РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ РАСПОЗНАНИЯ СИГНАЛОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современный этап развития радиотехнических информационных систем характеризуется одной общей тенденцией. Она заключается в том, что объектом их обработки являются различного рода изображения, достаточно сложные по структуре и с неоднородными статистическими свойствами. Примером могут служить телевизионные, диагностические и охранные системы, системы наблюдения за земной и водной поверхностями, ближним космическим пространством. Задачей таких систем является не только такая пассивная функция, как формирование самих изображений, но, в первую очередь, понимание изображений - обнаружение на сложном статистически неоднородном и многоградационном по яркости фоном представляющих интерес объектов, распознавание и оценка их параметров. Форма изображения является концентратором информации, содержащейся в изображении. Она интерпретируется как заданный в аналитическом виде сигнал. В работе предлагается подсистема распознавания сигналов сложной формы, базирующаяся на основе сенсорных сетей. Приведена иллюстрация структурной схемы подсистемы. Показана методика распознавания изображений. Приведены результаты распознавания.

Об авторах

Татьяна Владимировна Аветисян

Колледж ВИВТ; Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: vtatyana_avetisyan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3559-6070

преподаватель колледжа, специалист проектного отдела ВИВТ

 

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Яков Евсеевич Львович

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

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

профессор, доктор технических наук

 

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Андрей Петрович Преображенский

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий

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

профессор, доктор технических наук

 

Россия, ул. Ленина, 73а, г. Воронеж, 394043, Российская Федерация

Список литературы

  1. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ некоторых направлений повышения пропускной способности ip-сетей связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 42-45.
  2. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Особенности оптимизации беспроводных систем связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 68-71.
  3. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ характеристик современных ip-сетей связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 64-67.
  4. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Исследование характеристик алгоритмов классификации // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 2 (41). С. 96-99.
  5. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ особенностей современных беспроводных сенсорных сетей // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 99-102.
  6. Мельникова Т.В., Питолин М.В., Преображенский Ю.П. Моделирование обработки больших массивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
  7. Синюков Д.С., Потудинский А.В. Экспериментальное исследование системы автоматического поиска и устранения неисправностей в базе данных // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
  8. Мочалин, В. Д. Классификация изображений по форме / В. Д. Мочалин, А. А. Рогозин. – Измерительная техника, 2002, №5, С.35-38
  9. Ветров А.Н., Потлов А.Ю. Оценка эффективности пространственной интерполяции при обработке совмещенных разнодиапазонных изображений // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
  10. Ветров А.Н., Потлов А.Ю., Фролов С.В., Судаков Д.Е. Обработка разнодиапазонных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Аветисян Т.В., Львович Я.Е., Преображенский А.П., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».