Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 225
Статья
Распознавание движений при прыжках с помощью видео является значительным вкладом, поскольку оно значительно влияет на интеллектуальные приложения и будет широко применяться в жизни. Этот метод может быть использован для обучения будущих танцоров с использованием инновационных технологий. Сложные позы будут повторяться и совершенствоваться с течением времени, что снизит нагрузку на инструктора при многократном выполнении. Танцоров также можно воссоздать, удалив элементы из их изображений. Распознавать движения танцоров, проверять и корректировать их позы, и еще одним важным аспектом является то, что наша модель может извлекать когнитивные функции для эффективной оценки и классификации, а глубокое обучение в настоящее время является одним из лучших способов сделать это для возможностей коротких видеороликов. Кроме того, при оценке качества видеозаписи выступления точность выполнения каждого танцевального шага является сложной проблемой, когда глаза судей не могут на 100% сфокусироваться на танце на сцене. Более того, танцы на видео сегодня представляют большой интерес для ученых, поскольку технологии все больше развиваются и становятся полезными для замены людей. Основываясь на реальных условиях и потребностях Вьетнама. В этой статье мы предлагаем метод, заменяющий ручную оценку, и наш подход используется для оценки танца с помощью коротких видеороликов. Кроме того, мы проводим танцевальный анализ с помощью коротких видеороликов, применяя таким образом такие методы, как глубокое обучение, для оценки и сбора данных, на основе которых можно делать точные выводы. Эксперименты показывают, что наша оценка является относительно точной, когда рассчитываются значения точности и F1-балла. Точность составляет более 92,38% и 91,18% F1-балла соответственно. Это демонстрирует, что наш метод хорошо и точно работает при анализе оценки танца.
Бесплатно
Статья
Последовательности, в том числе последовательности векторов, применимы в любых предметных областях. Последовательности скалярных значений или векторов (ряды) могут быть порождены последовательностями более высокого порядка, например: последовательностями состояний, элементов сложных объектов. Работа посвящена применению усовершенствованного trie-дерева в задаче классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов методом динамического программирования. Рассмотрены сферы применения динамического программирования. Показано, что динамическое программирование приспособлено к многошаговым операциям вычисления аддитивных (мультипликативных) мер подобия / различия. Утверждается, что усовершенствованное trie-дерево применимо в задаче классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов методом динамического программирования при использовании таких мер подобия / различия. Выполнен анализ иерархических представлений множеств последовательностей. Описаны преимущества, которые обеспечивает усовершенствованное trie-дерево по сравнению с традиционными представлениями других сильноветвящихся деревьев. Разработано формальное описание усовершенствованного trie-дерева. Дано пояснение ранее полученным данным о существенном приросте скорости операций добавления и удаления последовательностей в усовершенствованном trie-дереве относительно использования массива с индексной таблицей (24 и 380 раз, соответственно). Выполнена постановка задачи пофонемного распознавания речевых команд как задачи классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов и изложен метод её решения. Разработан метод классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов с применением усовершенствованного trie-дерева. Он исследован на примере пофонемного распознавания с иерархическим представлением словаря классов речевых команд. В этом методе распознавание речевых команд выполняют в процессе обхода усовершенствованного trie-дерева, хранящего множество транскрипций речевых команд – последовательностей транскрипционных символов, которые обозначают классы звуков. Численные исследования показали, что классификация ряда как последовательности элементов сложных объектов повышает частоту правильной классификации по сравнению с классификацией ряда на множестве рядов, а применение усовершенствованного trie-дерева сокращает затраты времени на классификацию.
