Численные методы и анализ данных. Рубрика в журнале - Компьютерная оптика
Статья научная
В работе рассматривается разработка метода позиционирования мобильного устройства с использованием сенсорной сети BLE-маяков, аппроксимации значений уровней сигналов RSSI и искусственных нейронных сетей. Целью работы является разработка метода позиционирования средств малой механизации на промышленных предприятиях для построения систем безлюдного контроля движения изделий. Работа разделена на четыре основные части: синтез данных, фильтрация сигнала, выбор BLE-маяков, перевод значений уровней сигналов RSSI в расстояние и мультилатерация. Предложен упрощенный фильтр Калмана для фильтрации входного сигнала для подавления гаусовского шума. Приведено описание двух подходов к переводу уровня сигнала RSSI в расстояние: экспоненциальная функция аппроксимации с коэффициентом детерминации 0,6994 и искусственная нейронная сеть прямого распространения. Сравнение результатов работы этих подходов производилось на нескольких тестовых выборках: обучающей, тестовой на известном расстоянии (0 - 50 метров) и тестовой на неизвестном расстоянии (60 - 100 метров). В результате искусственная нейронная сеть показала лучший результат во всех экспериментах, кроме тестовой выборки на известном расстоянии (0 - 50 метров), уступив функции аппроксимации на 0,02 м2 среднеквадратичной ошибки, чем можно пренебречь. Предложен алгоритм позиционирования мобильного устройства на основе метода мультилатерации. Экспериментальные исследования разработанного метода показали, что ошибка позиционирования не превышает 0,9 метра в контролируемом помещении размером 5 × 5,5 метров. Точность позиционирования мобильного устройства с использованием предлагаемого метода в проведенном эксперименте выше на 40,9 %. Также проведены экспериментальные исследования в помещении 58,4 × 4,5 м, показавшие более точные результаты по сравнению с аналогичными исследованиями.
Бесплатно
Статья научная
Работа посвящена решению задачи поиска похожих последовательностей кода в исполняемых бинарных файлах. Предлагается метод решения, при котором промежуточное векторное описание функции формируется на основе сравнения пространственного положения каждой из функциональных групп команд процессора данной функции и функций некоторой «базисной» библиотеки. Размерность полученного таким образом вектора понижается, и полученное окончательное описание используется для осуществления поиска. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие работоспособность данного метода. Исследована эффективность данного метода в сравнении с некоторыми ранее известными методами поиска похожих последовательностей кода, даны рекомендации по выбору параметров разработанного метода.
Бесплатно
Статья научная
Прогнозирование изменений параметров временных рядов является актуальной задачей при мониторинге исследуемых процессов в цифровых информационных системах управления при исследовании проблем увеличения горизонта предсказания и минимизации погрешности прогноза. В работе исследуются алгоритмы прогноза, основанные на моделях, воспроизводящих динамику временного ряда в форме искусственных нейронных сетей. Получены уравнения функционирования и обучения искусственной нейронной сети в матричной форме, получен алгоритм обратной подстановки, с помощью которого можно увеличить глубину прогноза. В работе представлено решение задачи прогноза, состоящее в нахождении оценок предсказания посредством минимизации функции потерь - квадрата нормы отклонения оценок от наблюдаемых значений временного ряда и в определении коэффициентов модели алгоритмом обучения искусственных нейронных сетей итерационным методом обратного распространения ошибок. Применение разработанных алгоритмов позволило построить структурную схему реализации нейросетевого прогнозирования, с помощью которого можно получить достаточно точное представление об изменениях параметров временных рядов в системах мониторинга исследуемых процессов по критериям длительности и минимизированной погрешности получения прогноза.
