Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 332
Статья
В статье рассматриваются основные методы решения проблемы малых наборов обучающих данных для создания автоматических систем распознавания речи для так называемых малоресурсных языков. Рассматривается понятие малоресурсных языков и формулируется рабочая дефиниция на основании ряда работ по этой тематике. Определены основные трудности, связанные с применением классических схем автоматического распознавания речи к материалу малоресурсных языков, и очерчен круг основных методов, использующихся для решения обозначенных проблем. В статье подробно рассматриваются методы аугментации данных, переноса знаний и сбора речевого материала. В зависимости от конкретной задачи, выделяются методы аугментации аудиоматериала и текстовых данных, переноса знаний и мультизадачного обучения. Отдельный раздел статьи посвящен существующему информационному обеспечению, базам данных и основным принципам их организации с точки зрения работы с малоресурсными языками. Делаются выводы об оправданности методов аугментации данных и переноса знаний для языков с минимальным информационным обеспечением. В случае полного отсутствия данных для конкретного языка и родительских моделей структурно схожих языков предпочтительным вариантом является сбор новой базы данных, в том числе, при помощи краудсорсинга. Многозадачные модели переноса знаний оказываются эффективными в том случае, если исследователь располагает набольшими наборами данных. Если доступны данные по языку с достаточными ресурсами, предпочтительной является работа с языковой парой. Сделанные в результате данного обзора выводы в дальнейшем предполагается применить при работе с малоресурсным карельским языком, для которого авторы статьи создают систему автоматического распознавания речи.
Бесплатно
Статья
Для обеспечения точного и своевременного реагирования на различные типы атак системы обнаружения вторжений собирают и анализируют большое количество данных, которые могут включать в том числе и информацию с ограниченным доступом, например, персональные данные или данные, представляющие коммерческую тайну. Следовательно, такие системы могут быть рассмотрены как источник рисков, связанных с обработкой конфиденциальной информации и нарушением ее безопасности. Применение парадигмы федеративного обучения для построения аналитических моделей обнаружения атак и аномалий может значительно снизить такие риски, поскольку данные, генерируемые локально, не передаются какой-либо третьей стороне, а обучение модели осуществляется локально – на источниках данных. Использование федеративного обучения для обнаружения вторжений позволяет решить проблему обучения на данных, которые принадлежат различным организациям, и которые в силу необходимости обеспечения защиты коммерческой или другой тайны, не могут быть выложены в открытый доступ. Таким образом, данный подход позволяет также расширить и разнообразить множество данных, на которых обучаются аналитические модели анализа и повысить тем самым уровень детектируемости разнородных атак. Благодаря тому, что этот подход способен преодолеть вышеупомянутые проблемы, он активно используется для проектирования новых подходов к обнаружению вторжений и аномалий. Авторы систематизировано исследуют существующие решения для обнаружения вторжений и аномалий на основе федеративного обучения, изучают их преимущества, а также формулируют открытые проблемы, связанные с его применением на практике. Особое внимание уделяется архитектуре предлагаемых систем, применяемым методам и моделям обнаружения вторжений, а также обсуждаются подходы к моделированию взаимодействия между множеством пользователей системы и распределению данных между ними. В заключении авторы формулируют открытые задачи, требующие решения для применения систем обнаружения вторжений, основанных на федеративном обучении, на практике.
Бесплатно
Статья
Рассматривается использование различных типов эвристических алгоритмов на основе технологий мягких вычислений для распределения задач в группах мобильных роботов, выполняющих односложные операции в едином рабочем пространстве: генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и искусственные нейронные сети. Показано, что данная задача является NP-сложной и ее решение прямым перебором для большого числа заданий невозможно. Исходная задача сведена к типовым NP-полным задачам: обобщенной задаче поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов от одного депо и задаче коммивояжера. Представлены описание каждого из выбранных алгоритмов и сравнение их характеристик. Приводится пошаговый алгоритм работы с учетом выбранных генетических операторов и их параметров при заданном объеме популяции. Представлена общая структура разработанного алгоритма, позволяющего достаточно эффективно решить многокритериальную оптимизационную задачу с учетом временных затрат и интегрального критерия эффективности роботов, учитывающего энергетические затраты, функциональную насыщенность каждого агента группы и т.д. Показана возможность решения исходной задачи с использованием муравьиного алгоритма и обобщенного поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов. Для многокритериальной оптимизации показана возможность линейной свертки полученного векторного критерия оптимальности за счет введения дополнительных параметров, характеризующих групповое управление: общее КПД функционирования всех роботов, затраты энергии на функционирование группы поддержки и энергия на размещение одного робота на рабочем поле. Для решения задачи распределения заданий с использованием нейронной сети Хопфилда произведено ее представление в виде графа, полученного в ходе перехода от обобщенной задачи поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов от одного депо к задаче коммивояжера. Показателем качества выбран суммарный путь, пройденный каждым из роботов группы.
