Д.В. Васильева1

1Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург, Россия)

1dolli.dina@mail.ru

Постановка проблемы. Проблемы своевременного выявления экологических нарушений, вызванных последствиями разнообразных техногенных катастроф на суше и на водной поверхности акваторий морей и океанов, обусловлены несовершенством методов контроля и мониторинга больших пространств. Поэтому актуален поиск подходов к процедурам обучения, используемым при построении систем мониторинга.

Цель. Рассмотреть подходы к формированию признаковых пространств на основе обработки кратномасштабных распределений сигналов с камер беспилотных летательных аппаратов с применением дискретных рядов вейвлетов непрерывного времени.

Результаты. Предложен подход к формализации задачи распознавания. Представлены результаты использования дискретных рядов вейвлетов непрерывного времени, эффективность которых аналогична использованию многоразмерного банка фильтров, нагруженных на интеграторы. Приведены результаты практического эксперимента, который показал, что увеличение размерности векторов признаков снижает их контрастность. Сформированы направления дальнейшего исследования.

Практическая значимость. Представленные результаты открывают новые возможности для реализации систем распознавания на уровне программного обеспечения.

Васильева Д.В. Алгоритм обнаружения загрязнений поверхности океана по результатам обработки изображений с систем видеонаблюдения // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2024. Т. 22. № 4. С. 6−16. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j20700814-202404-01

