"Цифровая обработка сигналов" №3-2020 год : рефераты статей
| |
Аннотация:
Предлагаются технические решения, позволяющие контролировать и управлять процессом обработки как оперативной, так и
ретроспективной информации ДЗЗ, организовать удаленное взаимодействие потребителей с ЦОД на основе облачных технологий
обработки и хранения данных.
Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли, геопортал, браузер, картографический сервер, веб-сокет, облачный сервис,
космический мониторинг.
Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., первый зам. директор, НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Кочергин А.М., к.т.н., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Ларюков С.А., инженер НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
|
|
|
Мятов Г.Н., Юдаков А.А., Кузнецов П.К., Мартемьянов Б.В., Еремеев В.В., Кузнецов А.Е.
|
Аннотация:
В рамках деятельности, направленной на повышение конкурентоспособности отечественной видовой продукции дистанционного
зондирования Земли (ДЗЗ), предлагается к рассмотрению комплексный подход к диагностике бортовых систем оптико-электронных космических аппаратов (КА) в целях определения пригодности информации, поступающей с КА ДЗЗ, для создания в автоматическом режиме качественных геоинформационных продуктов.
Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли, оптико-электронный телескопический комплекс, наземная обработка информации, линейное разрешение, точность геодезической привязки.
Об авторах:
Мятов Г.Н., д.т.н., зам. главного конструктора АО «РКЦ «Прогресс», e-mail: miatov@mail.ru
Юдаков А.А., к.т.н., начальник отдела АО «РКЦ «Прогресс»
Кузнецов П.К., д.т.н., зав. отделом, Самарский федеральный исследовательский центр РАН,
e-mail: kurnesov@mail.ru
Мартемьянов Б.В., к.т.н., доц., СамГТУ, e-mail: bvmart@rambler.ru
Еремеев В.В., д.т.н., директор НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Кузнецов А.Е., д.т.н., зам. директора НИИ «Фотон» РГРТУ
|
|
|
Ларионов С.М., Макаренков А.А.
Кластеризация гиперспектральных спутниковых снимков земной поверхности на основе метода плотности ближайших соседей
Аннотация:
Описывается модификация подхода к кластеризации гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли на основе метода плотности ближайших соседей. Рассматриваются особенности данного подхода, его преимущества и ограничения. Приводятся результаты экспериментальных исследований.
Ключевые слова:
дистанционное зондирование Земли, гиперспектральные снимки, кластеризация изображений, метод ближайших
соседей, плотность ближайших соседей.
Об авторах:
Ларионов С.М., м.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Макаренков А.А., к.т.н., с.н.с. НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
|
Кузнецов А.Е., Рыжиков А.С.
Программное управление многосерверной обработкой изображений большого объема от систем космического наблюдения Земли |
|
Аннотация:
В последние годы ужесточаются требования к оперативности
формирования продуктов ДЗЗ. В связи с этим актуальна задача
эффективной программной организации многосерверной параллельной обработки изображений большого объема от систем космического наблюдения Земли. В работе показано, что технология
Hadoop не подходит для решения поставленной задачи. Предложено
решение, обеспечивающее эффективную организацию многосерверной параллельной обработки данных ДЗЗ.
Ключевые слова:
распределенная обработка, дистанционное зондирование Земли,
Hadoop, MapReduce.
Об авторах:
Кузнецов А.Е., д.т.н., профессор, зам. директора НИИ «Фотон» РГРТУ, e-mail: foton@rsreu.ru
Рыжиков А.С., м.н.с НИИ «Фотон» РГРТУ; e-mail: foton@rsreu.ru
|
|
|
|
Аннотация:
Задача создания цветных версий уже существующих черно-белых изображений и видео возникла сразу же после того, как
научились снимать и показывать цветные изображения и видео.
Процесс добавления и распространения цвета в изображениях и
видео в оттенках серого называется колоризацией. И хотя наряду
с развитием методов цифровой обработки изображений и видео
колоризация также постепенно автоматизируется, для ее осуществления до сих используется много ручного труда. В данной
работе рассматривается задача распространения цвета в видео
по одному цветному кадру, который может быть получен путем
ручной колоризации либо путем применения методов автоматической колоризации изображений. Для решения этой задачи рассмотрено два типа нейросетевых методов: первые основаны на предсказании сепарабельных фильтров, вторые используют оптический поток для распространения цвета между кадрами. Большинство из рассмотренных методов показали высокое качество работы на тестовых выборках с сохранением качества при колоризации
на большое количество кадров вперед.
Ключевые слова:
глубокое обучение, сверточные нейронные сети, колоризация.
Об авторах:
|
|
|
Стефаниди А.Ф., Приоров А.Л., Топников А.И., Хрящев В.В.
