При работе с алгоритмами выделения контуров объектов на растровых изображениях, основанных на операции двумерной свертки, возникает проблема обработки ими граничных пикселей в пиксельной матрице. Проблема связана с необходимостью самого алгоритма свертки использовать дополнительный набор пикселей, находящийся вне границ пиксельной матрицы обрабатываемого изображения. Эта проблема актуальна и в иных алгоритмах, объединенных общей чертой – использование операции двумерной свертки. Степень важности задачи определяется из необходимости многократного применения нелинейных фильтров к граничным пикселям, с последующим объединением нескольких изображений без искажений на границах. Существующие способы «доопределения» граничного набора пикселей, на этапе предварительной обработки пиксельной матрицы, примитивны и существенным образом влияют на последующие этапы обработки. Именно такая зависимость существует между методами «доопределения» граничных пикселей и алгоритмами выделения контуров объектов: Щарра, Прюитта, Собеля. Объект исследования в статье – пиксельная матрица полутонового изображения. Предмет изучения – оценка взаимосвязи алгоритмов выделения контуров объектов, с методами «доопределения» граничных пикселей. Основная цель – описание характеристик эффективного алгоритма заполнения граничных пикселей положительно воздействующих на последующую оценку откликов этих пикселей алгоритмами выделения контуров объектов, на основе операции двумерной свертки. Анализ, влияния алгоритма выделения контуров объектов на граничные пиксели от предварительного выбора методов «доопределения», проводится на примере объединения нескольких спутниковых снимков по контурам объектов городской инфраструктуры. Для простоты восприятия и необходимости визуализации большого объема данных (размера пиксельных матриц кодов полутонов) представлены графики: кодов полутонов доопределенных и граничных пикселей, пиксельных откликов для алгоритмов выделения контуров объекта. По проведенному анализу описаны критерии и характеристики эффективного метода «доопределения» граничных пикселей, с учетом последующего влияния их на работу алгоритмов выделения контуров объектов на растровых изображениях.

Диабетическая ретинопатия является одним из основных побочных эффектов диабета, которая вызывает тяжелые последствия, вплоть до слепоты. Основной задачей является ранняя диагностика данного заболевания с целью своевременного и эффективного лечения. Диабетическая ретинопатия может быть обнаружена гораздо быстрее и более точно, если использовать методы машинного обучения для анализа изображений сетчатки глаза человека. Разработка методов и алгоритмов детекции и классификации данного заболевания, а также автоматизация этого процесса, являются актуальными задачами и экономически эффективным мероприятием.

В статье основное внимание уделено вопросу классификации стадий диабетической ретинопатии с помощью нейронных сетей на основе изображений сетчатки глаза человека. Oписана задача классификации стадий диабетической ретинопатии, а также предложено использование архитектуры глубоких нейронных сетей на основе VGG16 и VGG19 с добавление пользовательских слоёв. В результате проведенных экспериментальных исследований приведены рекомендации по выбору размера исходных изображений сетчатки глаза, а также этапу предварительной обработки (обрезке изображения).

Выполнено исследование используемого набора данных, в результате чего обучение моделей нейронных сетей и оценка результатов проводилась с учетом дисбаланса классов.

Вработеприводитсяописаниепрограммнойреализациисистемывыделенияиоценкиинформативныхпризнаков по фотографиям переломов костных объектов для классификации переломов и идентификации предполагаемого орудия, которым нанесена травма. В качестве признаков использовались текстурные характеристики Харалика, локальные бинарные образцы, фильтры Габора, энергетические текстурные характеристики Лавса для 2D изображений поверхностей переломов. Проведенная оценка информативности позволила выбрать признаки, наиболее подходящие для решения задачи классификации переломов. Результаты будут использованы для судебно-экспертного исследования сложных поверхностей переломов с применением автоматизированной системы анализа цифровых изображений.

В настоящей работе с помощью модели формирования пассажиропотоков на условной транспортной сети, основанной на итерационном процессе изменения пассажиропотоков и скоростей, оценивается необходимость скоростных видов общественного транспорта, в частности, метрополитена. Модель предполагает формирование трассы потенциальных скоростных маршрутов на основе расчетных пассажиропотоков. Представлены результаты эксперимента на примере транспортной системы г. Краснодар для трех расчетных периодов – 2007 г., 2017 г., 2022 г.