Бесплатно
Аналитический обзор речевых и многомодальных методов распознавания когнитивных нарушений людей
Статья
В течение последнего десятилетия наблюдается рост количества публикаций научно-технической и медицинской направленности, посвящённых автоматическому определению на основании речевого и визуального материала таких когнитивных нарушений людей, которые возникают при таких нейродегенеративных заболеваниях, как деменция, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и другие нарушения. Хотя данные заболевания имеют высокую степень распространения и являются одной из основных причин смертности и ранней инвалидизации людей, способов их эффективного лечения на данном этапе развития медицины отсутствуют или ограничены. В связи с этим ранняя диагностика симптомов и их облегчение вызывают значительный интерес исследователей. В фокусе современных исследований находится задача разработки автоматизированных и автоматических систем, основанных на количественных объективных методах, нейросетевых подходах, использующих различные модальности и их объединение, а также на методах интерпретируемого искусственного интеллекта. В статье представлен обзор и анализ основных исследований c 2022 года, посвящённых автоматическому одно- и многомодальному определению когнитивных нарушений людей. Представлены наиболее часто применяющиеся многомодальные корпусы, применяемые в данной задаче, такие как ADReSS, ADReSSo, TAUKADIAL и др. Описаны современные методы, используемые для выявления когнитивных нарушений на основе данных различных модальностей, представленные на международном соревновании TAUKADIAL-2024, и вне соревнований. По результатам соревнований, лучшими методами распознавания когнитивных нарушений являются ансамбли вероятностных моделей, обученные на интерпретируемых экспертных признаках и нейросетевых признаках текстов и аудио. Рассмотрены многомодальные подходы, использующие визуальную модальность для обучения глубоких нейросетевых моделей. Рассмотрено новое направление, изучающее применимость больших языковых моделей к анализу медицинских текстов и интерпретируемому предсказанию заболевания. Проведена систематизация методов извлечения информативных признаков и применяемых классификаторов. По результатам проведенного обзора сформулированы требования к системам автоматизированного определения когнитивных нарушений.
Бесплатно
Аналитический обзор систем автоматического определения депрессии по речи
Статья
В последние годы в медицинской и научно-технической среде возрос интерес к задаче автоматического определения наличия депрессивного состояния у людей. Депрессия является одним из самых распространенных психических заболеваний, непосредственно влияющих на жизнь человека. В данном обзоре представлены и проанализированы работы за последние два года на тему определения депрессивного состояния у людей. Приведены основные понятия, относящиеся к определению депрессии, описаны как одномодальные, так и многомодальные корпусы, содержащие записи информантов с установленным диагнозом депрессии, а также записи контрольных групп, людей без депрессии. Рассмотрены как теоретические исследования, так и работы, в которых описаны автоматические системы для определения депрессивного состояния — от одномодальных до многомодальных. Часть рассмотренных систем решает задачу регрессивной классификации, предсказывая степень тяжести депрессии (отсутствие, слабая, умеренная, тяжелая), а другая часть – задачу бинарной классификации, предсказывая наличие заболевания у человека или его отсутствие. Представлена оригинальная классификация методов вычисления информативных признаков по трем коммуникативным модальностям (аудио, видео и текстовая информация). Описаны современные методы, используемые для определения депрессии в каждой из модальностей и в совокупности. Наиболее популярными методами моделирования и распознавания депрессии в рассмотренных работах являются нейронные сети. В ходе аналитического обзора выявлено, что основными признаками депрессии считаются психомоторная заторможенность, которая влияет на все коммуникативные модальности, и сильная корреляция с аффективными величинами валентности, активации и доминации, при этом наблюдается обратная корреляция между депрессией и агрессией. Выявленные корреляции подтверждают взаимосвязь аффективных расстройств с эмоциональными состояниями человека. В множестве рассмотренных работ наблюдается тенденция объединения модальностей для улучшения качества определения депрессии.
