ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2019 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 1,051
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,466
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,051
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,466
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,395
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 9403
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 295
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 369
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2019 год: 291
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2019 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 7

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2021

Статьи журнала №1 2021

21. Система непрерывного мониторинга и управления качеством производства стеклодротов [№1 за 2021 год]
Авторы: Матвеев Ю.Н. (matveev4700@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, доктор технических наук; Аль-окаби М.М. (malaqab40@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, кафедра электронно-вычислительных машин (аспирант); Стукалова Н.А. (nast77@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (доцент);
Аннотация: В работе описаны архитектура, методы и средства, используемые при создании системы непрерывного мониторинга и управления качеством производства стеклодротов на основе оптических технологий и методов технического зрения. Методы технического зрения и оптические технологии часто применяются для проверки качества стеклянных изделий, однако процесс производства стеклодротов имеет свои особенности, которые исключают использование стандартных решений. Проведенный анализ технологического процесса позволил выявить специфические особенности производства, которые необходимо учитывать при использовании оптических технологий и методов технического зрения в системе непрерывного мониторинга и управления качеством производства стеклодротов. К специфике технологического процесса относятся сильная вибрация оборудования и заготовки в процессе ее движения, высокая температура заготовки, не позволяющая располагать оптические средства регистрации вблизи от наблюдаемого объекта, необходимость выявлять очень мелкие дефекты, размер которых колеблется от десятых долей до нескольких миллиметров, с большого расстояния, высокая скорость движения заготовки и необходимость осматривать заготовку, имеющую круглую форму, со всех сторон в процессе движения. Это далеко не полный перечень проблем, которые были решены в процессе разработки системы непрерывного мониторинга и управления качеством производства стеклодротов на основе оптических технологий и методов технического зрения. В статье рассмотрены методы и процедуры поиска дефектов и определения их локализации. Описан процесс автоматического определения зоны контроля, который позволяет удерживать объект в поле зрения камеры, несмотря на его вибрацию. Для решения задачи кругового осмотра движущейся горячей заготовки была разработана многокамерная система, позволяющая рассматривать ее со всех сторон без вращения. Описаны компоненты автоматизированной системы мониторинга и контроля качества стеклодротов, включающие подсистемы сбора и регистрации видео-данных, предварительной обработки видеоданных, глубокой обработки видеоданных, управляющую подсистему, графический интерфейс пользователя, а также их взаимосвязи. Приведены результаты предварительных испытаний системы.
Abstract: The paper describes the architecture, methods, and tools used to create a system for continuous moni-toring and quality control of glassworms production based on optical technologies and methods of technical vision. Technical vision techniques and optical technologies are often used to check the glass product quality. However, the glassworms production process has its own characteristics that do not al-low the use of standard solutions. The analysis of the technological process made it possible to identify those specific features of production that must be taken into account when using optical technologies and methods of technical vision in the system of continuous monitoring and quality control of glassworms production. The spe-cifics of the technological process include: strong vibration of equipment and glass tube in the process of its movement; the high temperature of the glass tube, which does not allow the optical registration means to be located near the observed object; the need to identify tiny defects, the size of which ranges from tenths to several millimeters, from a long distance; high speed of movement of the glass tube and the need to inspect the glass tube having a round shape from all sides during movement. This is far from the complete list of problems that have been solved in the process of developing a system for con-tinuous monitoring and quality control of glassworms production based on optical technologies and technical vision methods. The paper describes methods and procedures for finding defects and determining their localiza-tion. A procedure for automatic determination of the control area is described, which allows you to keep an object in the camera’s view, despite its vibration. To solve the problem of circular inspection of a moving hot glass tube, a multi-movie camera system was developed that allows it to be inspected from all sides, without its rotation. There are descriptions of the components of an automated monitor-ing system and the glassworms quality control, including a subsystem for collecting and recording vid-eo data, a subsystem for video data preprocessing, a subsystem for deep processing of video data, a control subsystem, and a graphical user interface, as well as their interconnections. There result from preliminary tests of the system in the paper.
Ключевые слова: автоматизированные системы управления, цифровые изображения, контроль качества, техническое зрение, система графического программирования labview
Keywords: automated control systems, digital images, quality control, technical vision, labview graphic programming system
Просмотров: 281