Бесплатно
Статья
Обеспечение устойчивости маркирования цифровых аудиосигналов в условиях действия помех, различных преобразований и возможных атак является актуальной проблемой. Одним из наиболее используемых и достаточно устойчивых методов маркирования является метод лоскута. Его робастность обеспечивается применением расширяющих биполярных числовых последовательностей при формировании и внедрении маркера в цифровой аудиосигнал и корреляционного детектирования при обнаружении и извлечении маркерной последовательности. Анализ свойств биполярных последовательностей, реализуемых в методе лоскута, показал, что абсолютные значения величины отношения максимума автокорреляционной функции (АКФ) к её минимуму для расширяющих биполярных последовательностей и расширенных маркерных последовательностей, используемых при традиционном маркировании, с высокой точностью приближаются к 2. Это позволило сформулировать критерии для поиска специальных расширяющих биполярных последовательностей, обладающих улучшенными корреляционными свойствами и большей устойчивостью. В статье разработан математический аппарат для поиска и построения предельных расширяющих биполярных последовательностей, используемых при решении задачи робастного маркирования цифровых аудиосигналов по методу лоскута. Предельные биполярные последовательности определены как последовательности, у которых автокорреляционные функции обладают максимально возможными по абсолютному значению отношениями максимума к минимуму. Сформулированы и доказаны теоремы и следствия из них: о существовании верхней границы минимальных значений автокорреляционных функций предельных биполярных последовательностей и о значениях первого и второго лепестков АКФ. На этой основе дано строгое математическое определение предельных биполярных последовательностей. Разработаны метод поиска полного множества предельных биполярных последовательностей на основе рационального перебора и метод построения предельных биполярных последовательностей произвольной длины с использованием порождающих функций. Представлены результаты компьютерного моделирования по оценке значений абсолютной величины отношения максимума к минимуму автокорреляционной и взаимной корреляционных функций исследуемых биполярных последовательностей для слепого приема. Показано, что предложенные предельные биполярные последовательности характеризуются лучшими корреляционными свойствами в сравнении с традиционно используемыми биполярными последовательностями и обладают большей устойчивостью.
Бесплатно
Применение алгоритмов биоинформатики для обнаружения мутирующих кибератак
Статья
Функционал любой системы может быть представлен в виде совокупности команд, которые приводят к изменению состояния системы. Задача обнаружения атаки для сигнатурных систем обнаружения вторжений эквивалентна сопоставлению последовательностей команд, выполняемых защищаемой системой, с известными сигнатурами атак. Различные мутации в векторах атак (включая замену команд на равносильные, перестановку команд и их блоков, добавление мусорных и пустых команд) снижают эффективность и точность обнаружения вторжений. В статье проанализированы существующие решения в области биоинформатики, рассмотрена их применимость для идентификации мутирующих атак. Предложен новый подход к обнаружению атак на основе технологии суффиксных деревьев, используемой при сборке и проверке схожести геномных последовательностей. Применение алгоритмов биоинформатики позволяет добиться высокой точности обнаружения мутирующих атак на уровне современных систем обнаружения вторжений (более 90%), при этом превосходя их по экономичности использования памяти, быстродействию и устойчивости к изменениям векторов атак. Для улучшения показателей точности проведен ряд модификаций разработанного решения, вследствие которых точность обнаружения атак увеличена до 95% при уровне мутаций в последовательности до 10%. Метод может применяться для обнаружения вторжений как в классических компьютерных сетях, так и в современных реконфигурируемых сетевых инфраструктурах с ограниченными ресурсами (Интернет вещей, сети киберфизических объектов, сенсорные сети).
Бесплатно
Применение гармонических полуволн для автоматизации управления высокоскоростными поездами
Статья
Процессы экстренного торможения в Европейской системе управления поездами (European Train Control System (ETCS)) связаны со ступенчатым регулированием ускорения (замедления) в зависимости от способности торможения поезда, данных рельефа и меняющейся погоды на маршруте движения. Эти процессы являются определяющими в ETCS. Процедура ступенчатого регулирования замедления осуществляется машинистом многократно в процессе торможения до полной остановки поезда. Начало экстренного торможения и его окончание, а так же сам процесс торможения сопровождается многократным импульсным срабатыванием тормозов, что приводит к скачкам замедления и, соответственно, к повышенному износу тормозной системы, снижению комфорта для пассажиров, из чего следует ограничение максимально допустимой скорости движения. В статье предложена новая концепция и методика построения математических моделей кривых экстренного торможения отличных от кривых ETCS и основанных на гармонических полуволнах. Показано, что кривые торможения ETCS описываются известными степенными полуволнами второго порядка. Совместное их исследование даёт основание утверждать, что применение этих кривых приводит к обязательному импульсному режиму срабатывания тормозов. Предложены два новых варианта моделей кривых экстренного торможения, описываемых гармоническими полуволнами. Первый вариант имеет одно импульсное срабатывание тормозов в конце интервала торможения. Второй вариант свободен от тормозных импульсов и позволяет использовать непрерывное регулирование. Эти модели объясняют особенности ETCS, содержат предложения по их устранению, применимы для разработки новых кривых экстренного торможения, которые позволяют плавно осуществлять экстренное торможение поездов. Работоспособность, отличия и преимущества перед кривыми торможения ETCS показаны на результатах математического моделирования процессов экстренного торможения.