Бесплатно
Статья
Аппроксимация рядов сезонного хода индексов вегетации является основой для эффективного мониторинга сельскохозяйственных культур, их идентификации и автоматизированной классификации пахотных земель. Для пахотных земель Хабаровского края в период с мая по октябрь 2021 года по мультиспектральным снимкам Sentinel-2A (20 м) с использованием маски облачности были построены временные ряды NDVI и EVI. Для приближения временных рядов были использованы пять видов аппроксимирующих функций: функция Гаусса; двойная гауссиана; двойная синусоида; ряд Фурье; двойная логистическая. Были построены и рассчитаны характеристики экстремумов аппроксимированных временных рядов для разных типов пахотных земель: гречихи, многолетних трав, сои, залежи и пара. Было показано, что для каждой сельхозкультуры аппроксимированные кривые сезонного хода имели характерный вид. Как было достоверно установлено (p<0,05), наиболее высокую точность аппроксимации рядов NDVI и EVI показал ряд Фурье (средняя ошибка составила, соответственно, 8,5% и 16,0%). Аппроксимация рядов NDVI с использованием двойной синусоиды, двойной гауссианы и двойной логистической функции приводила к увеличению ошибки до 8,9-10,6%. Аппроксимация рядов EVI на основе двойной гауссианы и двойной синусоиды способствовала росту средней ошибки до 18,3-18,5%. Проведенный апостериорный анализ с использованием критерия Тьюки показал, что для полей с соей, парующих и залежных земель для приближения индексов вегетации достоверно лучше использовать ряд Фурье, двойную гауссиану или двойную синусоиду, для полей с гречихой целесообразно применять ряд Фурье или двойную гауссиану. В целом, средняя ошибка аппроксимации сезонных временных рядов NDVI в 1,5-4 раза меньше, чем ошибка аппроксимации рядов EVI.
Бесплатно
Аудиокодек на основе перцептуального равенства исходного и восстановленного звукового сигнала
Статья
Представлен метод сжатия аудиоданных с потерями (аудиокодек), позволяющий улучшить объективное качества восстановленного аудиосигнала на 25% для битрейта 390 кбит/с и 55% для битрейта 64кбит/с по сравнению с форматом AAC MPEG-4. Предлагаемый метод сжатия аудиоданных, базируется на развитии положений теории сжатия аудиоданных с потерями (ТСАП). Повышение объективного качества восстановленного звукового сигнала (по стандартизованной мере PEAQ) достигается за счет того, что ТСАП устраняет несовершенства современных методов сжатия аудиоданных с потерями в части использования психоакустических принципов восприятия звука человеком, в том числе после преодоления «психоакустического предела сжатия» аудиосигнала (т.е. момента в перцептуальном кодировании, когда имеющегося бюджета бит недостаточно для кодирования всех спектральных компонент с необходимой с точки зрения психоакустики точностью), и позволяет достичь перцептуального равенства восприятия исходного и восстановленного аудиосигналов. В качестве анализа состояния вопроса рассмотрены решения по сжатию аудиоданных без потерь и с потерями, а также с использованием искусственного интеллекта. Во всех современных методах сжатия аудиоданных с потерями процедура выбора спектральных компонент, которые необходимо сохранить, а также допустимой погрешности квантования их по уровню выполняется путем ряда достаточно сложных процедур, носящих общее название «психоакустическая модель метода сжатия аудиоданных с потерями». В строгом смысле, перцептуальное равенство спектров исходного и восстановленного сигналов ни одна из групп исследователей не доказала и как следствие – не может его гарантировать. Независимые эксперты регулярно публикуют тесты, показывающие, что современные аудиокодеки имеют проблемы на ряде сигналов. В статье предложен аудиокодек на основе перцептуального равенства исходного и восстановленного звукового сигнала, который базируется на новых идеях теории сжатия аудиоданных с потерями (ТСАП). Эти идеи гарантируют достижение перцептуального равенства восприятия исходного и восстановленного аудиосигналов на различных битовых скоростях, поэтому построенный на ее основе аудиокодек свободен от указанных выше недостатков и, как следствие, существенно превосходит современные кодеки в смысле объективного качества восстановленного аудиосигнала по мере PEAQ.
