Найти

Результаты поиска

• УЛУЧШЕНИЕ СЕГМЕНТАЦИИ НА МУЛЬТИФАЗНЫХ КТ СНИМКАХ С ПОМОЩЬЮ ОБУЧАЕМОГО ФАЗОВОГО СОВМЕЩЕНИЯ

  С. В. Ермоленко , И. Л. Каширина

  77-90

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Автоматизированный анализ мультифазных КТ снимков, получаемых в разные моменты времени после введения контрастного вещества, крайне важен для точного выявления патологий, но связан с фундаментальной проблемой пространственного несовпадения изображений на разных фазах из-за дыхания и движения пациента, что приводит к значительному снижению точности автоматической сегментации. Существующие методы предварительной регистрации (совмещения фаз) требуют ручной настройки параметров и не интегрируются в обучаемые конвейеры, что препятствует полной автоматизации процесса сегментации. Цель данного исследования заключалась в разработке дифференцируемого метода совмещения мультифазных КТ-изображений на основе обучаемых линейных аффинных преобразований, полностью встроенного в конвейер обучения модели сегментации. В отличие от традиционных подходов, предложенный метод реализует дифференцируемый модуль аффинной регистрации (включающий перенос, поворот и масштабирование), параметры которого оптимизируются градиентным спуском без ручной настройки и встроены непосредственно в вычислительный граф модели nnU-Net. В работе на открытом датасете КТ органов брюшной полости WAW-TACE проведено сравнение предлагаемого метода с базовым подходом сегментации мультифазных изображений (основанном на простой конкатенации фаз без регистрации) и методом аффинной регистрации, реализованным в библиотеке ITK.Elastix. Относительно сегментации без регистрации достигнут существенный прирост метрик качества: коэффициента Dice на 43,19% и метрики ROC-AUC на 13,55%. По сравнению с Elastix улучшение составило 13,43% по Dice, 6,86% по ROC-AUC и 19,6% по точности определения количества патологий на КТ-снимке. Практическая значимость исследования заключается в разработке готового модуля на PyTorch для интеграции в конвейеры анализа КТ-изображений, обеспечивающего полную автоматизацию регистрации без необходимости в ручной настройке гиперпараметров и с высокой вычислительной эффективностью

• ОРГАНИЗАЦИЯ НАВИГАЦИИ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО КАРТИРОВАНИЯ

  А.М. Корсаков , В. В. Иванова

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  КОГНИТИВНОГО КАРТИРОВАНИЯ

  Рассматривается актуальная задача обеспечения автономности мобильных роботов в сложных условиях, когда использование традиционных навигационных методов, основанных на глобальных системах координат и спутниковых данных, невозможно или неэффективно. Для решения данной проблемы предлагается подход, основанный на когнитивной (интерпретирующей) навигации, где основную роль играет семантическое понимание среды. Ключевой особенностью метода является построение когнитивной карты – семантически ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам-ориентирам (либо группам однородных ориентиров), а рёбра – фиксированным наборам информационно-двигательных действий (элементарным обусловленным паттернам поведения). Таким образом маршрут робота при его движении по когнитивной карте сводится к фиксированному набору информационно-двигательных действий. Процесс построения карты осуществляется автоматически на основе предварительно полученного семантически сегментированного изображения местности, что позволяет мобильному роботу априори получить информацию о взаимном расположении и форме ориентиров. Для формализации процесса навигации и управления поведением робота на основе когнитивной карты авторами предложен специально разработанный формальный язык LRNB (Language of Robot Navigation Behavior). Этот язык позволяет декомпозировать сложные миссии на элементарные информационно-двигательные действия, задавать условия их завершения и описывать сценарии взаимодействия с динамическими и статическими объектами. В работе описаны принципы построения когнитивной карты, синтаксис языка LRNB, а также механизм формирования маршрута как последовательности команд. Практическая часть включает результаты верификации подхода в условиях симуляции с использованием специально разработанного эмулятора, а также предварительные натурные испытания на лабораторном гусеничном мобильном роботе, подтвердившие принципиальную работоспособность предложенного подхода. Полученные результаты свидетельствуют о потенциале метода для применения в критически важных сценариях, таких как зоны стихийных бедствий, области радиоэлектронного подавления и другие среды с высокой степенью неопределённости. Предложены дальнейшие планы работ, связанные с приближением условий экспериментов к реальным условиям возможной эксплуатации

• ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

  О.Б. Лебедев , Р.И. Черкасов

  254-276

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления данных посредством операций пулинга и преобразование признаков в полносвязных слоях. Особое внимание уделено эволюции методов обнаружения объектов, где задача выбора модели рассмотрена как расширение классификации за счет интеграции регрессии пространственных координат, а также проведена оценка эффективности детекторов на основе метрик IoU, Precision, Recall и F1-score, демонстрирующих фундаментальный компромисс между точностью локализации и скоростью обработки. В качестве оптимального решения для систем реального времени представлен алгоритм YOLOv7, архитектура которого основана на разбиении входного изображения на сетку S×S ячеек с прямым предсказанием параметров ограничивающих рамок (координаты центра, ширина, высота) и вероятностей классов для каждой ячейки, а также использовании специализированных слоёв (SPP, PANet) для мультимасштабной агрегации признаков. Структура нейронной сети подтверждает эффективность используемого подхода, обеспечивающего высокое быстродействие без критического снижения точности в стратегически важных приложениях видеонаблюдения, автономных систем и дополненной реальности. Проведено сравнительное исследование одноэтапных и двухэтапных детекторов с оценкой их производительности по ключевым метрикам. Особое внимание уделено практическим аспектам применения технологий компьютерного зрения в реальных системах обработки визуальной информации

• РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ RTC-SAM ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕПЯТСТВИЙ НА ПУТИ МОБИЛЬНОГО РОБОТА

  В.Д. Матвеев , А. Е. Архипов , И. С. Фомин

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Задача определения препятствий перед мобильным роботом успешно и давно решена с примене-
  нием лазерных и ультразвуковых датчиков. Однако, препятствия, не обнаруживаемые такими видами
  датчиков, могут угрожать безопасности робота. Для их обнаружения в работе предлагается исполь-
  зовать систему технического зрения (СТЗ), информацию с которой обрабатывает нейронная сеть
  семантической сегментации, возвращающая маску препятствия на кадре и его класс. Основой для та-
  кой сети стала сеть универсальной сегментации SAM, требующая доработки для применения к задаче
  семантической сегментации. Особенность данной сети состоит в ее универсальной применимости, то
  есть возможности выделения любых объектов в произвольных условиях съемки. При этом SAM не
  предсказывает семантику объекта. В данной работе предложен дополнительный модуль, позволяю-
  щий реализовать семантическую сегментацию за счет классификации признаков выделяемых объек-
  тов. Обоснована возможность использования такого модуля для решения задачи дополнения выхода
  сети новой информацией. Результат классификации далее поступает в тот же алгоритм фильтра-
  ции, что и маски, чтобы гарантировать соответствие между полученным результатом универсаль-
  ной сети и дополняющего модуля. После интеграции модуля с моделью получена новая модель семанти-
  ческой сегментации, названная в работе RTC-SAM. С ее помощью проведена семантическая сегмента-
  ция общедоступного набора данных с изображениями открытой местности. Полученный результат в
  45 % по метрике IoU превосходит результат существующих методов на 13 %. Показанные в работе
  изображения результатов применения новой сети позволяют убедиться в ее работоспособности.
  Также описано тестирование разработанного решения с проведением исследования быстродействия
  разработанной модели на ПК и мобильном вычислителе. Алгоритм на мобильном вычислителе показы-
  вает недостаточную скорость для выхода в режим реального времени – больше 3,5 секунд на обра-
  ботку одного кадра. В связи с этим, одно из направлений дальнейших исследований в области повыше-
  ния быстродействия системы.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ СРЕДСТВАМИ В ЗАДАЧЕ СЕГМЕНТАЦИИ НОР ГРЫЗУНОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКИХ СВЕРТОЧНЫХ АРХИТЕКТУР

  М.А. Астапова

  19-30

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Исследуется применение нейросетевых архитектур для семантической сегментации нор
  грызунов с целью мониторинга их популяции на сельскохозяйственных полях. В частности, рас-
  сматриваются три модели для семантической сегментации: сверточный автокодировщик (САК),
  SegNet и U-Net. Эти модели применяются для анализа изображений, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БпЛА) и наземных роботизированных средств (РТС), что позволяет
  автоматически выявлять норы, минимизируя необходимость в трудозатратах при обработке
  больших объемов данных. Для обучения и тестирования моделей была подготовлена выборка,
  включающая 247 RGB-изображений, содержащих 1098 размеченных нор. Оценка показателей ка-
  чества семантической сегментации проводилась с использованием метрики Джаккара (IoU), в
  результате чего были получены следующие значения: 0,511 для САК, 0,548 для SegNet и 0,529 для
  U-Net. Была проведена оценка вычислительных ресурсов, необходимых для внедрения этих моделей
  в бортовые вычислительные устройства (БВУ) мобильных РТС. Рассмотрены два критерия: ко-
  личество операций с плавающей точкой (GFLOPS) и количество параметров моделей. Результа-
  ты показали, что SegNet требует 2,23 GFLOPS и имеет 0,76 миллиона параметров, что в 2,58 и
  2,33 раза меньше по сравнению с САК и U-Net соответственно. Количество операций с плавающей
  точкой для SegNet также оказалось на 2,43 и 1,88 раза ниже, чем у САК и U-Net соответственно.
  В результате, SegNet превзошла САК и U-Net как в эффективности сегментации, так и в требуе-
  мых вычислительных ресурсах. Данная работа выполнялась в рамках реализации системы компь-
  ютерного зрения сельскохозяйственной РТС.