Бесплатно
Методика автоматической регистрации 3D-измерений сыпучих объектов в зернохранилищах
Статья научная
В данной работе предлагается методика организации автоматического бесконтактного получения трёхмерных координат точек поверхности, образуемой в результате заполнения зернохранилища. Необходимость автоматической регистрации точечных измерений поверхности обусловлена задачей точного измерения объёмов сыпучих материалов в области инвентаризации складов сырья и готовой продукции. Особенность методики заключается в получении и распознавании изображений поверхности, на которых искомые точки выделены световыми пятнами лазеров. Процесс распознавания тесно связан с техническими характеристиками камеры и определённым порядком размещения комплекта лазерных диодов. Авторы рассматривают такие задачи, как определение параметров и месторасположения регистрирующих камер, определение количества и порядка размещения лазерных диодов, получение 3D-измерений по набору изображений, определение формы и порядка хранения результатов измерения. В результате проведённых экспериментов было доказано, что предложенное решение, использующее возможности методов фотограмметрии и лазерного сканирования, имеет ряд преимуществ перед существующими методами: экономичность, точность, возможность автоматизации, возможность использования в любой момент хранения зерна, возможность дистанционного слежения. Компьютеризация описываемых приёмов позволяет не только проводить однократные измерения объёмов, но и осуществлять регулярный бесконтактный мониторинг сложных поверхностей в закрытых складах, необходимый для принятия управленческих решений.
Бесплатно
Статья научная
Определяется влияние априорных сведений о независимости случайных величин на аппроксимационные свойства непараметрической оценки плотности вероятности Розенблатта-Парзена. Предлагается новая методика формирования наборов независимых компонент многомерной случайной величины. Методика основывается на проверке гипотез о независимости сочетаний компонент многомерной случайной величины с использованием двухальтернативного непараметрического алгоритма распознавания образов ядерного типа, соответствующего критерию максимального правдоподобия. Классы соответствуют областям определения плотностей вероятностей наборов независимых и зависимых компонент многомерной случайной величины. Для оценивания плотностей вероятностей используются непараметрические статистики ядерного типа. Выбор коэффициентов размытости ядерных оценок плотностей вероятностей осуществляется из условия минимума среднего квадратического критерия. Последовательная процедура формирования набора независимых компонент начинается с анализа парных сочетаний компонент многомерной случайной величины. Для каждой пары компонент вычисляется оценка вероятности ошибки распознавания классов, соответствующих предположениям независимости и зависимости рассматриваемых компонент. Определяется пара компонент с максимальным отличием этих ошибок. Если полученные ошибки достоверно не отличаются, то в рассматриваемой многомерной случайной величине независимые компоненты отсутствуют. При достоверном отличии оценок вероятностей ошибок распознавания классов устанавливается пара независимых компонент. Эти компоненты входят в набор из трёх компонент многомерной случайной величины. Анализ их сочетаний осуществляется аналогично по представленным выше рекомендациям. Правилом остановки процесса формирования набора независимых компонент является отсутствие достоверного отличия между вероятностями ошибок распознавания ситуаций, принадлежащих принятым классам. В этом случае предыдущий набор независимых компонент является искомым результатом. В отличие от традиционной методики, основанной на применении критерия Пирсона, предлагаемый подход позволяет обойти проблему декомпозиции области значений случайных величин на многомерные интервалы. Методика формирования набора независимых компонент многомерной случайной величины иллюстрируется результатами анализа спектральных признаков данных дистанционного зондирования лесных массивов с использованием космической съёмки со спутника Landsat-8.
Бесплатно
Статья научная
В работе авторами используются методы классификации спутниковых изображений для выделения четырёх основных типов землепользования: водные ресурсы, территория застройки, леса и сельскохозяйственные поля. Для исследования пространственно-временной динамики роста города и изменений в землепользовании в районе города Самары были использованы спутниковые снимки Landsat за пять периодов времени с 1975 по 2015 годы. Вычисление изменений площадей всех типов землепользования в различные периоды времени производилось при помощи программного обеспечения ArcGIS с учётом демографических данных. В ходе исследований была получена оценка изменения площади территории застройки в зависимости от роста численности населения.
Бесплатно
Статья научная
Лечение диабетической ретинопатии с использованием лазерной коагуляции сетчатки по зонам глазного дна, выбираемым врачом, обеспечивается на основе наведения лазера, после чего осуществляется обстрел, способствующий образованию коагулятов, которые препятствуют кровоизлияниям. Основная проблема при проведении лазерной коагуляции заключается в выборе зон обстрела так, чтобы охватить все проблемные области и подобрать параметры лазерного воздействия, чтобы излишне не повредить сетчатку. У каждого пациента индивидуальная структура глазного дна. Необходимо учитывать индивидуальное строение патологических и анатомических элементов, чтобы достичь требуемого терапевтического эффекта. Терапевтический эффект достигается при образовании коагулятов во всех областях, в которых происходит кровоизлияние. Сосудистый слой должен нагреться до достаточной температуры, чтобы образовался коагулят, но при этом не должна быть повреждена сетчатка. Такой эффект можно прогнозировать при помощи математического моделирования лазерного воздействия. В настоящей работе рассматриваются методы математического моделирования лазерного воздействия, основанные на уравнении теплопроводности. Проводится сравнение методов по вычислительной сложности и устойчивости решения. Выполняется анализ возможности прогнозирования терапевтического эффекта при помощи методов математического моделирования лазерного воздействия.