Бесплатно
Балансовая модель эпидемии COVID-19 на основе процентного прироста
Статья
В статье изучается возможность использования альтернативного подхода к прогнозированию статистических показателей эпидемии вируса нового типа. Представлен систематический обзор моделей прогнозирования эпидемий новых инфекций в зарубежной и российской научной литературе. Анализируется точность модели SIR при прогнозировании весенней волны эпидемии COVID-19 в России. В качестве альтернативного подхода к моделированию эпидемии предлагается использование вместо традиционной модели SIR новой дискретной стохастической модели распространения эпидемии CIR, основанной на балансе показателей эпидемии в текущий и прошлые моменты времени. Новая модель описывает динамику общего количества заболевших (С), общего количества выздоровевших и умерших (R) и числа активных случаев (I). Параметрами системы являются процентный прирост величины C(t) и характеристика динамического баланса эпидемиологического процесса, впервые введенная в этой статье. Сформулирован принцип динамического баланса эпидемиологического процесса, предполагающий наличие у любого процесса свойства близости значений общего количества заболевших в прошлые периоды и значений общего количества выздоровевших и умерших в текущий момент времени. Для вычисления значений характеристики динамического баланса используется задача целочисленного программирования. Продемонстрировано, что в общем случае динамическая характеристика эпидемиологического процесса не является постоянной величиной. Эпидемиологический процесс, динамическая характеристика которого не является постоянной величиной, называется нестационарным. Для построения среднесрочных прогнозов показателей эпидемиологического процесса на промежутках стационарности эпидемиологического процесса разработан специальный алгоритм. Исследован вопрос об использовании этого алгоритма на промежутках стационарности и нестационарности. Приведены примеры применения модели CIR для построения прогнозов рассматриваемых показателей эпидемии в России в мае-июне 2020 года.
Бесплатно
Безопасность протокола поиска и верификации в многомерном блокчейне
Статья
Проблема безопасного обмена информацией и проведения транзакций между устойчивыми распределенными реестрами является одной из наиболее актуальных в сфере проектирования и построения децентрализованных технологий. До настоящего времени были предложены подходы, ориентированные на ускорение проверки цепочки блоков для верификации транзакций в соседних блокчейнах. При этом проблема поиска ранее не затрагивалась. В работе рассмотрен вопрос безопасности обмена данными между самостоятельными устойчивыми распределенными реестрами в рамках многомерного блокчейна. Описаны принципы и основные этапы работы протокола, а также базовые требования, предъявляемые к нему. Предложены способы построения протокола обмена сообщениями для верификации внешних транзакций: централизованный подход, принцип подмножества и стойкий SVP. Доказана эквивалентность централизованного подхода идеальному функционалу поиска и верификации в GUC-моделях. Показана вероятность успешной верификации в случае использования подхода, основанного на подмножествах, при применении полного графа сети или эквивалентного подхода с полным графом между родительским и дочерним блокчейнами. Доказана небезопасность случая со связью 1 к 1 между родительским и дочерним реестром, а также небезопасность подхода, основанного на подмножестве узлов родительского и дочернего реестров. Предложен стойкий протокол поиска и верификации блоков и транзакций, основанный на свойствах стойкости устойчивых распределенных реестров. В значительной степени вероятность атаки определяется вероятностью атаки на процесс верификации, а не на процесс поиска. При необходимости защиты от атакующих, контролирующих до половины узлов в сети, предложен метод комбинации подходов для поиска и верификации блоков и транзакций.
Бесплатно
Бесстрессовый алгоритм управления беговыми платформами на основе нейросетевых технологий
Статья
В статье рассматривается задача прогнозирования скорости человека с использованием нейросетевых технологий и компьютерного зрения для минимизации запаздывания в системах управления беговыми платформами, приводящего к риску для здоровья пользователя. Для ее решения разработан бесстрессовый алгоритм, включающий прогнозирование положения и скорости пользователя на беговой платформе, включающий процедуру расчета скорости беговой платформы на основе анализа положения и характера движения пользователя, схему сбора и обработки данных для обучения нейросетевых методов, процедуру определения необходимого количества прогнозируемых кадров для устранения запаздывания. Научная новизна исследования состоит в разработке алгоритма управления беговыми платформами, объединяющего технологии компьютерного зрения для распознавания модели тела пользователя платформы, нейронные сети и методы машинного обучения для определения итоговой скорости человека на основе объединения данных о положении человека в кадре, текущей и прогнозируемой скорости человека. Предложенный алгоритм реализован с использованием библиотек Python, проведена его апробация в ходе экспериментальных исследований при анализе предшествующих 10 и 15 кадров для прогнозирования 10 и 15 следующих кадров. В результате сравнения алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети) при различных величинах длин анализируемых и прогнозируемых кадров наилучшую точность при прогнозировании положения показал алгоритм RandomForestRegressor, а при определении текущей скорости – плотные многослойные нейронные сети. Проведены экспериментальные исследования по применению разработанного алгоритма и моделей для определения скорости человека (при прогнозе в диапазоне 10-15 кадров получена точность более 90%), а также по их интеграции в систему управления беговой платформой. Испытания показали работоспособность предложенного подхода и корректность работы системы в реальных условиях. Разработанный алгоритм позволяет не использовать чувствительные к помехам датчики, требующие закрепления на теле человека, а прогнозировать действия пользователя за счет анализа всех точек тела человека для снижения запаздывания в различных человеко-машинных системах.
