DEVELOPMENT OF A SUBSYSTEM FOR THE RECOGNITION OF SIGNALS WITH A COMPLEX SHAPE

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The modern stage of development of radio information systems is characterized by one general tendency. It consists in that object of their processing are various kinds of images, difficult enough on structure and with heterogeneous statistical properties. Television, diagnostic and security systems, observation systems for land and water surfaces, near space can serve as an example. The task of such systems is not only a passive function such as formation of images themselves, but first of all the understanding of images - detection on a complex statistically heterogeneous and multigradational in brightness background of the objects of interest, recognition and evaluation of their parameters. The image form is a concentrator of information contained in the image. It is interpreted as an analytically defined signal. This paper proposes a subsystem for the recognition of signals of complex shape, based on sensor networks. The illustration of the structural scheme of the subsystem is given. The technique of image recognition is shown. The results of the recognition are presented.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Tatiana Avetisyan

Voronezh Institute of High Technologies

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vtatyana_avetisyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3559-6070

project specialist VIVT

 

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Jakov Lvovich

Voronezh Institute of High Technologies

Email: Komkovvivt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7051-3763

Doctor of Technical Sciences, Professor

 

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Andrey Preobrazhenskiy

Voronezh Institute of High Technologies

Email: Komkovvivt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6911-8053

Doctor of Technical Sciences, Professor

 

Ресей, 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz nekotoryh napravlenij povysheniya propusknoj sposobnosti ip-setej svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 1 (40). S. 42-45.
  2. L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Osobennosti optimizacii besprovodnyh sistem svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 1 (40). S. 68-71.
  3. L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz harakteristik sovremennyh ip-setej svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 3 (42). S. 64-67.
  4. L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Issledovanie harakteristik algoritmov klassifikacii // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 2 (41). S. 96-99.
  5. L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz osobennostej sovremennyh besprovodnyh sensornyh setej // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 3 (42). S. 99-102.
  6. Mel’nikova T.V., Pitolin M.V., Preobrazhenskij YU.P. Modelirovanie obrabotki bol’shih massivov dannyh v raspredelennyh informacionno-telekommunikacionnyh sistemah // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
  7. Sinyukov D.S., Potudinskij A.V. Eksperimental’noe issledovanie sistemy avtomaticheskogo poiska i ustraneniya neispravnostej v baze dannyh // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
  8. Mochalin, V. D. Klassifikaciya izobrazhenij po forme / V. D. Mochalin, A. A. Rogozin. – Izmeritel’naya tekhnika, 2002, №5, S.35-38
  9. Vetrov A.N., Potlov A.YU. Ocenka effektivnosti prostranstvennoj interpolyacii pri obrabotke sovmeshchennyh raznodiapazonnyh izobrazhenij // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
  10. Vetrov A.N., Potlov A.YU., Frolov S.V., Sudakov D.E. Obrabotka raznodiapazonnyh izobrazhenij na baze matrichnyh priborov s zaryadovoj svyaz’yu // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Avetisyan T.V., Lvovich J.E., Preobrazhenskiy A.P., 2023

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».