ivdon3@bk.ru
В статье рассмотрено влияние освещенности и расстояния на качество распознавания для различных моделей нейронных сетей встраиваемых систем. Описаны платформы на которых проводилось тестирование, а также используемые модели. Приведены результаты исследования влияния освещенности на качество распознавания.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное зрение, встраиваемые системы, распознавание образов, YOLO, Inception, Peoplenet, ESP32, Sipeed, Jetson, Nvidia, Maix
Дороги занимают важное место в жизни почти каждого человека. Качество покрытия является наиболее значимой характеристикой дорожного полотна. Для его оценки существует множество систем, среди которых есть те, которые анализируют дорожную поверхность с помощью потоков видеоинформации. В свою очередь, видео разбивается на кадры, и уже по изображениям происходит непосредственно оценка качества дороги. Разбивка видео на кадры в таких системах происходит на основе специальных программных инструментов. Чтобы понять, насколько эффективно конкретное программное обеспечение, необходим детальный анализ. В данной статье в качестве программных инструментов для анализа выбраны OpenCV, MoviePy и FFMpeg. Материалом исследования является двухминутное видео дорожной поверхности с частотой кадров 29,97 кадров/с и форматом mp4. В качестве показателя эффективности используется среднее время получения одного кадра из видео. Для каждого из трех программных инструментов проведено по 5 различных экспериментов, в которых размер кадра в пикселях последовательно увеличивается в 2 раза: 40000, 80000, 160000, 320000, 640000. Каждая программа обладает линейной зависимостью O(n) среднего времени получения кадра от разрешения, однако, FFMpeg имеет наименьшие абсолютные показатели времени, а также наименьшую скорость роста функции, поэтому является наиболее эффективным инструментом по сравнению с остальными (OpenCV, MoviePy).
Ключевые слова: сравнение, анализ, эффективность, программный инструмент, библиотека, программа, разбивка видео, размер кадра, разрешение, дорожная поверхность
Оценка качества дорожного покрытия – одна из самых актуальных задач в мире. Для ее решения существует множество систем, которые в основном взаимодействуют с изображениями дорожного полотна. Они работают на основе как традиционных методов (не используется машинное обучение), так и на алгоритмах машинного обучения. Традиционные подходы, например, включают методы выделения контуров на изображениях, которые являются объектом данного исследования. Однако каждый из алгоритмов обладает определенными особенностями. Например, некоторые из них позволяют быстрее получить обработанную версию оригинальной фотографии. В качестве методов для анализа выбраны: «Алгоритм Кэнни» «Оператор Кирша», «Оператор Лапласа», «Алгоритм Марра-Хилдрета», «Оператор Прюитта» и «Оператор Собеля». Основным показателем эффективности в исследовании является среднее время получения обработанной фотографии. Исходный материал эксперимента - 10 различных изображений дорожного покрытия 5 размеров (1000x1000, 894x894, 775x775, 632x632, 447x447) в форматах bmp, jpg, png. В ходе исследования установлено, что «Оператор Кирша», «Оператор Лапласа» и «Оператор Прюитта» и «Оператор Собеля» имеют линейную зависимость O(n), «Алгоритм Кэнни» и «Алгоритм Марра-Хилдрета» обладают квадратичным характером O(n2). Наилучшие результаты демонстрируют «Оператор Прюитта» и «Оператор Собеля».
Ключевые слова: сравнение, эффективность, метод, выделение контуров, изображение, фото, дорожная поверхность, зависимость, размер, формат
2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Дороги имеют огромное влияние на жизнь современного человека. Одной из ключевых характеристик дорожного полотна является его качество. Для оценки качества дорожного покрытия существует множество систем. Такие технологии работают лучше с изображениями высокого разрешения (ИВР), поскольку на них проще выделять какие-либо признаки. Для улучшения разрешения фотографий существует достаточное количество способов, среди которых числятся и нейронные сети. Однако каждая нейросеть обладает определенными характеристиками. Например, для некоторых нейронных сетей достаточно проблематично работать с фотографиями большого исходного размера. Чтобы понять, насколько эффективна конкретная нейронная сеть, необходим сравнительный анализ. В данном исследовании за основной показатель эффективности берется среднее время получения ИВР. В качестве нейронных сетей выбраны EDSR, ESPCN, ESRGAN, FSRCNN и LapSRN, каждая из которых увеличивает ширину и высоту изображения в 4 раза (количество пикселей возрастает в 16 раз). Исходным материалом являются 5 фотографий 5 различных размеров (141x141, 200x200, 245x245, 283x283, 316x316) форматов png, jpg и bmp. Наилучшие показатели эффективности согласно предложенной методологии, демонстрирует ESPCN, нейросеть FSRCNN также обладает хорошими результатами. Поэтому они являются более предпочтительными для решения задачи по улучшению разрешения изображений.