Бесплатно
Блочный алгоритм декодирования с синхронизацией по входу для CTC-AED систем распознавания речи
Статья
Для работы в реальных условиях от систем автоматического распознавания речи требуется обеспечивать стабильную точность распознавания при обработке входного аудиопотока произвольной длины в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Объединенная модель из коннекционисткой темпоральной классификации (connectionist temporal classification, CTC) и кодировщик-декодировщика с механизмом внимания (attention-based encoder decoder, AED) обеспечивают высокое качество распознавания, но исходная версия модели не удовлетворяет данным требованиям. В данной статье предлагается алгоритм блочного декодирования с синхронизацией по входу для совместной модели CTC-AED. Алгоритм обрабатывает перекрывающиеся блоки аудио синхронно относительно входной последовательности признаков, используя CTC-выравнивание для определения соответствующего контекста на перекрывающемся участке для AED декодировщика. Фиксированная длина блока обеспечивает предсказуемое и ограниченное потребление ресурсов и позволяет избежать проблем с обобщением на длинных речевых сегментах, в то время как перекрытие блоков снижает ухудшение качества распознавания, вызванное краевыми эффектами на границах блоков. В отличие от других алгоритмов декодирования для CTC-AED, предложенный алгоритм не требует ни модификации архитектуры модели, ни специальной процедуры обучения, и, в то же время, поддерживает перекрытие блоков. В работе также исследуется производительность предложенного алгоритма с точки зрения доли словесных ошибок (word error rate, WER) в зависимости от размера блока и размера перекрытия.
Бесплатно
Статья
Целью данного исследования является определение связи энтропии временных параметров сигналов в робастной системе управления с величиной дискретизации системного времени (в развитие работ trspy 1185, trspy 1274). В качестве примера объекта исследования рассмотрен процесс и его сигналы экстренного торможения высокоскоростного состава при наличии скольжения колёс по рельсам. Решена задача нахождения абсолютной погрешности ступенчатой и линейной интерполяции сигнала управления по равномерным выборкам из него с применением моделей составных гармонических полуволн. Предварительно, при обследовании объекта управления, определяются максимальные величины параметров сигнала и полуволн: скорость, ускорение и резкость. Параметры спектра отсутствуют по причине большой инерционности объектов управления, процессов и сигналов. Для определения величин интервалов равномерной дискретизации времени рассмотрены две группы моделей «гармонических полуволн». Первая группа моделей описывается гармоническими функциями времени, параметры которых согласованы. Вторая группа моделей описывается составными гармоническими функциями времени, тем самым согласуются временные параметры сигналов. Доказано, что при увеличении энтропии максимальных величин параметров сигналов увеличивается величина интервала дискретизации времени без увеличения погрешности интерполяции. Таким образом, величина энтропии параметров сигналов служит индикатором их рассогласованности. Приведены результаты моделирования и графики, полученные в среде математического пакета MathCAD. Результаты предназначены для оптимизации загрузки задачами ввода и первичной обработки информации процессоров в робастных системах автоматики реального времени, например, используемых для управления высокоскоростными поездами при штатном экстренном торможении и экстренном торможении в условиях скольжения или юза.
Бесплатно
Статья
Предлагается новый быстрый метод регистрации движения глаз в режиме реального времени на основе исследования гранично-ступенчатой модели полутонового изображения оператором Лапласиан – Гауссиана и нахождения нового предложенного дескриптора накопленных разностей (идентификатора точек), который отображает меру равноудаленности каждой точки от границ некоторой относительно монотонной области (например, зрачок глаза). Работа данного дескриптора исходит из предположения о том, что зрачок в кадре является наиболее округлой монотонной областью, имеющей высокий перепад яркости на границе, пиксели области должны иметь интенсивность меньше заранее заданного порога (но при этом зрачок может не являться самой темной областью на изображении). Учитывая все вышеперечисленные характеристики зрачка, дескриптор позволяет достичь высокой точности детектирования его центра и размера в отличии от методов, основанных на пороговой сегментации изображения, опирающихся на предположение о зрачке как наиболее темной области, морфологических методов (рекурсивная морфологическая эрозия), корреляционных или методов, исследующих только граничную модель изображения (преобразование Хафа и его вариации с двумерным и трехмерным пространствами параметров, алгоритм Starburst, Swirski, RANSAC, ElSe). Исследована возможность представления задачи трекинга зрачка как задачи многомерной оптимизации и ее решение неградиентным методом Хука –Дживса, где в качестве целевой функции выступает функция, выражающая дескриптор. При этом отпадает необходимость в вычислении дескриптора каждой точки изображения (составления специальной аккумуляторной функции), что значительно ускоряет работу метода. Проведен анализ предложенных дескриптора и метода, а также разработан программный комплекс на языке Python 3 (визуализация) и C++ (ядро трекинга) в лаборатории физико-математического факультета Камчатского государственного университета им. Витуса Беринга, позволяющий иллюстрировать работу метода и осуществлять трекинг зрачка в режиме реального времени.
