Найти

Результаты поиска

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ СОСТОЯНИЙ ДЛЯ ОНЛАЙН И ОФЛАЙН ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ УСТАНОВОК КОМПЛЕКСА NICA

  К. В. Герценбергер, А.И. Чеботов, И.Н. Александров, И. А. Филозова, Е.И. Александров

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  Хранение, обработка и анализ экспериментальных и смоделированных данных являются
  неотъемлемой частью всех современных экспериментов физики высоких энергий. Эти задачи
  имеют важное значение в экспериментах комплекса NICA, строящегося в Объединенном ин-
  ституте ядерных исследований (ОИЯИ), из-за большой частоты взаимодействия и множест-
  венности частиц в событиях столкновения ионов, в связи с этим особенно актуальна автома-
  тизация рассматриваемых процессов для комплекса NICA. Для решения поставленной задачи
  современные физические эксперименты используют информационные системы различной на-
  правленности, которые позволяют управлять потоками данных и обслуживать большое коли-
  чество одновременных запросов на требуемую информацию от различных систем эксперимен-
  та и их пользователей. В статье описывается проектирование новой информационной систе-
  мы на основе базы данных состояний, а также сопутствующие информационные сервисы для
  автоматизации хранения и обработки данных и информации об экспериментах проекта NICA.
  Разрабатываемая база данных состояний предназначена для хранения, поиска и использования
  различных параметров и информации о режимах работы систем эксперимента. База данных,
  реализуемая при помощи СУБД (системы управления базами данных) PostgreSQL, будет отве-
  чать за предоставление хранимой информации для обработки данных событий и их физическо-
  го анализа, а также за организацию прозрачного единого доступа и управление данными на
  протяжении всего жизненного цикла проводимых научных исследований. В статье показаны
  схема и цели создаваемой базы данных состояний, представлены её атрибуты, а также выде-
  лены ключевые аспекты разработки. Показано место базы данных состояний в архитектуре
  обработки потока данных эксперимента. Также в статье описана интеграция данной инфор-
  мационной системы с используемым программным обеспечением экспериментов. Начата раз-
  работка интерфейсов базы данных состояний для использования хранимых параметров и ин-
  формации об эксперименте в задачах моделирования событий, обработки “сырых” данных,
  реконструкции и физического анализа

• ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СЛИЯНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭНТРОПИИ ШЕННОНА И КОЭФФИЦИЕНТА ПОЛЕЗНОЙ ИНФОРМАЦИИ ХАРТЛИ

  А.А. Александров , Г.С. Мизюков , М.А. Бутакова

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Исследуются методы повышения качества изображений, получаемых из гетерогенных ис-
  точников информации на основе многомодальной интеграции. Дополнительная информация из
  нескольких модальностей позволяет использовать признаки, которые невозможно правильно ин-
  терпретировать, если анализировать информацию отдельно от одного источника. В качестве
  подтверждения актуальности темы рассматриваются современные исследования в данной об-
  ласти. Целью работы является повышение информативности изображений, получаемых в ре-
  зультате слияния данных от разнородных источников, и получение высококачественных изобра-
  жений, пригодных для корректной работы алгоритмов машинного обучения. Для достижения
  поставленной цели авторами решается ряд задач: создание подхода к измерению качества изо-
  бражений, в рамках которого необходимо разработать ряд алгоритмов, описывающих процесс
  оценки качества результатов слияния на основе многомодальной информации; реализация полу-
  ченных алгоритмов в программной среде для валидации предлагаемого подхода; проведены оценоч-
  ных экспериментов на основе представленных алгоритмов, в частности, вычисления мер инфор-
  мативности изображений и влияния шумов и размытости на энтропию объединённого изображе-
  ния. Результаты экспериментальных исследований на наборах данных из открытых источников
  показали, что предложенный метод позволяет определить наилучший вариант слияния изобра-
  жений, при котором данные будут иметь максимальную информативность. Использование эн-
  тропии по Шеннону дает возможность вычислить количество информации, передаваемой в изо-
  бражениях, а коэффициент полезной информации Хартли позволяет оценить количество присут-
  ствующих шумов в изображении. Также, в статье проводится сравнение результатов при раз-
  личных уровнях шума и степени размытости изображений, демонстрирующее различные резуль-
  таты алгоритмов при оценке качества изображений. Предложенный подход проиллюстрирован
  на примере анализа изображений, полученных путём слияния данных от двух типов приборов –
  инфракрасной камеры и видеокамеры, снимающей изображения в видимом диапазоне