Бесплатно
Применение многоуровневых моделей в задачах классификации и регрессионного анализа
Статья
Применение моделей машинного обучения обуславливает необходимость создания методов, направленных на повышение качественных показателей обработки информации. В большинстве практических случаев диапазоны значений целевых переменных и предикторов формируются под воздействием внешних и внутренних факторов. Такие явления, как дрейф концепций, приводят к тому, что модель со временем понижает показатели полноты и точности результатов. Целью работы является повышение качества анализа выборок и информационных последовательностей на основе многоуровневых моделей для задач классификации и регрессии. Предлагается двухуровневая архитектура обработки данных. На нижнем уровне происходит анализ поступающих на вход информационных потоков и последовательностей, осуществляется решение задач классификации или регрессии. На верхнем уровне выполняется разделения выборок на сегменты, определяются текущие свойства данных в подвыборках и назначаются наиболее подходящие по достигаемым качественным показателям модели нижнего уровня. Приведено формальное описание двухуровневой архитектуры. В целях повышения показателей качества решения задач классификации и регрессии производится предварительная обработка выборки данных, вычисляются качественные показатели моделей, определяются классификаторы, имеющие лучшие результаты. Предложенное решение позволяет реализовывать постоянно обучающиеся системы обработки данных. Оно направлено на снижение затрат на переобучение моделей в случае трансформации свойств данных. Проведены экспериментальные исследования на ряде наборов данных. Численные эксперименты показали, что предложенное решение позволяет повысить качественные показатели обработки. Модель может быть рассмотрена как совершенствование ансамблевых методов обработки информационных потоков и выборок данных. Обучение отдельного классификатора, а не группы сложных классификационных моделей дает возможность уменьшить вычислительные затраты.
Бесплатно
Статья
Рассматриваются варианты применения сегментной спайковой модели нейрона с возможностью структурной адаптации для решения задач классификации. Проводится анализ современного состояния спайковых нейронных сетей. Делается вывод о крайне низком количестве работ по исследованию сегментных моделей нейрона. В качестве модели нейрона для данной работы обосновывается выбор сегментной спайковой модели. Приводится краткое описание такой модели, отмечены её основные особенности, позволяющие производить её структурное реконфигурирование. Описывается способ структурной адаптации модели ко входному паттерну импульсов. Приводится общая схема организации сегментных спайковых нейронов в сеть для решения задачи классификации. В качестве кодирования числовой информации в паттерны импульсов выбирается временное кодирование. Приводятся краткие результаты экспериментов по решению задачи классификации на общедоступных наборах данных (Iris, MNIST). Делается вывод о сопоставимости полученных результатов с результатами, полученными классическими методами. Кроме того, приводится подробное пошаговое описание экспериментов по определению состояния телеуправляемого необитаемого подводного аппарата: определение расстояния такого аппарата до дна и определение характера его движения. Показано соответствие полученных результатов реальному состоянию телеуправляемого необитаемого подводного аппарата. Сделан вывод о перспективности применения спайковых сегментных моделей нейрона с возможностью структурной адаптации при решении задач классификации. Рассмотрены дальнейшие перспективные продолжения исследований основанных на сегментных спайковых моделях нейрона.