Данная статья посвящена особенностям решения задачи планирования маршрута беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Решение рассматриваемой задачи предлагается осуществить в два последовательных этапа. На первом этапе выполняется расчет оптимального замкнутого маршрута БПЛА. При этом в качестве показателя эффективности принимается ресурс топлива, а в качестве критерия оптимальности маршрута – минимум общего расхода топлива. Эффективность полученного решения оценивается по отношению к известному алгоритму LinKernighan, реализованному в приложении Concorde 1.1. На втором этапе с помощью разработанного алгоритма выполняется корректировка найденного маршрута БПЛА с учетом имеющегося запаса топлива, т. е. решается вопрос о возвращении БПЛА или после пополнения запаса топлива в промежуточном пункте продолжения облета оставшихся участков.

Работа посвящена оптимизации формы легковесных деталей. Проанализированы преимущества и недостатки топологической оптимизации, как наиболее эффективного и популярного подхода к решению такого рода задач. Одной из характерных проблем применяемых методов является зависимость их результатов от сеточного разбиения, а также необходимость последующего перепроектирования геометрической модели. Для решения этой проблемы предложено выполнять формирование полостей на основе метода ESO непосредственно в конструктивной геометрической модели. Описаны основные этапы предлагаемого подхода, обосновано использование кластеризации для упрощения формы поверхностей сформированных полостей.

Поиск кратчайших путей во взвешенном графе — одна из ключевых задач компьютерных наук, которая имеет множество практических приложений в различных областях. В данной работе анализируется блочно-параллельный алгоритм поиска кратчайших путей с целью оценки влияния многоядерной системы и ее иерархической кэш-памяти на параметры реализации алгоритма в зависимости от размера графа и размера блока матрицы расстояний. В ней предлагается метод настройки размера блока на особенности многоядерной системы. Метод предполагает использование инструментов профилирования в процессе настройки и позволяет увеличить производительность параллельного алгоритма. Вычислительные эксперименты, проведенные на стоечном сервере, оснащенном двумя процессорами Intel Xeon E5-2620 v4, состоящих из 8 ядер и 16 аппаратных потоков каждый, убедительно показали для различных размеров графов, что поведение и параметры работы иерархической кэш-памяти слабо зависят от размера графа и определяются размером блока матрицы расстояний. Чтобы настроить алгоритм на целевую многоядерную систему, предпочтительный размер блока может быть найден один раз для графа, размер представления которого превышает размер кэша, совместно используемого ядрами процессора. После этого найденный размер блока можно многократно использовать для эффективного решения задачи о кратчайших путях на графах большего размера.

Приведено формальное описание математической модели стеганографической системы, основанной на ключе-вой информации в виде стегонаборов. Математическая модель стеганографической системы предназначена как для размещения скрытых меток для контроля целостности документов, выступающих в качестве контейнера, так и для скрытой передачи данных. Существующие математические модели не полностью удовлетворяют требованиям, предъявляемым к стеганографическим системам. Предлагаемая модель строится на основе понятий трехуровневого ключа, стегонабора, компонента контейнера, блока сообщения и контрольного числа. Трехуровневый ключ представляет собой множество фактических стеганографических преобразований в зав-симости от типа контейнера. Стегонабор представляет собой элемент множества ключа. Компонентом стегоконтейнера является такое его подмножество, что для него существует стегонабор. Блоком сообщения является такая последовательная часть сообщения, что для нее существуют компонент контейнера, в котором она может быть скрыта при помощи соответствующего стегонабора. Модель реализует применение различных стегонаборов к различным компонентам контейнера, причем сообщение может разбиваться на блоки. Модель позволяет контролировать целостность цифровых меток и скрытого сообщения. Предлагаются возможные варианты практического применения математической модели, такие как контроль целостности сообщения при вычислении контрольного числа, разбиение сообщения на блоки и последовательный контроль их целостно-сти по аналогии с системой блокчейн.

Выполнена МКЭ-оценка напряженного состояния маяка Эдистон, включающего бионическую башню. Виртуальные испытания проведены для нагружения собственным весом, ветром, потоком воды и ударом предельной 50-летней волны. Выявлены концентраторы сжатия в башне. Показана компенсация силой тяжести потенциальных динамических концентраторов растяжения. Отмечена равномерность распределения напряжений в бионической башне. Даны рекомендации по мониторингу системы.

Собран методический опыт по привлечению студентов к командной интерактивной работе по виртуальным испытаниям ответственных сооружений с помощью МКЭ.