Бесплатно
Статья научная
Цель статьи – создать эффективный метод контроля состояния бурильной колонны и долота без вмешательства в сам процесс бурения в режиме малой задержки. Для непрерывного контроля процесса бурения скважин разработана экспериментальная установка, работающая на основе использования фазометрического метода контроля. Любое перемещение долота вызывает изменение электрических характеристик зондирующего сигнала. Для получения устойчивого сигнала с глубины погружения долота до 250 м использовали частоту зондирующих электрических сигналов 166 Гц и амплитуду до 500 В; частота дискретизации (аналого-цифровой преобразователь) АЦП – 10101 Гц. Для выявления состояния бурильной колонны и долота по графикам зависимостей изменения электрических характеристик зондирующего сигнала от времени авторы статьи исследовали ряд методов глубокого обучения. Опираясь на результаты исследования, была выбрана линейка методов капсульной нейронной сети (CapsNet). Авторы разработали модификации 2D-CapsNet на основе оконного преобразования Фурье (WFT) и вейвлет-преобразования частотного среза (FSWT) (WFT-2D-CapsNet и FSWT-2D-CapsNet соответственно). Оба этих метода показали точность определения перехода между двумя слоями горных пород с разными свойствами 99 %, что на 2–3% выше, чем результаты современных исследований горных пород на основе измерений в процессе бурения (MWD) и каротажа в процессе бурения (LWD). Оба этих метода однозначно выявляют автоколебания в бурильной колонне. При определении полностью исправного долота в случае автоколебаний метод (FSWT)-2D-CapsNet показал точность 99%.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассмотрены методы формирования векторов информативных признаков для решения задачи распознавания объектов в импульсной лазерной локации по регистрируемым дальностным портретам. Приведено описание известных методов снижения размерности пространства признаков, и обозначены границы их применимости. Предложен метод, реализующий максимизацию метрик между векторами признаков. На примере объектов, поверхности которых описываются каноническими уравнениями (сфера, конус, цилиндр), показано, что этот метод эффективен при решении задачи распознавания объектов в случае их априори неизвестной ориентации относительно локационной системы. Метод также эффективен и при наличии пересечений множеств векторов признаков, когда объекты характеризуются дальностными портретами схожей формы.
Бесплатно
Моделирование вычислений на графических процессорах по разностным схемам
Статья научная
Предложены модели вычислений на GPU, рекомендуемые к использованию при организации вычислений по явным и неявным разностным схемам на графических процессорах. В частности, модель для выбора оптимальной длины вектора в алгоритмах с «длинно-векторным» представлением и для отыскания высоты пирамиды, когда используется соответствующий метод построения параллельных алгоритмов.
Бесплатно
Моделирование дробового шума цветных подводных изображений
Статья научная
В работе рассматриваются методы имитации цветных подводных изображений на основе натуральных надводных. Имитация подводных изображений широко используется для разработки и тестирования методов улучшения подводных изображений. Большая группа существующих методов использует одну и ту же детерминированную модель преобразования изображения, игнорирующую наличие на изображениях шума. В работе демонстрируется, что это существенно сказывается на общем качестве имитации подводных изображений. Теоретически и численным моделированием показывается, что точность отношения сигнал/шум подводных изображений, имитированных с использованием детерминированного преобразования, падает с увеличением расстояния до объекта съемки. Для решения этой проблемы в работе предлагается новая модель преобразования изображения, которая учитывает наличие шума на изображении и при этом совместима со всеми методами моделирования из рассматриваемой группы. В работе приводятся результаты моделирования с использованием существующей и предложенной моделей, показывающие, что на больших расстояниях новые результаты лучше согласуются с реальными данными.
