Найти

Результаты поиска

• РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР, РАСТЕНИЙ И ЛЕСНЫХ МАССИВОВ

  И. Б. Аббасов , Ратнадип Р. Дешмух

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Представлен обзор некоторых исследований по проблеме распознавания изображе-
  ний сельскохозяйственных культур, растений и лесных массивов. В этих системах распо-
  знавания изображений используются различные методы предварительной обработки,
  компьютерного зрения, глубокого обучения. В последнее время увеличиваются системы
  распознавания на основе мобильных устройств, что повышает их доступность и широкое
  распространение. Рассмотрены статьи по распознаванию, классификации плодов и фрук-
  тов в садах, создание банка данных этих аграрных продуктов (яблоки, груши, киви) для
  оценки созревания и урожайности. Описаны работы посвященные автоматизации сбора
  урожая зерновых культур на примере работы уборочного комбайна с применением машин-
  ного зрения. Растениеводство играет важную роль при обеспечении кормов для животно-
  водства, анализированы статьи по распознаванию сельскохозяйственных растений на
  основе изображений листьев. Также по состоянию листьев картофельных кустов можно
  определить их болезни, оценить состояние почвы. Приведены работы по разработке мо-
  бильных систем контроля и распознавания процесса выращивания грибов на основе техно-
  логии «зеленый дом» для фермерских хозяйств. С помощью дистанционной диагностики
  можно анализировать и контролировать состояние поверхности суши и морей. Для дис-
  танционного экологического мониторинга ландшафта земной поверхности описаны рабо-
  ты по распознаванию, классификации лесных массивов, водных ресурсов с применением
  гиперспектрального анализа спутниковых изображений.

• LULC-АНАЛИЗ ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕКОНТРОЛИРУЕМОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

  Ранджана Уаман Гор , Ратнадип Р. Дешмух , Приянка У. Рандив , Мишра Абхилаша, И. Б. Аббасов

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Землепользование и растительный покров являются естественным состоянием поверхно-
  сти земли. Дистанционное зондирование - очень важный метод изучения землепользования
  (LULC). Для анализа земного покрова при дистанционном зондировании используются различные
  методы классификации. Данные методы не требуют предварительную информацию о земном
  покрове или типах землепользования. Наиболее часто для анализа изображений, полученных с
  помощью дистанционного зондирования, используют два метода классификации. К ним отно-
  сятся контролируемая классификация и неконтролируемая классификация. Целями предлагаемой
  работы являются использование неконтролируемых методов классификации для поиска класте-
  ров, по определению типов землепользования и сравнение данных методов с интерактивным
  анализом данных самоорганизации (ISODATA). Для анализа землепользования были использованы
  изображения датчика Hyperion. Датчик Hyperion имеет двести сорок две полосы, однако немно-
  гие полосы содержат полезную информации для спектрального анализа. Поэтому полосы, не
  содержащие полезную информацию выявляются и удаляются. После обработки входного изо-
  бражения по данному алгоритму из двухсот сорока двух полос остаются только сто шестьде-
  сят пять полос. При этом учитываются радиометрическая калибровка и немаловажная кор-
  рекция атмосферных факторов. Затем по результатам обработки с применением предложен-
  ных методов формируются кластеры для изучения землепользования с использованием гипер-
  спектрального изображения. Для формирования кластеров осуществлялась группировка пиксе-
  лей, на основе выбранных данных. Пиксели из одного кластера имеют больше сходства, в то
  время как пиксели из разных кластеров отличаются друг от друга. На основе результатов дела-
  ется вывод о том, что метод кластеризации (k-means) позволяет лучше идентифицировать или
  прогнозировать тип землепользования на основе гиперспектрального изображения с высоким
  разрешением, чем метод интерактивного анализа данных самоорганизации (ISODATA). Выход-
  ное изображение, которое является результатом кластеризации, может быть использовано
  для идентификации различных типов объектов землепользования. Лучше всего были идентифи-
  цированы следующие объекты землепользования: водная среда, сельскохозяйственные угодья,
  растительность, застроенная территория или поселение, поля и скалистые регионы.

