Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 8.
-
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОНИТОРИНГУ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ: ОБЗОР И КОНЦЕПЦИЯ АВТОНОМНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ БПЛА
Н.Д. Болдырев , В. В. Гилка , А.С. Кузнецова , Д.А. Морозов58-802025-12-30Аннотация ▼Природные пожары ежегодно наносят серьёзный урон экосистемам, экономике и безопасности населения, а своевременное обнаружение возгораний и прогнозирование их развития повышает оперативность реагирования на угрозу и позволяет оптимально распределять ресурсы при ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС). Существующие методы мониторинга ограничены скоростью обнаружения очагов возгорания и оперативностью их дальнейшего распростанения, что снижает эффективность действий спасательных служб. Для решения данной проблемы могут использоваться гетерогенные источники данных, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), распределённые датчиковые сети, мобильные комплексы полевого наблюдения, наземные тепловизионные станции и т.д., которые могут способствовать проведению более точного анализа текущей обстановки и повышению достоверности прогнозных моделей распространения пожаров. Целью исследования стала разработка концепции автоматизированного подхода к мониторингу и прогнозированию природных пожаров на основе беспилотных летательных аппаратов. Мы считаем, что такой подход сумеет повысить оперативность обнаружения очагов возгорания и точность прогнозирования их распространения. Задачи включают анализ существующих методов мониторинга, формирование концепции системы, интегрирующей многоспектральную съёмку, оптимизированную передачу данных, автоматическую сегментацию и прогнозирование на основе машинного обучения, а также обеспечивающей взаимодействие оператора и специалистов по оповещению. В работе использовались методы сбора, анализа и передачи данных с БПЛА, обработка многоспектральных изображений, машинное обучение и нейронные сети для детекции очагов возгорания, алгоритмы сегментации изображений и имитационное моделирование для прогнозирования распространения огня, визуализация данных для поддержки принятия решений оператором и администратором, логирование и анализ результатов для обучения моделей, программная инженерия и технологии человеко-машинного взаимодействия. Система сократит время обнаружения и прогнозирования пожаров, предоставит возможность оператору запускать несколько дронов одновременно и автоматизирует обработку получаемых с них данных. Автоматизация процессов позволит сократить время реакции на ЧС и численность персонала, улучшить распределение ресурсов, повысить точность прогнозов и своевременность информирования экстренных служб. Это поможет снизить ущерб от природных пожаров и повысить безопасность населения и экосистем. Несмотря на существующие успехи, достигнутые в решении этой задачи, комплексная система, концепция которой описывается в данной статье, пока не существует в полной мере ни в России и странах СНГ, ни в западных и азиатских странах. Хотя отдельные компоненты, такие как БПЛА для мониторинга и искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных, уже активно используются, интегрированного решения, которое бы объединяло все элементы (управление дронами, прогнозирование распространения огня в режиме, приближенном к реальному времени, передача данных и взаимодействие с экстренными службами), на данный момент нет. Эта концепция представляет собой новый подход, который может стать прорывной технологией для борьбы с природными катастрофами
-
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТРАДИЦИОННЫХ И СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МОНИТОРИНГА ЛИНИЙ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧ
О. В. Афанасьева , Т.Ф. Туляков182-1882025-10-01Аннотация ▼Проводится всесторонний анализ эффективности традиционных и современных технологий мониторинга линий электропередач (ЛЭП). Линии электропередач являются критически важным элементом энергетической инфраструктуры, и их надежная эксплуатация напрямую влияет на экономическую стабильность и безопасность. Традиционные методы мониторинга, такие как визуальные осмотры и механические устройства, долгое время оставались основными инструментами контроля, однако их ограниченная точность, высокая зависимость от человеческого фактора и невозможность оперативного выявления скрытых дефектов делают их менее эффективными в условиях возрастающих нагрузок на энергосистемы. Современные технологии, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), интернет вещей (IoT), автоматизированные системы мониторинга и цифровые двойники, предлагают принципиально новые возможности для контроля состояния ЛЭП. Они обеспечивают высокую точность диагностики, непрерывный сбор данных в реальном времени, снижение эксплуатационных затрат и повышение безопасности персонала. В статье представлена классификация как традиционных, так и современных методов, а также проведен их сравнительный анализ по ключевым параметрам: точность, скорость реагирования, стоимость, безопасность и влияние на эксплуатацию. Результаты исследования демонстрируют, что современные технологии превосходят традиционные подходы по всем рассмотренным критериям. В частности, использование IoT и БПЛА позволяет минимизировать человеческий фактор, сократить время инспекций и повысить детализацию данных. Системы цифровых двойников дают возможность прогнозировать возможные аварии и оптимизировать плановое обслуживание. Однако успешное внедрение инновационных решений требует дополнительных инвестиций, обучения персонала и интеграции с существующими системами управления. В заключении делается вывод о стратегической важности перехода на современные технологии мониторинга ЛЭП для повышения надежности и устойчивости энергетической инфраструктуры. Несмотря на высокие первоначальные затраты, их долгосрочные преимущества, включая снижение аварийности, экономию ресурсов и повышение безопасности, полностью оправдывают инвестиции. Авторы подчеркивают необходимость дальнейшего развития цифровых технологий в энергетике для обеспечения стабильного и эффективного функционирования электросетей
-
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ И АНАЛИЗА ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ТРЕНДОВ
М.С. Анферова , А.М. Белевцев , В. В. Дворецкий2025-01-30Аннотация ▼Стремительный рост научных знаний и постоянно растущий объем научных публикаций
создают серьезные проблемы для выявления новых тенденций и понимания меняющегося исследо-
вательского ландшафта. Формирование технологических трендов необходимо для разработки и
построения дорожных карт развития на национальном, отраслевом и корпоративном уровнях.
Задача определения технологических трендов является важной проблемой в области анализа дан-
ных и машинного обучения. Известные методы анализа, включающие кластеризацию по времен-
ному фактору, позволяют сформировать ключевые фразы, но задача формирования трендов, ис-
следования их характеристик и динамики их развития не имеют в настоящее время удовлетвори-
тельного решения. Решение этой задачи предполагает: – создание методики перехода от ключе-
вых фраз к непосредственно названию новых технологических трендов; – определение закономер-
ности, развития технологий в заданной предметной области; – определение направления разви-
тия будущих исследований. Решение этих задач позволит создать эффективный инструмент
поддержки принятия решений, уменьшить время выявления тренда, оценки динамики его разви-
тия и построения дорожных карт. В представленной работе предлагается новый подход к фор-
мированию технологических трендов. Метод основан на алгоритмах машинного обучения и мето-
дах обработки естественного языка и направлен на преодоление некоторых ограничений тради-
ционных методов. В частности, методика позволяет выявить сложные взаимосвязи между раз-
личными научными концепциями и обеспечивает более точный и всесторонний способ выявления
трендов. Проведен анализ методов и способов выявления трендов научно-технологического раз-
вития и их развития на основе ключевых слов, выявленных с помощью модели, использующей кла-
стеризацию по времени. Предложен алгоритм выявления трендов. -
АНАЛИЗ ТРЕБОВАНИЙ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕРВИСОВ МОНИТОРИНГА
М.С. Анферова , А.М. Белевцев2022-08-09Аннотация ▼Рассмотрены проблемы стратегического анализа и выбора направлений развития инно-
вационных предприятий в условиях перехода к 6 технологическому укладу и индустрии 4.0. Оп-
ределены основные уровни анализа. Обозначены цели стратегического анализа исходя из мас-
штаба проводимого исследования. Выделены задачи анализа, решение которых позволит дос-
тичь поставленных целей. Показана сложность решения задач глобального мониторинга, ко-
торые обусловлены большим объемом разнородной и неструктурированной информации.
