatod, hogy max. színtartományokat lehet megadni ugyanis nagyon sokat befolyásol a visszavert fény színén egy csomó faktor. Kezdve a megvilágító fény színével, a beesés szögén át, egészen a festék öregedéséig. Ez viszont olyan mértékű bizonytalanságot, és számítási igény növelést jelent, hogy sokkal egyszerűbb a sziluett/alak alapján való azonosítás.

A sárga élénkségének rejtő mivoltára pont az A4-esekkel egy példa:
Nézd meg a legtávolabbi harckocsi sárgáit, meg a háttérben lővő őszi/téli mező kiszáradt füvét.
És, hogy mennyire nincs sárga a magyar tájban:

Hja és nézd meg az egykori boci egyenruhában lévő sárga színét. Az sem véletlenül lett olyan, amilyen
Az ember csak hisz a saját szemének.

Ha ugyanilyen távolságokra tennél minden leopard mellé egy t72-t, azok már sokkal közelebb is nehezebben volnának észlelhetőek.

btr-ek a pusztában:


RWg8nZX.png


Leopardok a pusztában:

Lbki6eE.png



Cukikocka és leopard egymás mellett. Az ember figyelme egyből a harckocsira szegeződik:

V8ERqIO.png


Leopard és btr, agyanaz a hatás:

iDeuqMN.png



A "boci" gyakorló sem véletlenül lett kidobva. Messziről kiszúrtad benne a magyar bakát, mert nagyon eltért a környezetétől.
A 2015m nagyon jól sikerült, mert figyelembe vették ezt, ellentétben a járművek festésével.
 
Ugye azt tudod, hogy egy álcaminta egyik alapparamétere, hogy felületi arányban mindig meg van adva, hogy milyen a színösszetétel?
Attól, hogy 2 álcaminta azonos színeket tartalmaz, attól azok nagyon nem felcserélhetőek!
Nálunk nincsenek meghatározott arányok és formák. Más és más a leopardon, a pzh-n, a gidránon, a hiúzon és a büffelen is.