Бесплатно
Моделирование и оптимизация одного класса пространственно-вариантных структур
Статья научная
Представлена математическая модель одного класса пространственно-вариантных структур, основанная на модели решетки Браве. Модель учитывает возможность ввода в структуру нелокальных и локальных дефектов, что позволяет использовать ее для моделирования и оптимизации фотонно-кристаллических элементов. Особое внимание уделено совместному использованию генетического алгоритма и FDTD-метода. Предлагаемое решение учитывает технологические ограничения на радиусы рассчитываемых каверн в кристалле, а также накладывает дополнительные условия на выбор размера сеточной области при изменении значений радиусов каверн в генетическом алгоритме, чем обусловливается согласование методов. Разработан программный комплекс для решения обратной задачи дифракции при расчете фотонно-кристаллических элементов. Для расчета элементов данный комплекс использует предложенные в статье модель и решение для согласования генетического алгоритма и FDTD-метода. С помощью программного комплекса в настоящей работе рассчитаны изгибы фотонно-кристаллических волноводов на 60° и 120°. Полученные в результате генетической оптимизации структуры характеризуются значениями эффективности в 99 %, что в 33 и 11 раз больше эффективностей без оптимизации изгиба в 60° и 120° соответственно.
Бесплатно
Модификация метода сопоставления размытых изображений
Статья научная
В статье предлагается модификация метода выявления особых точек на размытых изображениях для решения задачи их точного сопоставления. Целью модификации является повышение количества и качества как выявляемых особых точек на каждом изображении, так и корректных пар особых точек на двух изображениях. Отличительными особенностями являются аугментация данных за счёт одновременного использования нескольких комбинаций параметров предварительной обработки и использование дополнительных этапов фильтрации особых точек. Применение указанных модификаций позволило добиться увеличения доли корректно сопоставляемых пар изображений на 30,2 % по сравнению с базовым методом при работе с зашумлёнными данными.
Бесплатно
Статья научная
В данной работе описывается новый метод дистанционного измерения распределения температуры без знания излучательной способности с использованием мультиспектральной камеры. Представлено, что применение метода спектральных отношений в тандеме с мультиспектральной камерой в его стандартном виде невозможно, и требуется модификация. Показано, что виды кривых, являющиеся суммой двух логарифмов, наилучшим образом описывают спектральные отношения. Показан метод калибровки мультиспектральной камеры по эталонному температурному источнику излучения для работы со спектральным отношением. В работе проведен анализ применения модифицированного метода пирометрии спектрального отношения. Показано, что этот метод позволяет определить распределение температуры образца в режиме реального времени. Преимуществом модифицированного метода спектральных отношений на основе данных с мультиспектральной камеры являются: высокая точность (~5 %) и скорость измерения распределения температуры.
Бесплатно
Модули внимания в сверточных нейронных сетях для распознавания малоразмерных объектов
Статья научная
Задача распознавания малоразмерных объектов часто встречается в биомедицинских системах и системах безопасности. При этом обнаружение таких объектов часто осложняется наличием плотных облаков или объектов инфраструктуры. В данной работе представлены результаты использования различных механизмов внимания для повышения точности в задаче сегментации малоразмерных объектов на изображении с помощью сверточных нейронных сетей. Были рассмотрены модули внимания по каналам и по пикселам. Подобный подход позволяет эффективно подавлять менее информативные каналы и области изображения и усиливать более информативные каналы и области изображения. При этом весовые коэффициенты в модулях внимания автоматически адаптируются к обучающим данным. Проведена оценка влияния механизмов внимания в архитектуре сверточной нейронной сети на ее способность подавлять сложный фон (облака, тучи и объекты инфраструктуры) и сегментировать малоразмерные объекты. Результаты представлены в виде таблиц с тестовыми метриками, графиков precision-recall и ROC-кривых и тепловых карт, показывающих эффективность подавления фона. Полученные результаты позволяют эффективно внедрять описанные модули внимания в сверточные нейронные сети любой сложности для повышения точности распознавания объектов размером 10 – 40 пикселей на сложном фоне.