Бесплатно
Примитивы движения робота в задаче планирования траектории с кинематическими ограничениями
Статья
Автоматическое планирование траектории – актуальная научно-техническая задача, решения которой востребованы во многих областях: беспилотный транспорт, роботизированная логистика, социальная робототехника и т.д. Зачастую при планировании траектории необходимо учитывать тот факт, что агент (робот, беспилотный автомобиль и др.) не может произвольно менять ориентацию при движении, другими словами – необходимо учитывать кинематические ограничения при планировании. Одним из широко-распространенных подходов к решению этой задачи является подход, опирающийся на конструирование траектории из заранее подготовленных фрагментов, примитивов движения, каждый из которых в свою очередь удовлетворяет кинематическим ограничениям. Зачастую, акцент при разработке методов, реализующих этот подход, делается на сокращении перебора вариантов при планировании (эвристический поиск), при этом сам набор доступных примитивов считается заданным извне. В этой же работе, мы наоборот ставим своей целью провести исследование и анализ влияния различных доступных примитивов движения на качество решения задачи планирования при фиксированном алгоритме поиска. В частности, рассматриваются 3 различных набора примитивов движения для колесного робота с дифференциальным приводом. В качестве алгоритма поиска используется известный в искусственном интеллекте и робототехнике алгоритм A*. Качество решения оценивается по 6 метрикам, включая время планирования, длину и кривизну результирующей траектории. На основании проведенного исследования делаются выводы о факторах, оказывающих наибольшее влияние на результат планирования, и даются рекомендации по построению примитивов движения, использование которых позволяет достичь баланса между скоростью работы алгоритма планирования и качеством отыскиваемых траекторий.
Бесплатно
Проблемные вопросы информационной безопасности киберфизических систем
Статья
Представляются анализ и систематизация современных исследований в области обеспечения информационной безопасности киберфизических систем. Рассматриваются проблемные вопросы, связанные с информационной безопасностью подобных систем: «Что атакуют?», «Кто атакует?», «Почему атакуют?», «Как атакуют?» и «Как защититься?». В качестве ответа на первый вопрос даются определение и классификация киберфизических систем по таким атрибутам этих систем, как сложность, связность, критичность и социальный аспект. В качестве ответа на второй и третий вопросы предлагается классификация атакующих по таким атрибутам, как тип доступа, способ доступа, намерения, знания и ресурсы. В качестве ответа на четвертый вопрос рассматривается классификация атакующих действий по таким атрибутам, как субъект и объект, способ воздействия, предпосылки и последствия. В качестве ответа на пятый вопрос предлагается классификация методов и средств защиты по таким атрибутам, как принцип работы, объект защиты и решаемая задача. Научная значимость статьи заключается в систематизации современного состояния исследований в предметной области. Практическая значимость статьи заключается в предоставлении информации о проблемных вопросах безопасности, которые характерны для киберфизических систем, что позволит учитывать их при разработке, администрировании и использовании таких систем.
Бесплатно
Проверка модели для обнаружения атак в реальном времени в системах распределения воды
Статья
Системы распределения воды представляют собой критическую инфраструктуру. Эти архитектуры очень важны, и нестандартное поведение может отразиться на безопасности человека. Фактически, злоумышленник, получивший контроль над такой архитектурой, может нанести множество повреждений как инфраструктуре, так и людям. В этой статье мы предлагаем подход к выявлению нестандартного поведения, ориентированного на системы распределения воды. Разработанный подход рассматривает формальную среду проверки. Журналы, полученные из систем распределения воды, анализируются в формальную модель, и, используя временную логику, мы характеризуем поведение системы распределения воды во время атаки. Оценка, относящаяся к системе распределения воды, подтвердила эффективность разработанного подхода при выявлении трех различных нестандартных режимов работы.
Бесплатно
Прогнозирование на фондовых рынках с использованием формализма статистической механики
Статья
Аналитически исследована возможность и целесообразность прогнозирования на фондовых рынках с помощью методов и подходов статистической механики. Аппарат статистической механики применен для анализа и прогноза одного из важнейших показателей рынка – распределения логарифмической доходности. В качестве исходной модели использована модель Лотки-Вольтерра, применяемая в экологии для описания систем типа «хищник-жертва». Она адекватно аппроксимирует динамику рынка. В статье использована ее гамильтоновость, позволяющая применить аппарат статистической механики. Аппарат статистической механики (с использованием принципа максимальной энтропии) позволяет реализовать вероятностный подход, который адаптирован к условиям неопределенности фондового рынка. Канонические переменные гамильтониана представлены в виде логарифмов цен акций и облигаций, совместная функция распределения вероятности цен акций и облигаций получена в виде распределения Гиббса. Больцмановский фактор, входящий в распределение Гиббса, позволяет оценить вероятность появления тех или иных цен на акции и облигации и получить аналитическое выражение для вычисления логарифмической доходности, дающее более точные результаты, чем широко используемое нормальное (Гауссово) распределение. По своим характеристикам полученное распределение напоминает распределение Лапласа. Вычислены основные характеристики полученного распределения – среднее значение, дисперсия, асимметрия, эксцесс. Математические результаты представлены графически. Дано объяснение причинно-следственного механизма, вызывающего изменение доходности рынка. Для этого развита идея Теодора Модиса о конкуренции между акциями и облигациями за внимание и деньги инвесторов (по аналогии с оборотом биомассы в моделях типа «хищник-жертва» в биологии). Результаты исследования представляют интерес для инвесторов, теоретиков и практиков фондового рынка. Они позволяют принимать продуманные и взвешенные решения по инвестированию за счет более реального представления об ожидаемой доходности и более адекватной оценки инвестиционного риска.