1. Васильева Д.В., Дворников С.В., Дворников С.С., и др. Автоматизация процедур обнаружения лесных пожаров по результатам обработки видео // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.‑Петерб. ун‑та ГПС МЧС России». 2023. № 4. С. 30−40.
2. Васильева Д.В., Дворников С.В., и др. Обнаружение морских дронов в оптическом диапазоне // Морской вестник. 2023 декабрь. № 4 (88). С. 90−92.
3. Vasilyeva D.V., Dvornikov S.V., Yakushenko S.А., Dvornikov S.S. Аutomation of detection procedures based on the results of processing images from video surveillance systems // Сб. тезисов докладов III Междунар. форума «Математические методы и модели в высокотехнологичном производстве». 08.11.2023 г. Ч. 1. ГУАП. 2023.
4. Васильева Д.В., Дворников С.В., Дворников С.С. Обоснование технических требований к РЛС обнаружения // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2023. № 4. С. 97−104. EDN NZSBEJ.
5. Васильева Д.В., Дворников С.В., Дворников С.С., и др. Формирование векторов признаков для систем видеонаблюдения // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2023. № 4. С. 62−68. EDN NZSBEJ.
6. Бестугин А.Р., Антохин Е.А., Дворников С.В., Дворников С.С., Киршина И.А. Псевдораспределение Вигнера в задачах оценки параметров радиоимпульсов // Успехи современной радиоэлектроники. 2022. Т. 76. № 12. С. 7−14. DOI: https:// doi.org/10.18127/j20700784-202212-02.
7. Амосов О.С., Амосова С.Г., Иочков И.О. Точное многоклассовое распознавание дефектов заклепочных соединений в авиационных изделиях по их видеоизображениям с использованием глубоких нейронных сетей // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2022. № 5. С. 30−41.
8. Дюк В.А., Малыгин И.Г. Сравнение алгоритмов распознавания типов транспортных средств по параметрам их силуэтов // Морские интеллектуальные технологии. 2018. № 4‑4(42). С. 197−201.
9. Дворников С.В., Алексеев А.А., Железняк В.К., Комарович В.Ф. Автоматизированная система контроля интенсивности физических полей рассеивания сигналов // Научное приборостроение. 2000. Т. 10. № 3. С. 77−87.
10. Дворников С.В., Железняк В.К., Храмов Р.Н. и др. Метод обнаружения радиоизлучений на основе частотно-временного распределения Алексеева // Научное приборостроение. 2006. Т. 16. № 1. С. 107−115.
11. Нгуен Чонг Н., Подстригаев А.С. Распознавание сигналов в автокорреляционном приемнике // Вестник связи. 2022. № 5. С. 36−40.
12. Дворников С.В., Сауков А.М. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов // Научное приборостроение. 2004. Т. 14. № 1. С. 85−93. EDN HSQOSB.
13. Дворников С.В. Теоретические основы частотно-временного анализа кратковременных сигналов: Монография. Военная акад. связи. Санкт-Петербург: ВАС. 2010. 240 с.
14. Дворников С.В. Проблема поиска сигналов источников информации при радиомониторинге // Мобильные системы. 2007. № 4. С. 33−35. EDN HZSJCX.
15. Дворников С.В., Железняк В.К., Комарович В.Ф., Храмов Р.Н. Метод обнаружения радиосигналов на основе обработки их частотно-временных распределений плотности энергии // Информация и космос. 2005. № 4. С. 13−16. EDN KXAITT.
16. Гайдар С.М., Павлов А.Е., Пикина А.М., Ветрова С.М. Кратномасштабный вейвлет-анализ профилограммы // Агроинженерия. 2022. Т. 24. № 5. С. 62−66. DOI 10.26897/2687-1149-2022-5-62-66. EDN HTJLRH.
17. Дворников С.В., Дворников С.С., Спирин А.М. Синтез манипулированных сигналов на основе вейвлет-функций // Информационные технологии. 2013. № 12. С. 52−55. EDN ROTMAR.
18. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. Пер. с англ. М.: Наука. 1979. 368 с.
19. Баулин Ф.Б., Бурый Е.В. Методы формирования векторов признаков для распознавания объектов по дальностным портретам в импульсной лазерной локации // Компьютерная оптика. 2021. Т. 45. № 6. С. 934−941. DOI 10.18287/2412-6179-CO-891.
20. Дворников С.В., Манаенко С.С., Дворников С.С., Погорелов А.А. Синтез фазоманипулированных вейвлет-сигналов // Информационные технологии. 2015. Т. 21. № 2. С. 140−143. EDN TIXKBD.
21. Нхан Н.Ч., Подстригаев А.С. Экспериментальная проверка алгоритма распознавания типа сигнала в автокорреляционном приемнике // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2022. № 80. С. 46−52. DOI 10.21667/1995-4565-2022-80-46-52. EDN UHFZFA.
22. Олейник И.И. Исследование решающих правил распознавания объектов в малобазовой поляризационной измерительной системе при субполосной обработке сигналов // Экономика. Информатика. 2020. Т. 47. № 3. С. 648−660. DOI 10.18413/2687-0932-2020-47-3-648-660.
23. Хохлов В.К., Глазков В.В., Лихоеденко А.К. Обоснование выбора и сокращения размерности нецентрированных информативных признаков сигналов в информационных системах ближней локации // Успехи современной радиоэлектроники. 2020. Т. 74. № 8. С. 22−33. DOI 10.18127/j20700784-202008-02.
24. Дворников С.В., Дворников С.С., Коноплев М.А. Алгоритм распознавания сигналов радиосвязи на основе симметрических матриц // Информационные технологии. 2010. № 9. С. 75−77. EDN MUSLAD.
25. Дворников С.В. Теоретические основы синтеза билинейных распределений энергии нестационарных процессов в частотно-временном пространстве (обзор) // Труды учебных заведений связи. 2018. Т. 4. № 1. С. 47−60.
26. Симонов А.Н., Волков Р.В., Дворников С.В. Основы построения и функционирования угломерных систем координатометрии источников радиоизлучений: Учеб. пособие. СПб.: ВАС. 2017. 248 с. EDN: XRBXML.
27. Дворников С.В., Степынин Д.В., Дворников А.С., Букарева А.П. Формирование векторов признаков сигналов из вейвлет-коэффициентов их фреймовых преобразований // Информационные технологии. 2013. № 5. С. 46−49. EDN QAQWUF.
28. Семенов В.И. Сравнение алгоритма кратномасштабного анализа изображений в частотной области с алгоритмом Малла // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2022. № 59. С. 73−82. DOI 10.17223/19988605/59/8.
29. Дворников С.В., Дворников С.С., Пшеничников А.В. Аппарат анализа частотного ресурса для режима псевдослучайной перестройки рабочей частоты // Информационно-управляющие системы. 2019. № 4(101). С. 62−68. DOI 10.31799/1684-8853-2019-4-62-68.