Выполнен анализ различных используемых моделей по оценке экологического воздействия  транспорта на экосистему городов, разработан программный  продукт  для  автоматизации  методики расчетов выбросов от автомобильного транспорта на базе разработанных в Белорусском национальном техническом университете с использованием GPS-треков. Приведены результаты применения методики для оценки экологических потерь в дорожном движении в городах с наложением на геокарту конкретного участка дорожной сети. Даны рекомендации по дальнейшему совершенствованию предлагаемой методики оценки экологических потерь от транспорта в экосистеме города.

Рассмотрены закономерности изменения частот и форм собственных колебаний и напряженного состояния кремниевого чувствительного элемента механической системы МЭМС-акселерометра в зависимости от изменения радиусов скругления конструктивных элементов. Установлено увеличение собственных частот системы и напряжений в торсионных подвесах с увеличением радиусов сопряжений подвеса с рамкой и инерционной массой. Скругление формы подвесов в плане приводит к снижению собственных частот и росту напряжений, возникающих при колебательных движениях. Подтвержден факт локализации форм колебаний высокой частоты в инерционной массе. Рекомендован комплекс конструктивных решений, позволяющих управлять вибрационным состоянием механической системы МЭМСакселерометра.

Для идентификации и классификации объектов на изображениях, полученных с помощью съемочных средств БПЛА и орбитального базирования, предложена нейросетевая модель классификации, основанная на использовании автоэнкодера и построенная по архитектуре ансамбля многослойных персептронов. При выделении информативных признаков дополнительно добавляется цветовая информация, инвариантная к масштабу и поворотам изображения и основанная на построении поканальных гистограмм. Модель реализована с использованием библиотеки Keras. Использование предложенной модели для классификации на четыре класса: «Пожар», «Задымление», «Растительность» и «Строения», позволяет достичь точности классификации выше 99 %.

 В статье представлены результаты экспериментов, выполненных с целью исследования инвариантности цифрового описания изображения рукописной подписи, представленной на бумажном носителе. Описание строится на базе нормализованного изображения подписи, оцифрованного в видимом диапазоне электромагнитного спектра сканером, с последующим вычислением распределения ее локальных особенностей. Экспериментально исследована изменчивость данного представления подписи относительно разных условий, имитирующих изменение ее цвета, ориентации на бумаге, толщины линии и размеров. Показано, что цифровое описание изображения рукописной подписи, ранее предложенное авторами, достаточно инвариантно относительно перечисленных условий ее исполнения для выполнения процедуры верификации рукописной подписи.

Рассмотрено применение алгоритма определения структурных различий на основе морфологического проектора для сравнения дерматоскопических изображений. Это позволит выявлять изменения, произошедшие в новообразованиях кожи с течением времени, для более точной диагностики их злокачественности. Предлагаемый алгоритм позволяет выявить различия в изображениях при наличии существенной разницы в яркости и цветовой гамме сравниваемых изображений, а также не учитывать мелкие несущественные детали, такие, как шум, метки оптики дерматоскопа, волосы и т.д.Также рассмотрена методика корректировки рассинхронизации полученных в разное время изображений, использующая индекс структурного сходства в качестве метрики подобия, и алгоритм синусов-косинусов в качестве оптимизационного. Проведено тестирование предлагаемых алгоритмов на дерматоскопических изображениях и продемонстрирован возможность их применения.