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.

• МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МОБИЛЬНЫХ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

  А.Н. Самойлов , Ю.М. Бородянский

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  С развитием возможностей мобильных устройств и повышением доступности бес-
  проводной связи существенно расширились возможности построения промышленных сис-
  тем автоматизации. Качество цифровой фотографии, получаемой с помощью камеры
  смартфона, позволяет строить мобильные системы, основанные на компьютерном зре-
  нии: например, системы фотограмметрии. При этом следует учитывать несколько фак-
  торов. Первый фактор – задачи обработки цифровой фотографии в промышленных целях
  остаются ресурсоемкими и не могут быть полноценно реализованы только на базе мо-
  бильного устройства. Следовательно, требуется перенос среды выполнения ресурсоёмких
  задач на сторонние вычислительные мощностями, доступные по требованию. Второй
  фактор – стабильность и полоса пропускания канала связи – мобильные устройства как
  правило нужны в отдаленных местах, где развертывание стационарных компьютеров не
  представляется возможным. Следовательно, использование смартфона только в качестве
  фотоаппарата не всегда оправдано, так как передача необработанного изображения мо-
  жет занять длительное время или вовсе оказаться невозможной. Третий фактор, пре-
  пятствующий широкому применению мобильных устройств в решении фотограмметриче-
  ских задач, – это вариативность и постоянное появление новых методов обработки и ана-
  лиза изображений. Необходимо централизовано создавать и пополнять библиотеки таких
  модулей. Таким образом, создание мобильных фотограмметрических измерительных сис-
  тем требует объединения вычислительной мощности облачных сервисов и мобильности
  смартфонов. В статье предлагается метод построения фотограмметрических измери-
  тельных систем на основе мобильных облачных вычислений, который обеспечивает дина-
  мический баланс вычислительной нагрузки на узлы системы, а также вариативность
  функциональных возможностей на мобильных устройствах пользователей.

• ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  В.И. Волощук , Али Гарягдыев, М.А. Козловская , Я.Э. Мельник , А.Н. Самойлов

  2024-11-10

  Аннотация ▼

  Использование методов искусственного интеллекта для учета объектов связано с рядом
  трудностей, таких как вариативность объектов, влияние условий съемки, перекрытие объектов в
  сложных сценах, необходимость работы с разными масштабами и высокой точностью, а также
  наличие шумовых искажений в данных. В статье предлагается основанный на динамическом обу-
  чении и адаптации к входным данным подход к организации настройки и эксплуатации адаптив-
  ных систем учета объектов на базе методов искусственного интеллекта, включающий в себя
  несколько последовательных этапов. Первым этапом является семантический анализ запроса
  пользователя, в основе которого лежит применение векторно-графовой структуры данных, что
  обеспечивает выделение семантически важных элементов запроса, позволяющий системе понять
  контекст задачи и адаптировать стратегию поиска и классификации объектов. Далее следует
  этап автоматического сбора и предобработки данных из открытых источников, что обеспечи-
  вает расширение обучающей выборки и повышение устойчивости модели. Следующим важным
  этапом является формирование обучающей выборки. Этот процесс включает поиск изображений
  на основе семантики запроса, ручную валидацию и разметку данных, а также первичное обучение
  системы для автоматической разметки. Выполнение перечисленных этапов повторяется до тех
  пор, пока не будут достигнуты требуемые характеристики системы. Итеративный процесс
  дообучения, основанный на чередовании автоматической разметки и ручной корректировки, по-
  зволяет сократить временные затраты на формирование обучающих выборок. Преимущество
  использования векторно-графовой структуры заключается в формировании более точного се-
  мантического представления информации. Для повышения обобщающей способности модели при-
  меняется аугментация данных, включающая поворот, отражение, масштабирование, изменение
  яркости и контрастности, а также добавление шума. Предложенный подход предназначен для
  повышения эффективности (как отношения времени работы системы ко времени её настройки)
  систем учета объектов, обеспечивая их адаптивность к различным задачам и условиям съемки

• 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.