Бесплатно
Статья
Работа посвящена прогнозированию развития эпидемии COVID-19 с помощью нового метода рандомизированного машинного обучения. Основу метода составляет идея оценивания распределений вероятностей параметров модели по реальным данным вместе с распределением вероятностей измерительных шумов. Энтропийно-оптимальные распределения соответствуют состоянию максимальной неопределенности, что позволяет использовать получаемые в итоге прогнозы, как прогнозы наиболее ``негативного'' сценария исследуемого процесса. Полученные оценки параметров и шумов, которые представляют собой распределения вероятностей, необходимо генерировать, получая таким образом ансамбль траекторий, который требуется анализировать статистическими методами. Для целей такого анализа проводится вычисление средней и медианной по ансамблю траектории, а также траектории, соответствующей средним по распределению значениям параметров модели. Предлагаемый подход используется для прогнозирования общего количества инфицированных с помощью трехпараметрической логистической модели роста. Проведенный эксперимент основан на реальных данных о распространении COVID-19 в нескольких странах Европейского союза. Основной целью эксперимента является демонстрация энтропийно-рандомизированного подхода для прогнозирования эпидемического процесса на основе реальных данных вблизи пика. Существенная неопределенность, содержащаяся в доступных реальных данных моделируется аддитивным шумом в пределах 30%, который используется как на этапе обучения модели, так и при прогнозировании. Для настройки гиперпараметров модели используется схема их настройки по тестовой выборке с последующим переобучением. Показано, что при одинаковых наборах данных, предлагаемый подход позволяет более эффективно прогнозировать развитие эпидемии по сравнению со стандартным подходом, основанным на методе наименьших квадратов.
Бесплатно
Статья
Одним из основных инструментов регистрации полярных сияний является оптическое наблюдение небосвода в автоматическом режиме с помощью камер всего неба. Результаты наблюдений фиксируются в специальных мнемонических таблицах, аскаплотах. Аскаплоты предоставляют суточную информацию о наличии или отсутствии облачного покрова и полярных сияний в различных частях небосвода и традиционно используются для исследования суточного распределения полярных сияний в заданном регионе, а также для расчета вероятности их наблюдения в других регионах в соответствии с уровнем геомагнитной активности. Обработка аскаплотов в настоящее время осуществляется вручную, что сопряжено с существенными временными затратами и высокой долей ошибок, возникающих по причине человеческого фактора. Для повышения эффективности обработки аскаплотов авторами предложен подход, обеспечивающий автоматизацию распознавания и оцифровки данных оптических наблюдений полярных сияний. Предложена формализация структуры аскаплота, применяемая для обработки его изображения, а также извлечение соответствующих результатов наблюдений и формирование результирующего набора данных. Подход предусматривает использование алгоритмов машинного зрения (в частности, в данном случае имеет место применение алгоритма классификации по правилам) и применение специализированной маски – отладочного изображения для оцифровки, представляющего собой цветное изображение, в котором задано общее положения ячеек аскаплотов. Предложенный подход и соответствующие алгоритмы реализованы в форме программного обеспечения для распознавания и оцифровки архивных данных оптических наблюдений полярных сияний. Решение представляет собой однопользовательское настольное программное обеспечение, позволяющее пользователю в пакетном режиме выполнять преобразование изображений аскаплотов в таблицы, доступные для последующей обработки и анализа. Результаты проведенных вычислительных экспериментов показали, что применение предложенного программного обеспечения позволит избежать ошибок при оцифровке аскаплотов, с одной стороны, и существенно повысить скорость соответствующих вычислительных операций, с другой. В совокупности это позволит повысить эффективность обработки аскаплотов и проведения исследований в соответствующей области.