• ОБЗОР ТЕНДЕНЦИЙ В РАЗРАБОТКЕ БИОМИМЕТИЧЕСКИХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ

  Д.А. Гриценко , И. Б. Аббасов

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Представлен обзор некоторых современных тенденций в разработке и создании биомиме-
  тических подводных аппаратов. Биомиметика как междисциплинарная область науки черпает
  вдохновение из природных форм, что позволяет разработчикам создать оригинальные решения
  для задач подводных исследований. Во введении отмечена актуальность задачи и преимущества
  биомиметических конструкций, приведены некоторые успешные примеры использования данных
  подводных объектов. Указана цель, задачи обзора, описаны методы сбора, анализа информации.
  Отмечены особенности данной междисциплинарной области разработок подводных аппаратов,
  которые конструируются с учётом не только технологичности, также используются знания из
  области биологии. Представлены конструкции биомиметических роботов рыб, материалы для
  этих подводных аппаратов с учётом обтекаемости. Описаны разновидности технологий созда-
  ния автономных подводных аппаратов, их особенности движения и управления в водной среде:
  рыбоподобные движения, реактивная тяга. Подчеркнуты методы управления биороботами, ука-
  заны разработки на основе движения плавниками ската манты. Отмечена важность применение
  глубокого обучения с подкреплением при моделировании управления подводного аппарата. Подроб-
  но представлены примеры разработки биомиметических подводных аппаратов на основе вычис-
  лительного анализа динамики жидкости, возникновение турбулентности при различных типах
  движения. Некоторые разработчики создали бионические дельфиноподобные роботы, объединив
  механические свойства и подводное планирование, что позволило значительно улучшить манев-
  ренность и скорость этих аппаратов. Рассмотрены некоторые примеры реализации метода био-
  нического дизайна в области судостроения, авиации. Отмечены проблемы и перспективы разви-
  тия биомиметических технологий применительно к разработкам подводных автономных биоми-
  метических аппаратов. В заключение указаны основные результаты исследования и перспективы
  развития биомиметических технологий в морской инженерии

• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕНТРА ТЯЖЕСТИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА КОНВЕРТОПЛАНОВОГО ТИПА

  Насиб оглу Набиев Расим , Aриф оглу Aбдуллаев Aнар, Исахан оглу Гараев Гадир , Араслы оглу Аббасов Вусал

  2023-02-17

  Аннотация ▼

  В целях повышения эффективности и безопасности полетов проанализированы
  результаты исследований определния центра нагрузки, центровки и тяжести летательного
  аппарата на стадии проектирования и изготовления. Также проанализированы
  характеристики существующих методов и средств, и на примере беспилотного летательного
  аппарата конвертопланового типа разработана методология определения центра тяжести
  летательного аппарата с применением известного метода «весы-масса». При определении веса
  спроектированного и разработанного беспилотного летательного аппарата
  конвертопланового типа и расчете координат центра тяжести был проведен анализ
  среднеквадратичного отклонения и вероятной ошибки. Рассмотрены характеристики и
  возможности практического применения мобильных электронных весов в качестве основного
  средства измерения нагрузки беспилотного летательного аппарата в стационарных условиях, а
  также непосредственного взвешивания, позволяющего определить центр тяжести. Описан
  метод, разработанный для определения центра тяжести летательного аппарата с
  повышенной точностью, и представлена модель построения предложенной системы.
  Проанализированы результаты теоретических и экспериментальных исследований,
  выполненных с целью определению массы и центра тяжести беспилотного летательного
  аппарата. Для этого в соответствии с методикой плоскость лабораторного стола приводили
  в горизонтальное положение с уровнемером и проверяли погрешности измерения цифровых
  измерительных весов по результатам измерения эталонной нагрузки. Измерения повторяли,
  меняя положение весов по часовой стрелке. По результатам измерений, поскольку центр
  тяжести летательного аппарата принимался по обеим осям по-разному, а промежуточная
  точка выпадала за пределы центральной оси (вправо или влево, вперед-назад), были проведены
  повторные измерения путем смещения нагрузки в соответствующем направлении для
  обеспечения центрирования во время измерений. По окончательным результатам были
  построены диаграммы центра тяжести на основе расчетных значений координат точек
  пересечения диагоналей и определены случайные значения наклона. На основании построенных
  диаграмм с помощью программы был получен итоговый график со среднеквадратической
  ошибкой отклонения летательного аппарата от оси симметрии, равной =0,047 см.