Найти

Результаты поиска

• РАСПРЕДЕЛЕННАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ШТРИХКОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕЙ

  А.Ю. Юрченко , М.Ю. Поленов

  70-79

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Представлена распределённая программно-аппаратная система для автоматизированного распознавания штрихкодов на движущихся объектах в условиях производственной среды. Целью исследования является разработка надёжного и адаптивного решения, обеспечивающего устойчивое считывание штрихкодов вне зависимости от положения, скорости или высоты объектов, перемещающихся по транспортной ленте. Основной акцент сделан не на максимальной скорости обработки, а на обеспечении широкого угла обзора и надёжности распознавания при движении объектов. В отличие от традиционных сканеров, требующих точного позиционирования и дорогостоящего оборудования, предложенное решение базируется на использовании одной сетевой камеры и сервера с нейросетевыми модулями обработки. Это делает систему более универсальной и доступной для широкого круга предприятий. Ключевым элементом архитектуры выступает нейросетевой модуль восстановления изображений, основанный на модели MPRNet, способной устранять размытие и оптические искажения в кадрах видеопотока. После этапа предобработки изображения поступают в модуль детекции объектов, построенный на базе архитектуры YOLO, адаптированной под задачи распознавания штрихкодов. Распознанные данные сохраняются в базе с использованием ORM-интерфейса, что обеспечивает гибкую интеграцию в существующие информационные системы. Для предотвращения потери кадров и обеспечения высокой пропускной способности используется система асинхронной обработки с применением потоков и буферизованных очередей. Актуальность исследования обусловлена широкой распространённостью штрихкодов как основного средства промышленной маркировки и необходимостью автоматизации процессов учёта и отслеживания продукции в условиях гибкого производства. Несмотря на наличие решений в области сканирования и компьютерного зрения, большинство из них не рассчитаны на работу с нестабильным или низкокачественным видеопотоком. Предложенная система демонстрирует устойчивость к ряду искажений и может быть реализована на бюджетном оборудовании, что открывает перспективы для её применения в промышленности, логистике и складском хозяйстве

• МОДИФИЦИРОВАННАЯ РАСПРЕДЕЛЕННАЯ АРХИТЕКТУРА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

  М. Ю. Поленов , Д.А. Иванов

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Предложена модифицированная распределенная архитектура обработки данных на
  основе модели клиент-сервер, как один из вариантов реализации программного приложения
  геоинформационной системы. Проведенный обзор существующих геоинформационных
  систем и их классификация с точки зрения архитектуры продемонстрировали перспек-
  тивность применения распределенной архитектуры. Однако, системы, разработанные на
  основе традиционной распределенной архитектуры, сталкиваются с проблемами ото-
  бражения обработанных трехмерных данных в реальном времени на вычислительных уст-
  ройствах с низкой производительностью. В связи с этим целью данной работы является
  разработка и исследование модифицированной архитектуры геоинформационных систем,
  позволяющей снизить требования к вычислительным устройствам клиентов. Актуаль-
  ность темы исследования заключается в том, что в настоящее время существуют уст-
  ройства способные поддержать работу только тонких клиентов, которые зачастую
  имеют малый функционал и не способны решать тяжелые вычислительные задачи. В
  статье рассмотрены особенности структурной и программной реализации геоинформационной системы на основе традиционной архитектуры и предложенной модифицирован-
  ной распределенной архитектуры. Приведены результаты экспериментов проведенных на
  двух разработанных программных приложениях, имеющих различную архитектуру. Про-
  граммная реализация модифицированной архитектуры и результаты экспериментов, по-
  казали целесообразность ее применения для геоинформационных систем на пользователь-
  ских вычислительных устройствах с невысокой производительностью. Предложенная ар-
  хитектура может быть использована и в других распределенных системах. Особенно в
  таких, где стоят задачи отображения трехмерной информации на тонких клиентах

• ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ БЕСПРОВОДНЫХ ОПТИЧЕСКИХ КАНАЛОВ СВЯЗИ В РАЗЛИЧНЫХ ПОГОДНЫХ УСЛОВИЯХ