Бесплатно
Статья научная
Описаны атрибутные и реляционные представления моделей мозаичных изображений с направленными отношениями. Рассмотрены атрибутные представления асимметричных реляционных моделей на основе стековых, ранговых и интегральных описаний. Введены морфологические меры сходства на основе реляционных моделей. Показано, что на основе одной и той же ориентированной реляционной модели могут быть введены различные морфологические операторы, в частности, типа Серра и типа Пытьева. Предложены способы построения таких морфологических операторов в атрибутном и реляционном домене. Описана новая морфологическая схема двухэтапной взаимной адаптивной фильтрации изображения и формы, на первом шаге которой происходит упрощение (проецирование) формы c учетом изображения, а на втором - упрощение (проецирование) изображения c учетом формы.
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена анализу возможности оценки эмоционального состояния человека по особенностям работы головного мозга с использованием неинвазивных нейро-компьютерных интерфейсов. Проведен анализ публикаций последних лет, посвященных применению сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для оценки эмоционального состояния, выявлены актуальные проблемы в этой области. Описаны основные подходы к стимуляции головного мозга для получения информативных сигналов ЭЭГ, а также методы их анализа и распознавания. Предложена архитектура глубокой сверточной нейронной сети для анализа данных ЭЭГ, а также нейросетевая модель искусственного интеллекта для классификации 4 эмоций (страх, счастье, печаль, спокойствие) по шкале валентности-арозальности Рассела на основе двух сверточных нейронных сетей. Проведен эксперимент с участием 50 человек, которые просматривали эмоционально окрашенные видеоролики. Собраны данные ЭЭГ 50 испытуемых, которые использовались для обучения и тестирования нейросетевой модели. Результаты показали высокую точность классификации эмоций (94%±3,4%) с использованием беспроводного нейроинтерфейса.
Бесплатно
Статья научная
Предлагается новая методика проверки гипотезы о независимости многомерных случайных величин. Рассматриваемая методика основывается на использовании непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия. В отличие от традиционной постановки задачи распознавания образов априори отсутствует обучающая выборка. Исходная информация представляется статистическими данными, которые составляют значения многомерной случайной величины. Законы распределения случайных величин в классах оцениваются по исходным статистическим данным для условий их зависимости и независимости. При выборе оптимальных коэффициентов размытости непараметрических оценок плотностей вероятностей ядерного типа в качестве критерия используется минимум их среднеквадратических отклонений. Вычисляются оценки вероятности ошибки распознавания образов в классах. По минимальному значению оценок вероятностей ошибок распознавания образов принимается решение о независимости либо зависимости случайных величин. Разработанная методика используется при анализе спектральных данных дистанционного зондирования.
Бесплатно
Статья научная
В данной работе мы предлагаем алгоритм натурального градиентного спуска с импульсом на основе распределений Дирихле для ускорения обучения нейронных сетей. Данный подход учитывает не только направления градиентов, но и выпуклость минимизируемой функции, что значительно ускоряет процесс поиска экстремумов. Представлены вычисления натуральных градиентов, базирующихся на распределениях Дирихле, и реализовано внедрение предложенного подхода в схему обратного распространения ошибок. Результаты по распознаванию изображений и прогнозированию временных рядов во время проведения экспериментов показывают, что предложенный подход дает более высокую точность и не требует большого количества итераций для минимизации функций потерь, по сравнению с методами стохастического градиентного спуска, адаптивной оценки момента и адаптивным по параметрам диагональным квазиньютоновским методом для невыпуклой стохастической оптимизации.
Бесплатно
О классификации космических снимков Sentinel-2 нейронной сетью Resnet-50
Статья научная
В работе исследовано изменение точности классификации спутниковых изображений при различных комбинациях параметров нейронной сети и набора входных данных. Проведено добавление к обучающей выборке индекса NDVI и локальных бинарных шаблонов. Выполнено тестирование классификаторов, созданных на разных количествах эпох и образцах. Определены значения гиперпараметров нейронной сети, позволяющие достичь точности классификации 0,70 и F-меры 0,65. Разделение классов с похожими спектральными характеристиками показывает низкое качество при различных параметрах и наборах входных данных. Для улучшения требуется привлечение дополнительной информации. Например, для разделения лесов на подклассы необходимо применение классификаторов, использующих изображения за разные периоды года, учитывающих вегетационный период. Кроме того, необходимо расширение обучающей выборки для учета различных природных зон, почв и т.д.
Бесплатно