Модификация VGG-архитектуры в задачах унимодальной и мультимодальной биометрии
|
Аннотация:
Рассматривается задача распознавания личности с применением нейросетевых подходов. Предложены два алгоритма на основе
анализа аудио- и видеоданных. Оба подхода реализованы с использованием модификации сверточной нейронной сети VGG-архитектуры. Первый метод идентификации личности является унимодальным. Сверточная нейронная сеть CNN-VGGS анализирует мелчастотные кепстральные коэффициенты речевого сигнала. Второй алгоритм представляет собой мультимодальное решение на
базе оригинальной архитектуры двунаправленной нейронной сети
CNN-VGGMulti. Метод классифицирует личность, комбинируя результаты анализа голоса и лица. Результаты исследования доказали эффективность мультимодального алгоритма в задаче распознавания личности. Решение может быть использовано для разработки реальных биометрических систем.
Ключевые
слова:
цифровая обработка речевых сигналов, цифровая обработка изображений, идентификация диктора, распознавание
лиц, сверточная нейронная сеть, унимодальная
биометрия, бимодальная биометрия.
Об
авторах:
Стефаниди А.Ф., аспирант Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова,
e-mail: antonstefanidi@mail.ru
Приоров А.Л., д.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова,
e-mail: andcat@yandex.ru
Топников А.И., к.т.н., Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова,
e-mail: topartgroup@gmail.com
Хрящев В.В., к.т.н., доцент Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова,
e-mail: vhr@yandex.ru
|
|
|
Трофимов Д.В.
Повышение качества сопровождения объектов на основе анализа минимумов критериальной функции
|
Аннотация:
Для корреляционных алгоритмов автоматического сопровождения объектов на видеопоследовательностях актуальна проблема
срыва сопровождения. Рассмотрены условия, при которых происходят такие срывы. Для уменьшения количества срывов сопровождения в указанных условиях разработана процедура анализа локальных минимумов критериальной функции, основанная на трех признаках: значение минимума, острота вершины и расстояние от
центра области определения. Показан пример, подтверждающий
эффективность предложенных критериев.
Ключевые
слова:
техническое зрение, сопровождение объектов, корреляционные алгоритмы, признаки, анализ минимумов.
Об
авторах:
Трофимов Д.В., начальник лаборатории АО «РИФ», e-mail: samael1978@rambler.ru
|
|
|
Никишкин П.Б., Витязев В.В.
Методы широкополосной передачи данных на основе сигналов с частотным разделением каналов
|
Аннотация:
Рассматриваются методы широкополосной передачи данных с
частотным разделением каналов. Представлен способ адаптивной
широкополосной передачи данных на основе технологий банка
фильтров и OFDM. Показана возможность повышения спектральной и вычислительной эффективности системы передачи данных.
Обобщены результаты исследования доплеровских смещений на
технологию OFDM.
Ключевые
слова:
широкополосные системы
передачи данных, технология OFDM, банк фильтров.
Об
авторах:
Никишкин П.Б., н.с. кафедры ТОР РГРТУ, e-mail: tor@rsreu.ru
Витязев В.В., д.т.н., заведующий кафедрой ТОР РГРТУ e-mail: vityazev.v.v@rsreu.ru
|
|
|
Пономарев А.В., Пономарева О.В.
Роль и место операции дополнения нулями в теории двумерной Фурье-обработки сигналов
|
Аннотация:
Проведен системный анализ теоретических основ дискретной
двумерной обработки сигналов на базе преобразований Фурье. Получена оценка эффективности операции дополнения нулями в двумерной обработке сигналов.
Введено понятие дискретно-пространственного преобразования
Фурье. Показано, что дискретно-пространственное преобразование
Фурье определяется как двумерное z-преобразование. Данное преобразование вычисляется в z-пространстве на единичной сфере.
Рассмотрена аппроксимация дискретно-пространственного
преобразования Фурье, основанная на двумерном дискретном преобразовании Фурье дополненного нулями сигнала.
Дан системный анализ постулатов теории дискретной двумерной обработки сигналов на базе преобразований Фурье. Приведены
методы и алгоритмы получения двумерной линейной свертки и
двумерной линейной корреляции с помощью циклической свертки на
основе циклической свертки и циклической корреляционной функции.
Приведены результаты численного моделирования, подтверждающие полученные теоретические результаты.
Ключевые слова:
двумерный сигнал, опорная область, двумерное дискретное преобразование Фурье, двумерное дискретно – пространственное преобразование Фурье, двумерная
свертка, двумерная корреляционная функция,
операция дополнения нулями.
Об
авторах:
Пономарев А.В., к.э.н., доцент Ижевского государственного технического университета
имени М.Т. Калашникова, e-mail: ponva@mail.ru
Пономарева О.В., д.т.н., профессор, Ижевского государственного технического университета
имени М.Т. Калашникова, e-mail: ponva@mail.ru
|
|
|