Ключевые слова: сравнение, зависимость, эффективность, нейронная сеть, нейросеть, улучшение разрешения, изображение, фотография, формат, размер, дорожная поверхность
2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Оценка качества дорожного покрытия является одной из самых популярных задач во всем мире. Для ее решения существует множество систем, в основном, взаимодействующие с изображениями дорожного полотна. Они работают на основе как традиционных методов (без использования машинного обучения), так и на алгоритмах машинного обучения. Для увеличения эффективности таких систем существует достаточное количество способов, среди которых улучшение качества изображений. Однако каждый из подходов имеет определенные характеристики. Например, некоторые из них быстрее выдают улучшенную версию исходной фотографии. В качестве анализируемых способов по улучшению качества изображений выбраны: шумоподавление, выравнивание гистограммы, повышение резкости и сглаживание. Основным показателем эффективности в данном исследовании является среднее время получения улучшенного изображения. Исходный материал - 10 различных фотографий дорожной поверхности 5 размеров (447x447, 632x632, 775x775, 894x894, 1000x1000) форматов png, jpg, bmp. Наилучший показатель эффективности согласно предложенной в исследовании методологии, продемонстрировал подход «Выравнивание гистограммы», сопоставимый результат имеет способ «Повышение резкости».
Ключевые слова: сравнение, анализ, зависимость, эффективность, подход, улучшение качества, изображение, фотография, формат, размер, дорожная поверхность
2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассмотрены методы оптимизации вычислений с плавающей точкой на микроконтроллерных устройствах. Рассмотрены аппаратный и программный способы ускорения вычислений. Приведены алгоритмы Карацубы и Шёнхаге-Штрассена для операции умножения. Предложен способ замены вычислений с плавающей точкой на целочисленные вычисления. Описано использование фиксированной точки вместо плавающей. Рассмотрен вариант использования хэш-памяти и оптимизации кода. Представлены результаты измерения вычислений на микроконтроллере AVR.
Ключевые слова: вычисления с плавающей точкой, вычисления с фиксированной точкой, микроконтроллер, AVR, ARM
В статье приведены предпосылки актуальности по переработке и утилизации гальванического шлама образующегося от промышленных предприятий, который в свою очередь занимает многочисленные площади земли для хранения, чем наносит вред окружающей среде. Обзор методов переработки и утилизации отходов гальванического производства, включая физические, химические и биологические процессы. Приведены экспериментальные исследования осадка гальванического шлама. Осадок представляет собой смесь кристаллических CaCO3, SiO2 и аморфной фазы, которая не определяется фазовым анализом. Приведены современные передовые технологии по переработке и утилизации гальванических шламов.
Ключевые слова: отходы гальванических шламов, автоматизация, управление, методы, термограмма осадка
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассмотрено применение методов машинного зрения для встраиваемых систем с применением современных микроконтроллеров. Описаны методы машинного обучения, которые используют в встроенных системах для решения задач распознавания, а также модели нейронных сетей. Предложено использование обученных моделей для решения задач распознавания изображений в встроенных системах. Проведено сравнение архитектур нейронных сетей YOLOv3 и R-CNN. Рассмотрена аппаратная платформа Jetson TX2. Представлены результаты сравнения скорости вычисления для различных режимов устройства.
Ключевые слова: машинное зрение, нейронные сети, искусственный интеллект, встраиваемые системы, распознавание образов, YOLO, R-CNN, Jetson, Tensorflow
В статье рассмотрен подход к оценке коэффициента использования штатной аппаратуры системы управления на испытательном стенде. Показана актуальность задачи оценки на этапе проектирования испытательного стенда и приведено описание метода для решения данной задачи. Предложенные подходы могут быть применены как на этапе создания испытательного стенда, так и при модернизации существующей позиции.