Бесплатно
Статья
Многие приложения цифровой обработки сигналов (DSP) и электронные гаджеты сегодня требуют цифровой фильтрации. Для получения быстрых и улучшенных результатов использовались различные алгоритмы оптимизации. Некоторые исследователи использовали Enhanced Slime Mold Algorithm для разработки 2D БИХ-фильтра. Однако было замечено, что данный алгоритм не обеспечил лучшей структуры решения и имел более низкую скорость сходимости. Чтобы решить эту проблему, для разработки 2D БИХ-фильтра используется алгоритм оптимизации Fused ESMA-Pelican Optimization Algorithm (FEPOA), который объединяет Pelican Optimization Algorithm с Enhanced Slime Mould Algorithm (ESMA). Сначала для инициализации популяции используется хаотический подход, который обеспечивает высококачественную популяцию с превосходным разнообразием, после чего позиция членов популяции заключается в идентификации и корректировке особи в граничной области поиска. После этого с помощью тактического подхода пеликана (Pelican Tactical Approach) изучается пространство поиска и исследовательской мощности FEPOA, потом случайным образом вычисляется пригодность, и обновляется лучшее решение, а затем оно перемещается к итерациям. Фазы FEPOA повторяются до тех пор, пока не завершится выполнение. Далее лучшее решение дает оптимальное решение, которое повышает скорость сходимости, точность сходимости и производительность FEPOA. Затем FEPOA реализуется в БИХ-фильтре для улучшения общей конструкции фильтра. Результаты, предоставленные FEPOA, достигают необходимой пригодности и наилучшего решения для 200 итераций, а амплитудная характеристика достигает максимального значения для = 2,4,8, а также время выполнения 3,0158 с, что намного быстрее, чем другие генетические алгоритмы, часто используемые для 2D БИХ-фильтров.
Бесплатно
Статья
Сегодня обеспечение информационной безопасности крайне неизбежно и актуально. Мы также наблюдаем активное развитие встраиваемых IoT-систем. В результате основное внимание уделяется исследованиям по обеспечению информационной безопасности встроенного программного обеспечения, особенно в задаче повышения скорости процесса шифрования. Однако исследованиям по оптимизации встроенного программного обеспечения на многоядерных процессорах для обеспечения информационной безопасности и повышения производительности встроенного программного обеспечения не уделялось особого внимания. В статье предлагается и развивается метод повышения производительности встроенного программного обеспечения на многоядерных процессорах на основе разделения данных и асинхронной обработки в задаче шифрования данных. Данные используются глобально для извлечения любыми потоками. Данные разбиты на разные разделы, также программа устанавливается по многопоточной модели. Каждый поток обрабатывает раздел разделенных данных. Размер каждой части данных пропорционален скорости обработки и размеру кэша ядра многоядерного процессора. Потоки работают параллельно и не нуждаются в синхронизации, но необходимо совместно использовать глобальную общую переменную для проверки состояния выполнения системы. Наше исследование встроенного программного обеспечения основано на безопасности данных, поэтому мы протестировали и оценили метод с несколькими блочными шифрованиями, такими как AES, DES и т. д. На Raspberry Pi3. В нашем результате средний показатель повышения производительности составил около 59,09%. В частности, наши экспериментальные результаты с алгоритмами шифрования показали: AES - 51,78%, DES - 57,59%, Triple DES - 66,55%.
