Найти

Результаты поиска

• ОПТИМИЗАЦИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СХЕМЫ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ДЕКАДНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДОМ ОБРАТНОГО ВЗВЕШИВАНИЯ ПО РАССТОЯНИЮ С ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКОЙ МНОЖЕСТВЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СРЕЗОВ

  О.М. Голозубов , А.В. Козловский , Э.В. Мельник , Я.Э. Мельник , А.Н. Самойлов

  22-32

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование посвящено решению проблемы вычислительной неэффективности при пространственной интерполяции больших массивов декадных метеорологических данных с использованием метода обратного взвешивания по расстоянию. Традиционные подходы, предполагающие последовательную и независимую обработку каждого временного среза, демонстрируют линейный рост времени выполнения и значительное потребление оперативной памяти, что становится критическим барьером для оперативного построения детализированных и географически привязанных растровых полей в формате GeoTIFF. Это существенно ограничивает применение метода в задачах, требующих быстрой обработки многолетних архивов данных. Целью данной работы является разработка и валидация оптимизированной вычислительной схемы, позволяющей радикально сократить временные затраты при сохранении полноты и точности результатов. Ключевая научная новизна предложенного подхода заключается в фундаментальном переосмыслении вычислительного процесса. Вместо многократного повторения идентичных операций, предложена схема, основанная на однократном расчете полного вектора геодезических расстояний от каждой ячейки растра до всех метеостанций. Эта наиболее ресурсоемкая операция выполняется лишь один раз. В дальнейшем, полученный вектор расстояний применяется ко всем временным срезам (декадам) для вычисления интерполированных значений, что устраняет основную вычислительную избыточность и обеспечивает сублинейную зависимость времени обработки от числа декад. Для дальнейшего повышения производительности применяется механизм параллельной обработки на уровне центрального процессора, реализованный посредством динамического разделения растра на независимые вычислительные блоки (батчи). Размер батчей адаптивно регулируется с учетом доступной оперативной памяти, что гарантирует стабильность и масштабируемость решения на системах различной мощности. Апробация метода на реальных метеорологических данных за период 2015-2024 годов продемонстрировала радикальное сокращение времени выполнения. В частности, обработка десяти декадных временных срезов на стандартном ноутбуке занимает менее 3,5 минут, а на серверной платформе – около 3 минут, что представляет собой многократное ускорение по сравнению с традиционными реализациями. Таким образом, разработанное решение делает оперативную обработку больших пространственно-временных метеорологических массивов реальностью для широкого круга исследователей, открывая новые возможности для климатического мониторинга, агрометеорологии и геоинформационного анализа без необходимости привлечения специализированного дорогостоящего оборудования.

• РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЕ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ СОСТАВНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

  А.В. Козловский

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Рассмотрены вопросы организации параллельной обработки информации при решении задач
  прикладной фотограмметрии, а именно формирования изображений высокого разрешения.
  В статье представлен новый метод обработки информации при формировании изображений вы-
  сокого разрешения (HR) для решения задач прикладной фотограмметрии, основанные на адаптив-
  ной сшивке подкадров на основе совмещения ключевых точек и анализа контуров с использованием
  опорного изображения низкого разрешения (LR) в виде шаблона и реализующий его модифициро-
  ванный алгоритм. Одной из особенностей метода является распараллеливание процесса обработ-
  ки информации, что достигается за счет работы в группе мобильных объектов. Новизна метода
  заключается в комбинации следующих ключевых компонентов: использование опорного
  LR-изображения как шаблона лежит в основе распараллеливания процессов обработки информа-
  ции, и позволяет организовать совместную работу участников процесса по единым правилам, а
  также минимизировать глобальные ошибки сшивки кадров; применение комплексного алгоритма
  совмещения подкадров по ключевым точкам для сшивки изображения высокого разрешения по
  LR-шаблону позволяет значительно повысить детализацию и точность восстановления изобра-
  жения за счет корреляции множества кадров высокого разрешения от устройств группы, а
  также компенсировать геометрические искажения, шумы и артефакты; интеграция различных
  вычислительных оптимизаций и алгоритмов анализа контуров для коррекции локальных искаже-
  ний сшивки подкадров позволяет устранить люфт при совмещении точных частичных изображе-
  ний на опорном LR-изображении. Экспериментальные результаты демонстрируют повышение
  точности сшивки на 25% (SSIM = 0.92) и снижение времени обработки на 40% по сравнению с
  традиционными методами. Метод адаптирован для применения на устройствах с ограниченными
  вычислительными ресурсами, включая распределенные системы на базе мобильных платформ, а
  также допускает оптимизацию на основе распараллеливания в группе мобильных устройств (мо-
  бильных объектов, МО).

• ПРИМЕНЕНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПОПОЛНЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ О МЕТОДАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПРИКЛАДНОЙ ФОТОГРАММЕТРИИ

  А.В. Козловский, Э.В. Мельник , А.Н. Самойлов

  2024-08-12

  Аннотация ▼

  Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной
  фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в
  настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как карто-
  графирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует по-
  вышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило
  проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для
  систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов
  и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры облас-
  тей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной
  процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах
  обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами кото-
  рой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. инфор-
  мация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве осно-
  вы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе резуль-
  татов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использо-
  вана для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фото-
  грамметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обра-
  ботки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модифи-
  кации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником
  информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обра-
  ботки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые мо-
  дели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естествен-
  ного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классифи-
  кации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестиро-
  вания его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших
  языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.

• РАЗРАБОТКА ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНОГО МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

  С. В. Онищенко , Э.В. Мельник , А.В. Козловский

  2023-02-17

  Аннотация ▼

  В настоящее время развитие различных систем автоматизации процессов с каждым
  днем находит все более широкое применение в различных областях и отраслях остается
  актуальной задача разработки методов обеспечения для соответствующих автоматизи-
  рованных систем. Одной из отраслей, где востребовано использование и применение сис-
  тем автоматизации процессов, является область бесконтактного измерения объектов и
  их параметров. В качестве примера была выбрана задача по определению геометрических
  параметров круглых лесоматериалов, уложенных в штабели. В связи с этим в данной ра-
  боте были предложены методы для определения геометрических параметров объектов на
  основе операций математической морфологии, организованный с использованием детек-
  тора Канни и алгоритма Хафа, и метод с использованием нейросетевого подхода, на осно-
  ве архитектуры сверточной нейронной сети YOLOv5. В результате проведенных экспери-
  ментальных исследований, для организации которых использовались специально изготов-
  ленные на 3d-принтере модели бревен, было установлено что метод на основе использова-
  ния нейронных сетей является более точным по сравнению с методом на основе матема-
  тической морфологии.При решении задачи подсчета количества объектов на изображе-
  нии, с использованием метода на основе нейросетевого подхода были определены все объ-
  екты, расположенные на изображении, тогда как метод с использованием операций ма-
  тематической морфологии смог определить лишь 13 из 16 расположенных бревен, и опре-
  делил один ложный объект, в результате чего ошибка результата составила порядка 19%
  для изображения полученного из Интернета. При проведении эксперимента на изготов-
  ленных моделях цилиндров, метод на основе операций математической морфологии пока-
  зал неудовлетворительные результаты. Еще одним достоинством метода на основе ней-
  росетевого подхода является возможность реализации вычисления площади торцов бревен
  на изображении и определение объема каждого из расположенных бревен в штабеле, а
  также общего суммарного объема всей пачки измеряемых круглых лесоматериалов.