В этих условиях тематический поиск и аналитическая обработка информации не могут быть
выполнены без применения автоматизированных информационно-аналитических систем и соз-
дания поисковых сервисов на базе искусственного интеллекта. Предложена общая процедура
мониторинга. Определены основные этапы мониторинга технологических трендов, показаны
задачи, решаемые в рамках конкретного этапа и планируемый результат. На основе общей
процедуры мониторинга определены основные приоритетные функции, которыми должны
обладать разрабатываемые сервисы. А также проблемы их разработки и структуризация
полученной информации в виде информационных объектов и кластеризация документов. В от-
личие от известных систем глобального мониторинга, в которых поиск основан на индикато-
рах: рост использования ключевых слов, увеличение численности новых авторов, цитирование
работ из смежных областей. Предложены алгоритмы, обеспечивающие определение опорных
тем, оценку ранжирования и релевантности информации. Дано описание работы алгоритмов
на примере создания сводной информационной таблицы, с помощью которой происходит фор-
мирование взаимосвязей документов научно-технологического развития по заданному направ-
лению мониторинга и поиск конкретных документов в базе данных. Построение поисковых
сервисов на основе представленных алгоритмов обеспечит выделение опорных тем докумен-
тов, предоставит более достоверные результаты кластеризации неструктурированной ин-
формации и формирования научно-технологических трендов, в информационно-аналитических
комплексах. Для реализации алгоритма предлагается использовать язык программирования
Python. Внедрение данных алгоритмов повысит качество и эффективность информационного
поиска в условиях большого объёма неструктурированной информации. -
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ УСЛОВИЙ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В ГРУППЕ БПЛА
И.Б. Сафроненкова , А.Б. Клименко2021-12-24Аннотация ▼Рассмотрена проблема распределения вычислительной нагрузки в группе беспилот-
ных летательных аппаратов (БПЛА) при осуществлении мониторинга некоторой области
в изменяющихся условиях внешней среды, которая оказывает непосредственное влияние на
потребление бортового энергоресурса. Описан один из этапов решения задачи мониторин-
га, осуществляемого гетерогенной группой БПЛА, заключающийся в распределении БПЛА
по полосам сканирования. Отмечено, что при выполнении данного этапа, отсутствует
возможность учета факторов влияния окружающей среды, что важно ввиду ограниченно-
сти бортовых энергоресурсов. В связи с этим, весьма вероятна ситуация, когда БПЛА не в
состоянии выполнить назначенную на него подзадачу, что ставит под угрозу выполнения
всей миссии группы. Во избежание данной ситуации, предложено использовать методику
принятия решения о необходимости перераспределения нагрузки в группе мобильных робо-
тов (МР). В основе принятия решения лежит процедура онтологического анализа, позво-
ляющая ограничить число вариантов для переноса нагрузки. Разработана модель онтоло-
гии распределения вычислительной нагрузки в группе БПЛА, учитывающая возможность
привлечения дополнительной производительности либо за счет ресурсов соседних БПЛА,
либо за счет устройств «туманного» слоя. Приведены примеры продукционных правил, на
основе которых принимается решение о необходимости переноса нагрузки. Показано, что
при увеличении числа изменений условий окружающей среды, время использования допол-
нительных вычислительных ресурсов уменьшается, что, приводит к необходимости привлечения их большего объема для выполнения поставленной задачи. Проведена сравнительная оценка объема привлекаемых ресурсов при реализации двух методов-аналогов решения задачи переноса вычислительной нагрузки в зависимости от частоты изменений условий
окружающей среды. Результаты вычислительных экспериментов показали, что эффективность применения метода на основе онтологического анализа в динамичной среде выше, чем метода на основе ЛГУ (локальных групп устройств). Это позволяет увеличить
время совместного выполнения миссии группой роботов. -
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СЕРВИСА ПОИСКА И МОНИТОРИНГА ИНФОРМАЦИИ
М. С. Анферова, А.М. Белевцев2021-08-11Аннотация ▼Описана проблема стратегического анализа и выбора направлений развития инноваци-
онного предприятия в условиях перехода к 6 технологическому укладу и индустрии 4.0. В дан-