Бесплатно
Статья
В статье решается задача верификации разливов нефти на водных поверхностях рек, морей и океанов по оптическим аэрофотоснимкам с использованием методов глубокого обучения. Особенностью данной задачи является наличие визуально похожих на разливы нефти областей на водных поверхностях, вызванных цветением водорослей, веществ, не приносящих экологический ущерб (например, пальмовое масло), бликов при съемке или природных явлений (так называемые «двойники»). Многие исследования в данной области основаны на анализе изображений, полученных от радаров с синтезированной апертурой (Synthetic Aperture Radar (SAR) images), которые не обеспечивают точной классификации и сегментации. Последующая верификация способствует сокращению экологического и материального ущерба, а мониторинг размеров площади нефтяного пятна используется для принятия дальнейших решений по устранению последствий. Предлагается новый подход к верификации оптических снимков как задачи бинарной классификации на основе сиамской сети, когда фрагмент исходного изображения многократно сравнивается с репрезентативными примерами из класса нефтяных пятен на водных поверхностях. Основой сиамской сети служит облегченная сеть VGG16. При превышении порогового значения выходной функции принимается решение о наличии разлива нефти. Для обучения сети был собран и размечен собственный набор данных из открытых интернет-ресурсов. Существенной проблемой является несбалансированность выборки данных по классам, что потребовало применения методов аугментации, основанных не только на геометрических и цветовых манипуляциях, но и на основе генеративной состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN). Эксперименты показали, что точность классификации разливов нефти и «двойников» на тестовой выборке достигает значений 0,91 и 0,834 соответственно. Далее решается дополнительная задача семантической сегментации нефтяного пятна с применением сверточных нейронных сетей (СНС) типа кодировщик-декодировщик. Для сегментации исследовались три архитектуры глубоких сетей, а именно U-Net, SegNet и Poly-YOLOv3. Лучшие результаты показала сеть Poly-YOLOv3, достигнув точности 0,97 при среднем времени обработки снимка 385 с веб-сервисом Google Colab. Также была спроектирована база данных для хранения исходных и верифицированных изображений с проблемными областями.
Бесплатно
Статья
Переход к автоматизированным системам регулирования на неохраняемых железнодорожных переездах обусловил необходимость решения вопросов их безопасности. Наиболее рациональным решением указанной проблемы является применение систем видеонаблюдения, обеспечивающих трансляцию изображений, как на железнодорожные станции, в зоне ответственности которых находятся железнодорожные переезды, так и на локомотивы подвижных составов. С этой целью активно используют системы передачи информации, организованные на основе сетей широкополосного доступа и LTE. Но поскольку работа таких сетей организуется вдоль железнодорожных путей, в том числе в условиях активного применения различных излучающих средств, то для них характерном является нарушение условий электромагнитной совместимости, приводящее к сбою работы в результате непреднамеренного блокирования отдельных каналов. Поэтому анализ условий, при которых наступает сбой работы сети передачи видео, а также прогнозный расчет параметров радиолиний, при которых обеспечивается заданный уровень устойчивости работы сети, является актуальными. Рассмотрены технологии и особенности работы сетей стандарта LTE. Обоснованы показатели и критерии оценки функционирования линий передачи видео в рамках технических возможностей стандарта. Проведена математическая постановка задачи исследования. Определены исходные данные для разработки аналитической модели вероятностной оценки функционирования сети передачи видео. Разработан аналитический аппарат расчета вероятности блокирования каналов, учитывающий взаимную интенсивность использования частотного трафика конфликтующими средствами. Проанализированы требования ГОСТ Р 53111-2008, определяющего условиях, при которых обеспечивается устойчивость функционирования сети связи общего пользования. Получено выражение вероятностной оценки, характеризующее вероятность нарушения (блокирования) работы сети, определяемой как канальными шумами и замираниями, так и помехами непреднамеренного характера от сторонних источников радиоизлучений при нарушении условий их электромагнитной совместимости. Представлены результаты аналитического моделирования, раскрывающие условия, при которых обеспечивается успешное функционирование сети передачи результатов видеонаблюдения. Обосновано, что работа сетей передачи видео в условиях взаимных помех при нарушении требований по электромагнитной совместимости, более чувствительна к изменению отношения значений интенсивностей потоков сети и источников сторонних излучений, работающих в режиме с программной перестройкой рабочей частоты, чем к энергетическим соотношениям полезного и мешающего сигналов.