Бесплатно
Разработка линейной системы управления тягой винтомоторной группы для БПЛА
Статья
Управление ориентацией и позиционированием беспилотного летательного аппарата (БПЛА) вертикального взлета и посадки мультироторного типа в пространстве неразрывно связано с формированием вектора управления движением, состоящего из комбинации тяг и аэродинамических моментов создаваемых каждой винтомоторной группой. Точность и скорость формирования вектора управления движением в значительной степени влияет на ошибки позиционирования и ориентации БПЛА. В большинстве работ, посвященных синтезу систем управления БПЛА, используется вектор управления движением без учета динамики винтомоторных групп, что в некоторых случаях вынуждает снижать быстродействие системы управления. Повысить быстродействие можно за счет повышения быстродействия формирования тяги винтомоторных групп, для чего предложена линейная система управления тягой винтомоторной группы. Винтомоторная группа в своем составе имеет нелинейную внутреннюю связь по аэродинамическому моменту и выходной сигнал – тягу, нелинейно зависящую от квадрата скорости вращения винта. Обычно, винтомоторной группой управляют как электродвигателем – внутреннюю связь по аэродинамическому моменту рассматривают как внешнее возмущение, а тягой управляют посредством изменения скорости вращения винта, которая вычисляется на основании требуемого вектора управления движением. Предлагается рассматривать тягу и аэродинамический момент как составную часть винтомоторной группы, для которой построить линейную систему управления тягой. Для этого выполнена линеаризация обратной связью системы винтомоторной группы, связывающей подаваемое на двигатели напряжение с вектором управления движением, являющимся выходной величиной. Процесс линеаризации разбит на два этапа: на первом этапе выполнена линеаризация обратной связью по состоянию для электродвигателя с внутренней нелинейной связью по аэродинамическому моменту; на втором этапе выполнена линеаризация обратной связью по выходу, полученной на первом этапе системы с нелинейным выходным сигналом – тягой. В соответствии с принципами подчиненного регулирования для линеаризованной обратной связью винтомоторной группы сформировано управление двигателем. Выполнено моделирование. Важным вопросом при применении линеаризации обратной связью является сохранение качественных характеристик системы управления при несоответствии параметров объекта и модели, параметры которой используются для вычисления линеаризующей обратной связи. В работе проведено моделирование при несоответствии некоторых параметров до 50%.
Бесплатно
Статья
В работе предлагается подход к оцениванию параметров нелинейных динамических моделей с помощью концепции Рандомизированного машинного обучения (РМО), основанной на переходе от детерминированных моделей к случайным (со случайными параметрами) с последующим оцениванием вероятностных распределений параметров и шумов по реальным данным. Главной особенностью данного метода является его эффективность в условиях малого количества реальных данных. В работе рассматриваются модели, сформулированные в терминах обыкновенных дифференциальных уравнений, которые преобразуются к дискретному виду для постановки и решения задачи энтропийной оптимизации. Применение предлагаемого подхода демонстрируется на задаче прогнозирования общего количества инфицированных COVID-19 с помощью динамической эпидемиологической модели SIR. Для этого в работе строится рандомизированная модель SIR (R-SIR) с одним параметром, энтропийно-оптимальная оценка которого реализуется его функцией плотности распределения вероятностей, а также функциями плотности распределения вероятностей измерительных шумов в точках, в которых производится обучения. Далее применяется техника рандомизированного прогнозирования с фильтрацией шумов, основанная на генерации соответствующих распределений и построении ансамбля прогнозных траекторий с вычислением средней по ансамблю траектории. В работе реализуется вычислительный эксперимент с использованием реальных оперативных данных о заболеваемости в виде сравнительного исследования с известным методом оценивания параметров модели, основанным на методе наименьших квадратов. Полученные в эксперименте результаты демонстрируют существенное снижение средне-абсолютной процентной ошибки (MAPE) при по отношению к реальным наблюдениям на интервале прогноза, что показывают работоспособность предложенного метода и его эффективность в задачах рассматриваемого в работе типа.
Бесплатно
Статья
Несмотря на широкое применение во многих областях, точная и эффективная идентификация деятельности человека продолжает оставаться интересной исследовательской проблемой в области компьютерного зрения. В настоящее время проводится много исследований по таким темам, как распознавание активности пешеходов и способы распознавания движений людей с использованием данных глубины, трехмерных скелетных данных, данных неподвижных изображений или стратегий, использующих пространственно-временные точки интереса. Это исследование направлено на изучение и оценку подходов DL для обнаружения человеческой активности на видео. Основное внимание было уделено нескольким структурам для обнаружения действий человека, которые используют DL в качестве своей основной стратегии. В зависимости от приложения, включая идентификацию лиц, идентификацию эмоций, идентификацию действий и идентификацию аномалий, прогнозы появления людей разделены на четыре различные подкатегории. В литературе было проведено несколько исследований, основанных на этих распознаваниях для прогнозирования поведения и активности человека в приложениях видеонаблюдения. Сравнивается современное состояние методов DL для четырех различных приложений. В этой статье также представлены области применения, научные проблемы и потенциальные цели в области распознавания человеческого поведения и активности на основе DL.