ных условиях поисково-аналитическая обработка информации не может быть полноценно
выполнена без применения автоматизированных информационно-аналитических систем, в
том числе и на базе искусственного интеллекта. В ходе анализа были определены основные
приоритетные функции, которые должны обеспечивать разрабатываемые сервисы. Обо-
значены основные трудности при разработке данных сервисов, такие как: предварительная
обработка данных и автоматизированная проверка актуальности баз данных. Для эффек-
тивного решения поставленных задач сервис интеллектуального мониторинга и поиска ин-
формации должен использовать комплексный подход с учетом эффективности применения
методов для отдельных подзадач, обеспечивать высокую эффективность реализации всех
этапов процедуры интеллектуального мониторинга. В связи с этим в данной работе описы-
вается не только разработка общего интеллектуального поискового алгоритма, но и от-
дельные блок-алгоритмы, необходимые для обеспечения приоритетных функций разрабаты-
ваемого сервиса. В работе представлены следующие алгоритмы: алгоритм информационного
поиска, необходимый для решения задачи полнотекстового поиска документов в пределах
базы информационных ресурсов информационно-аналитического комплекса; алгоритм про-
цедуры внесения новых документов; алгоритм предварительной обработки данных, выклю-
чающий в себя стемминг и удаление знаков препинания для последующего анализа текста;
алгоритм оценки ранжирования и релевантности информации, включающий в себя вектори-
зацию документов; алгоритм кластеризации результатов поиска информации на основе ней-
ронной сети Кохонена; алгоритм проверки актуальности информации -проверка соответст-
вия локальной копии документа актуальной версии на веб-ресурсе источника. Предложен и
обоснован язык программирования Python для реализации представленного алгоритма. Сис-
тема обеспечивает автоматизированный непрерывный мониторинг с высокой периодично-
стью отправки запроса без участия оператора, что повысит качество и эффективность
информационного поиска в условиях большого объёма неструктурированной информации -
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ СЛОЖНЫХ УСЛОВИЙ ПОЖАРНОЙ ОБСТАНОВКИ НА КАЧЕСТВО НАБЛЮДЕНИЯ И БЕЗОПАСНОСТЬ ПОЛЁТА БЛА
М. И. Мокрова2021-04-04Аннотация ▼Авиационный мониторинг пожаров с помощью беспилотных летательных аппаратов
(БЛА), в частности, лесных, в процессе которого производится поиск различных объектов
интереса: людей, автомобилей и пр., является одним из наиболее эффективных мероприя-
тий по снижению уровня возможных потерь. В представленной работе рассматриваются
подходы к формированию алгоритмов обработки и улучшения изображений, получаемых в
процессе выполнения мониторинга пожарной обстановки, основанные на использовании
нейросетей, а также алгоритмов фильтрации изображений, с целью поиска различныхобъектов интереса. Мониторинг пожаров с помощью беспилотного летательного аппа-
рата представляет собой двухкритериальную задачу: существует необходимость макси-
мально обезопасить аппарат от теплового воздействия пожара, а также максимально
улучшить наблюдаемость, что может быть достигнуто за счёт снижения высоты полё-
та. В настоящей работе представлены разработанные авторами эмпирические модели
безопасности полета беспилотного летательного аппарата и наблюдаемости объектов
интереса в процессе мониторинга пожарной обстановки. Предлагаемые модели позволяют
учитывать особенности условий мониторинга, такие как приоритетность обнаружения
объекта интереса к безопасности самого разведывательного аппарата, влажность возду-
ха, рельеф и вид местности, время суток и прочее. Рассмотрен пример применения модели
контрастности на примере поиска и обнаружения метки «буква». На основе проведенного
эксперимента по распознаванию метки в дыму, осуществлен анализ предлагаемых моделей,
приведены количественные результаты. В работе описаны критерии оптимальности вы-
бора высоты полёты аппарата над наблюдаемой сценой, которые формируются на основе
базы экспертных оценок, а также предложенных моделей наблюдаемости и безопасности
полёта БЛА. В зависимости от целевой задачи поиска возможна вариативность критерия
оптимальности выбора высоты полёта БЛА над наблюдаемой сценой. -
РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР, РАСТЕНИЙ И ЛЕСНЫХ МАССИВОВ
И. Б. Аббасов , Ратнадип Р. Дешмух2020-10-11Аннотация ▼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.
1 - 8 из 8 результатов