Бесплатно
Статья
В работе рассмотрена задача анализа безопасного сеанса на физическом уровне беспроводной системы связи в условиях многолучевого канала распространения сигнала и наличия канала утечки информации. Для обобщения эффектов распространения была выбрана модель канала Beaulieu-Xie с затенениями. Для описания безопасности процесса передачи информации использовалась такая метрика, как вероятность прерывания безопасного сеанса связи. В рамках исследования было получено аналитическое выражение вероятности прерывания связи. Проведён анализ её поведения в зависимости от характеристик канала и системы связи: среднего значения отношения сигнал-шум в основном канале и канале утечки, эффективного значение показателя потерь на пути распространения сигнала, относительного расстояния между законным приемником и прослушивающим приёмником и пороговой пропускной способности, нормированной на пропускную способность гладкого гауссова канала. Рассмотрены совокупности параметров, которые покрывают важные сценарии функционирования беспроводных систем связи. К ним относятся как глубокие замирания (отвечающие гиперрэлеевскому сценарию), так и малые замирания. Учитываются условия наличия существенной по величине компоненты прямой видимости и значительного количества многопутевых кластеров, затенения доминантной компоненты и многопутевость волн, а также всевозможные промежуточные варианты. Обнаружено, что величина энергетического потенциала, необходимого для гарантированной безопасной связи с заданной скоростью, определяется в первую очередь мощностью многопутевых компонент, а также наличие неснижаемой вероятности прерывания безопасного сеанса связи с ростом для каналов с сильным общим затенением компонент сигнала, что с практической точки зрения важно учитывать при предъявлении требований к величинам отношения сигнал/шум и скорости передачи данных в прямом канале, обеспечивающим желаемую степень безопасности беспроводного сеанса связи.
Бесплатно
Статья
Рассмотрена задача анализа характеристик процесса передачи информации многоэлементными системами связи в условиях многолучевого канала распространения сигнала. Для обобщения эффектов распространения была выбрана модель канала κ–μ с коррелированными затенениями, а в качестве используемой технологии организации многоэлементной системы – SIMO система, использующая дифференциально-взвешенное комбинирование сигнала на приёмной стороне. Для описания характеристик процесса передачи информации использовался подход на основе статистик высшего порядка эргодической пропускной способности. В рамках исследования были получены аналитические выражения для статистик произвольного порядка для рассматриваемой модели канала. Проведён анализ поведения первых четырёх статистик (эргодической пропускной способности, величины надёжности, коэффициентов асимметрии и эксцесса) в зависимости от характеристик канала (количества многопутевых кластеров распространения, доли мощности, приходящейся на доминантные компоненты, степени затенения доминантных компонент и коэффициента корреляции затенений). В рамках исследования были рассмотрены 4 ситуации поведения исследуемой модели канала, существенно различающиеся по своим свойствам. Отмечено, что в отличие от пропускной способности, статистики высшего порядка оказываются существенно более чувствительными к параметрам канала и, как следствие, являются более значимыми индикаторами флуктуации скорости передачи информации в канале связи. Обнаружено наличие ярко выраженного экстремума (минимума) зависимости надёжности эргодической пропускной способности от среднего соотношения сигнал/шум, что с практической точки зрения важно учитывать при предъявлении требований к величине отношения сигнал/шум в канале, обеспечивающей желаемое качество функционирования системы связи.