  С. В. Жилин , В.В. Архипенко , Е.С. Басан , М.Ю. Поленов

  114-126

  2025-08-01

  Аннотация ▼

  Общая проблема традиционных радиоканалов связи – нехватка свободных частот,
  зашумление, низкая пропускная способность, необходимость получения лицензии на исполь-
  зование частоты, относительная простота взлома. Беспроводные оптические каналы
  связи преодолевают данные ограничения, является одним из видов систем связи, исполь-
  зующих открытое пространство для передачи информации, переносимой светом – это
  указывает на необходимость прямой видимости приёмопередатчиков. Из-за влияния раз-
  личных погодных условий световой поток подвержен атмосферному затуханию. В данной
  работе было проведено исследование метода повышения эффективности высокопроизво-
  дительных беспроводных оптических каналов связи в различных погодных условиях: ясное
  небо, туман, дождь и снег. Была рассмотрена существующая технология беспроводной
  оптической связи – система с применением плотного мультиплексирования (DWDM) и
  одним входом и одним выходом (SISO). И было предложено улучшить существующую сис-
  тему применением множественного ввода-вывода (MIMO). Был проведён анализ влияния и
  затухания на беспроводную оптическую сеть в различных погодных условиях. Исследование
  выполнено на основе использования инструментария программного обеспечения для моде-
  лирования Optisystem, которое используется для эмуляции различных погодных условий за-
  тухания в двух типах систем. Были разработаны модели для каждой из исследуемых сис-
  тем оптической связи. Сравнение между системами SISO и MIMO проводится с точки
  зрения коэффициента качества при различных погодных условиях. Предложенная система
  показывает многообещающие результаты по производительности и качеству принимае-
  мого сигнала. Длина пути передачи предложенной системы в условиях плотного тумана
  увеличивается на 33,6%. Длина пути передачи предложенной системы в условиях сильного
  дождя увеличивается на 63,89%. Длина пути передачи предложенной системы при сильном
  снеге увеличивается на 35,21%.

• ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНЖИНИРИНГА ЗНАНИЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ТРАНСЛЯЦИИ МОДЕЛЕЙ

  М. Ю. Поленов , А.О. Курмалеев

  2021-01-19

  Аннотация ▼

  Рассмотрена проблема повторного использования ранее разработанных программ-
  ных моделей сложных систем и их компонентов, возникающая перед исследователями при
  необходимости перехода к новым средствам моделирования. В качестве решения постав-
  ленной задачи была разработана программная среда –Мультитранслятор, которая позволила реализовать многоязыковую трансляцию исходных кодов моделей в требуемый фор-
  мат целевой среды моделирования при помощи создаваемых трансляционных модулей. Да-
  лее на основе Мультитранслятора было разработано клиент-серверное приложение –
  Распределенная библиотека моделей, которая наряду с функцией трансляции моделей вы-
  полняла функцию их сетевого хранения и доступа, обеспечивая распределенную реализацию
  подхода. Развитие подхода и Распределенной библиотеки моделей выполнялось в направле-
  нии автоматизации трансляции и разрешения исключительных случаев, возникающих при
  трансляции моделей, вызванных недостаточностью входных данных или неопределенно-
  стью решений по конвертации моделей, возникающей при наличии слишком большого числа
  исходов при разборе. Для решения данной задачи было предложено использовать эксперт-
  ную систему с базой знаний. В качестве основного процесса синтеза необходимых знаний
  для базы знаний в работе рассмотрен инжиниринг знаний. Предложены следующие источ-
  ники получения знаний в ходе разработки экспертной системы: трансляционный модуль
  Мультитранслятора; техническая документация входного/выходного языков описания
  моделей для трансляции; расширенные и дополнительные публикации по описанию данных
  языков; эксперты по языкам описания моделей для трансляции. Далее рассмотрены основ-
  ные этапы инжиниринга знаний: определение стратегии приобретения знаний; идентифи-
  кация элементов знаний; создание системы классификации знаний; разработка подробной
  функциональной компоновки; предварительное планирование процессов передачи управле-
  ния; определение требований к системе. Полученные результаты позволят расширить
  функциональные возможности распределенной библиотеки моделей при трансляции моде-
  лей при помощи экспертной системы и эффективной обработки неопределенностей, воз-
  никающих в процессе трансляции.