Ключевые слова: система автоматического управления, испытательный стенд, анализ процесса отработки, экспериментальная отработка, штатная аппаратура, программный комплекс централизованного управления, коэффициент использования аппаратуры
В статье выполнен анализ времени проведения испытаний системы управления на испытательном стенде, выделены компоненты времени проведения испытаний, приведен порядок расчета для типового испытательного стенда. Полученные результаты могут быть использованы для оценки времени проведения испытаний систем управления на этапе проектирования испытательных стендов.
Ключевые слова: система автоматического управления, ракетно-космическая техника, испытательный стенд, анализ процесса отработки, экспериментальная отработка, время проведения испытаний
Для оценки качества дорожного покрытия существует множество систем, работающих на основе конкретных алгоритмов, среди которых методы сегментации изображения. Временная сложность и точность классификации – два ключевых показателя при оценке эффективности конкретного алгоритма. В данной статье в качестве анализируемых методов сегментации изображений используются: Кластеризация k-средних, Линейная кластеризация, Адаптивные пороговые значения, Глобальные пороговые значения. На основе способов, описанных в разделе «Методология экспериментов», наилучшие показатели точности классификации и временной сложности имеет метод «Глобальные пороговые значения» (38,2% – точность классификации; временная сложность – линейная (такой же тип сложности имеют и другие методы, однако, у данного алгоритма гораздо меньшие абсолютные временные показатели).
Ключевые слова: сравнение, метод, сегментация, изображение, фотография, дорога, покрытие, состояние, точность, классификация, время, сложность
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей
Оценка качества дорожного покрытия – одна из самых популярных задач во всем мире. Для ее решения существует большое количество систем, работающие с помощью определенных алгоритмов, среди которых методы морфологической обработки изображения. Одним из ключевых критериев эффективности алгоритма является его временная сложность. В статье рассмотрены следующие подходы морфологической обработки: Расширение, Эрозия, Морфологический градиент, Морфологическое сглаживание. В качестве материала исследования использованы фотографии дорожного покрытия разного состояния. На основе предложенной методологии проведения эксперимента выяснилось, что каждый из выбранных алгоритмов имеет линейную временную сложность, однако алгоритмы «Расширение» и «Эрозия обладают меньшими абсолютными временными показателями.
Ключевые слова: сравнение, эффективность, морфологический подход, обработка, изображение, фотография, дорога, состояние, время, сложность
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей
На основании начала наименьшей работы получены теоретические зависимости для определения внутренних усилий в элементах комбинированной системы шпренгельного типа. Проведен анализ результатов расчета шпренгельной балки с четырьмя стойками и выявлена физическая сторона явления изгиба при взаимодействии основной конструкции шпренгельной балки с элементами многостоечного шпренгеля.
Ключевые слова: шпренгельная балка, комбинированная система, многостоечный шпренгель, относительный эксцентриситет, потенциальная энергия
05.23.01 - Строительные конструкции, здания и сооружения (технические науки) , 05.23.17 - Строительная механика
Представлены результаты исследования характера возникновения мелкодисперсных частиц пыли в городской среде (на примере города Волгограда). Рассмотрены источники пылевыделения в виде грунтовых дисперсных массивов, представленных лессовыми и глинистыми грунтами. Показаны результаты определения режима изменчивости показателей механического состава, физических свойств в двух направлениях сноса пыли (юго-восточное и северное). Проведены исследования лессовых и глинистых пород на радоносодержание. Выявлено, что рассматриваемые дисперсные грунты характеризуются значительными показателями эффективной удельной активностью радона. Выполнены исследования загрязнения снежного покрова. Получено, что снежном покрове, помимо техногенных накоплений, присутствуют частицы мелкодисперсной пыли. Результаты исследования помогут в выполнении прогнозных оценок возможных изменений окружающей среды.
Ключевые слова: атмосферное загрязнение, мелкодисперсная пыль, городская среда, дисперсная порода, ветровой поток, грунтовый массив, радоносодержание, тренд сноса мелкозема
05.23.19 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства
Предложена методика разработки системы типовых экологически и экономически эффективных конструкций дорожных одежд, позволяющая оптимизировать процесс проектирования дорожных одежд с использованием асфальтогранулята для проектирования капитального ремонта дорожных одежд.
Ключевые слова: холодная регенерация, дорожная одежда, типовой проект, автомобильная дорога, проектирование, строительство, асфальтогранулят
05.23.05 - Строительные материалы и изделия , 05.23.08 - Технология и организация строительства