Бесплатно
Взаимное влияние интеллектуального капитала и информационных технологий управления
Статья
На сегодняшний день существует общее представление об интеллектуальном капитале, разработаны различные подходы к его измерению на микро- и макроуровне. Разработаны методы патентной аналитики для анализа технологических трендов. На концептуальном уровне известно, что существует взаимовлияние интеллектуального капитала и технологических трендов, но отсутствуют методические разработки для количественного оценивания такого влияния с использованием данных из различных источников. Цель исследования заключается в количественном оценивании взаимного влияния национального интеллектуального капитала и современных информационных технологий управления на макроуровне. Рассмотрены математические основания разделения компонентов интеллектуального капитала и технологий. Подтверждена гипотеза о статистической значимости взаимовлияния интеллектуального капитала и информационных технологий управления. Определена регрессионная зависимость, которая достаточно хорошо аппроксимируется линейной регрессией индекса интеллектуального капитала от логарифма индекса патентной активности страны в области IT-методов управления, что может быть интерпретировано как замедление роста индекса интеллектуального капитала при достижении определенного уровня патентной активности. Установлено, что чем более развита экономика, тем выше в ней уровень интеллектуального капитала и выше уровень распространения IT-методов управления. Явными исключениями из этой закономерности являются Китай и Индия. Китай, который относится к странам с доходом выше среднего уровня, демонстрируют более высокие, чем страны его уровня экономического развития, взаимосвязанные значения индекса интеллектуального капитала и распространенности IT-методов управления. Индия, занимающая 3-е место среди стран с уровнем дохода ниже среднего, имеет соизмеримые показатели развития интеллектуального капитала и распространения IT-методов управления со странами с уровнем дохода выше среднего. Дальнейшие исследования могут быть связаны с проверкой гипотез о возможности выявления предложенным методом количественных зависимостей между интеллектуальным капиталом и технологическим развитием. Необходима детализация выявленных зависимостей по кодам Международной патентной классификации и составляющим интеллектуального капитала, выявление зависимостей для других технологических областей.
Бесплатно
Визуальная одометрия с коррекцией траектории на основе применения фильтра Калмана
Статья
В настоящей работе предложен метод коррекции траектории камеры в задаче монокулярной визуальной одометрии на основе фильтра Калмана. Рассмотрен подход, в котором неоднозначность масштаба разрешается не через восстановление трёхмерной структуры сцены, а через последовательное использование относительных смещений между текущим и несколькими предыдущими положениями камеры. Такой подход снижает зависимость от долговременного отслеживания одних и тех же ключевых точек и делает метод применимым в условиях ограниченного параллакса, повторяющихся текстур и частичных окклюзий. Подобное представление повышает чувствительность метода к шумам. Для компенсации этого недостатка применяется фильтр Калмана, который предотвращает накопление ошибок при последовательных оценках и обеспечивает корректность работы даже при отсутствии сведений о движении камеры, а также позволяет учитывать качество измерений и их достоверность. В рамках работы представлены модель состояния и модель наблюдений, позволяющие уточнять положение камеры, используя только данные последовательных наблюдений. Состояние формируется в виде скользящего окна из текущего и нескольких предыдущих положений камеры, а наблюдения строятся из направлений относительных смещений, оцениваемых по паре или набору кадров, без восстановления трёхмерной структуры сцены. В отличие от распространённых фильтров Калмана с ограничениями на множественные состояния системы (MSCKF), которые обычно интегрируют данные от инерциальных датчиков, предложенный метод использует исключительно информацию, извлекаемую из последовательности кадров. Эффективность метода подтверждена на синтетических данных в различных сценариях движения.
Бесплатно
Вопросы создания машинопонимаемых SMART-стандартов на основе графов знаний
Статья
Развитие цифровой трансформации требует широкого использования новых технологий в документах по стандартизации. Одной из задач является создание стандартов с машинопонимаемым содержанием, которые позволят использовать цифровые документы на различных этапах разработки и производства без необходимости участия человека-оператора. Целью данной работы является описание подхода для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов отрасли для дальнейшего их использования в программных сервисах и системах. Содержимое SMART-стандарта бывает трех видов: машиночитаемое, машиноинтерпретируемое и машинопонимаемое. Для формализации данных и знаний при решении различных задач активно используются графы знаний. Предложен новый двухуровневый подход для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов как графов знаний. Подход определяет два вида интерпретации такого документа (человекочитаемость и машинопонимаемость) через два связанных формата: граф, каждый семантический узел которого представляет текст на естественном языке, и сеть понятий и строгих связей. Каждому узлу «человекочитаемого» графа соответствует (в общем случае) поддерево машинопонимаемого графа знаний. В качестве основы для обеспечения преобразования одной формы представления SMART-стандарта в другую форму служат LLM модели, дополняемые специализированным адаптером, полученным в результате дообучения с помощью подхода Parameter-Efficient Fine-Tuning. Установлены требования к набору проблемно- и предметно-ориентированных инструментальных средств формирования графов знаний. Показана концептуальная архитектура системы поддержки решения комплекса задач на основе SMART-документов в виде графов, установлены принципы реализации программных компонентов, работающих со знаниями, для интеллектуальных программных сервисов.
Бесплатно