Бесплатно
Распознавание объектов по составляющим их примитивам и отношениям между ними
Статья
Целью работы является разработка способа и алгоритма распознавания объектов окружающего пространства, качество работы которого не будет зависеть от числа типов объектов реального мира, которые он может распознавать. Для этого поставлены и решены задачи распознавания множества элементарных геометрических объектов (признаков-примитивов), определения отношений между ними и поиска соответствий между найденными признаками-примитивами и отношениями и заданными шаблонами–описаниями сложносоставных и простых объектов реального мира. Для распознавания элементарных геометрических фигур применена нейронная сеть свёрточного типа. Для её обучения использовались искусственно сгенерированные изображения с элементарными геометрическими фигурами (3D примитивами), которые располагались на сцене случайным образом с различными свойствами их поверхностей и текстурами. В результате обучения была получена нейронная сеть, способная распознавать объекты примитивы. Сформировано множество отношений, необходимое для распознавания объектов, которые могут быть представлены как составные из признаков-примитивов. В предложенном способе распознавания количество классов для поиска ограничивается набором признаков-примитивов. Проверка на фотографиях реальных объектов показала способность распознавать объекты реального мира в независимости от их типа (в случаях, когда возможны их разные модели и модификации) и материала изготовления, а также способность успешно решать задачи поиска объектов в условиях частичного перекрытия объектов и их ограниченной видимости и частичной деформации. В работе рассмотрен пример с распознаванием светильника уличного освещения. Пример показывает способность алгоритма не только выявлять объект на изображении, но и определять ориентацию положения его составляющих. Предложенное решение может быть использовано в задачах манипуляции объектами внешнего мира робототехническими системами.
Бесплатно
Распознавание оттенка цветовой метки на основе нечёткой кластеризации
Статья
Рассматривается задача определения текущего положения пневматических исполнительных механизмов. Решение поставленной задачи достигается введением системы технического зрения, позволяющей на основе метода нечеткой кластеризации определять в режиме реального времени координаты центра цветовой метки, установленной на исполнительных механизмах мехатронного комплекса и позицию её смещения. Целью работы является повышение точности распознавания цветовой метки для прецизионного позиционирования исполнительных механизмов мехатронного комплекса и повышение быстродействия дефаззификатора за счет распараллеливания вычислительных процедур в нем. Интеллектуализация процесса распознавания цветового оттенка производится на основе нечёткой кластеризации. Сначала строится нечеткая модель, позволяющая в зависимости от входных параметров интенсивности цвета по каждому из каналов RGB и составляющей цветового тона выделять на изображении заданный цвет. Затем осуществляется бинаризация цветного изображения и подавление шумов. При моделировании нечеткой системы авторами были применены две модели дефаззификации: на основе метода центра тяжести и на основе отношения площадей. Модель, реализованная на основе метода отношения площадей, позволяет убрать зоны нечувствительности, которые присутствуют в модели центра тяжести. Метод на основе отношения площадей определяет принадлежность пикселей к заданному цветовому тону, и после этого расположение цветовой метки в кадре изображения определяется на основе определения центра тяжести распознанных пикселей цветовой метки. В последующем, при перемещении исполнительного механизма в продольном направлении, система технического зрения определяет расположение цветовой метки в новом кадре. Разность положений цветовой метки на исходном и текущем изображениях позволяет определить расстояние смещения цветовой метки. С целью исследования влияния шума на точность распознавания были использованы цифровые фильтры: медианный, Гауссовский, матричный и биноминальный. Анализ точности данных фильтров показал, что лучший результат получен при использовании Гауссовского фильтра. Оценка производилась на основе показателя сигнал-шум. Реализация математической модели распознавания цветовой метки выполнена в среде Matlab/Simulink. Экспериментальные исследования работоспособности системы технического зрения с предложенной нечёткой моделью кластеризации проводились на пневматическом мехатронном комплексе. В ходе экспериментов на корпусе цилиндра закреплялась цветовая метка, после чего цилиндр перемещался по направляющим в продольном направлении. В процессе перемещения выполнялась видеофиксация и распознавание изображений. Для определения точности распознавания цветовой метки рассчитаны коэффициенты PSNR и RMSE, которые составили 38,21 и 3,14 соответственно. Точность определения смещения на основе разработанной модели распознавания цветовых меток достигла 99,7%. Быстродействие дефаззификатора увеличилось до 590 нс.
Бесплатно