22. Распараллеливание в задачах анализа физических данных эксперимента LHCb [№1 за 2021 год]
Авторы: Егорычев A.В. (Artem.Egorychev@cern.ch) - Институт теоретической и экспериментальной физики им. А.И. Алиханова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (лаборант); Беляев И.М. (Ivan.Bellyaev@cern.ch) - Институт теоретической и экспериментальной физики им. А.И. Алиханова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук; Овсянникова Т.А. (Tatiana.Ovsiannikova@cern.ch) - Институт теоретической и экспериментальной физики им. А.И. Алиханова Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (младший научный сотрудник);
Аннотация: Общий прогресс в эксплуатационных характеристиках оборудования с 1990-х годов резко расширил возможности сборки информационных систем из готовых компонентов и сделал доступными свободно распространяемые программные инструменты конструирования систем программирования, в том числе поддерживающие организацию параллельных процессов если не на уровне языка, то на уровне библиотечных компонент. В работе представлены результаты применения метода распараллеливания в задачах физического анализа данных эксперимента LHCb, реализованных с помощью программного пакета OSTAP, на базе широко используемого в физике элементарных частиц пакета ROOT. Объемы данных, получаемые в реальном времени в экспериментах Большого адронного коллайдера, требуют высокой производительности вычислений и скорости принятия решений триггерной системой эксперимента. Высокая производительность ПО также является ключевым требованием для анализа данных, поступающих в систему хранения информации, полученных на последующих этапах работы эксперимента. Адаптация ПО к существующим многоядерным и многопроцессорным системам позволяет достичь необходимой вычислительной мощности для эффективного решения задач обработки данных. Программный пакет OSTAP имеет удобный и доступный для пользователя интерфейс, реализованный на языке Python. Язык Python также зарекомендовал себя как удобное средство разработки распределенных систем и сетевого программирования. Параллельный алгоритм может быть реализован по частям на множестве различных устройств с последующим объединением полученных результатов и получением целевого результата. Мультипарадигматические языки, такие как Python, показывают хорошие результаты в программировании сетевых процессов для многопроцессорных комплексов и привлекают большое число сторонников.
Abstract: The general progress in hardware performance since the 1990s has completely expanded the ability to build information systems from ready-made components and made available freely distributed soft-ware tools for designing programming systems, including those that support the organization of parallel processes, if not at the language level itself, then at the level of library components. The paper presents the application results of parallelization in physical data analysis problems of the LHCb experiment. The current realization is implemented in the OSTAP framework based on the ROOT and python packages. The amount of the data obtained in proper time in experiments at the Large Hadron Collider require a high speed of preprocessing, which means high computing perfor-mance. The high processing speed is also a major requirement for analyzing the data obtained in the subsequent stages. Adaptation of the software to modern multi-core and multiprocessor systems makes it possible to achieve the necessary computing power for efficiently solving the data analysis problems in experiments of elementary particle physics. The OSTAP software package has a user-friendly interface which is implemented by using the Py-thon. The Python has also established itself as a powerful tool for developing distributed systems and network programming. The parallel algorithm can be implemented in parts on many different devices with the subsequent combination of the obtained results and obtaining the target result. Multiparadig-matic languages, such as Python, show excellent results in programming network processes for multi-processor systems and attract many supporters.
Ключевые слова: ostap, swan, pathos, python, pyroot, root, lhcb
Keywords: ostap, swan, pathos, python, pyroot, root, lhcb
Просмотров: 438

23. Способ обнаружения шумовых сигналов источниковрадиоизлучения на основе фрактального анализа [№1 за 2021 год]
Авторы: Мухамедов Р.Р. (express2006@rambler.ru) - Военный университет радиоэлектроники (научный сотрудник); Уткин В.В. (express2006@rambler.ru ) - Военный университет радиоэлектроники (доцент, научный сотрудник), кандидат технических наук; Войнов Д.С. (express2006@rambler.ru) - Военный университет радиоэлектроники (научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: Существующие энергетические обнаружители способны уловить сигнал при отношении сигнал/ шум не менее 20 дБ. Для энергетических обнаружителей утверждение о наличии сигнала делается по его мощности. LPI (Low-Probability-of-Intercept) – режим, подразумевающий использование сигналов с низким уровнем мощности. Уменьшение излучаемой пиковой мощности приводит к снижению дальности ведения радиотехнического наблюдения. Для станций радиотехнического наблюдения необходима дальность обнаружения свыше 174 км, что не могут обеспечить энергетические обнаружители для радиолокационных станций, использующих данные виды сигналов. Следовательно, необходимо разработать обнаружитель, основанный не на мощности сигнала, а на иных физических принципах. Для решения данной задачи авторы рассматривают возможность применения фрактального анализа спектрограмм сигнала. В статье представлены результаты фрактального анализа спектрограмм сигнала, позволяющего обнаруживать широкополосные сигналы с низким уровнем мощности. Рассматриваемый вариант обнаружителя широкополосных сигналов на основе фрактального анализа спектрограмм позволяет обнаруживать сигналы при отношении сигнал/шум менее –5 дБ. Результаты были получены на основе моделирования широкополосных сигналов в среде PyCharm на языке программирования Python 3.8 с низким уровнем мощности и расчета фрактальных размерностей спектрограмм данных видов сигналов. По критерию согласия Пирсона доказано, что фрактальная размерность подчиняется нормальному закону распределения, следовательно, имеется возможность использования критерия обнаружения Неймана–Пирсона. На его основе рассчитаны вероятности правильного обнаружения данных видов сигналов, позволяющие сделать вывод, что при отношении сигнал/шум менее –5 дБ обеспечивается вероятность правильного обнаружения более 95 %. Решение о наличии сигнала делается на основе расчета фрактальной раз-мерности спектрограммы принятого сигнала. Практическая значимость данной работы заключается в том, что фрактальный анализ обнаруженных сигналов позволяет выявить сигнал на большем расстоянии, чем при использовании энергетического способа обнаружения.
Abstract: Existing energy detectors can detect a signal at a SNR of at least 20 dB. For energy detectors, the state-ment about the presence of a signal is made by the signal strength. LPI (low-probability-of-inter- cept) – mode, implies the use of signals with a low power level. A decrease in the radiated peak power leads to a decrease in the range of conducting radio surveillance. For radio surveillance stations, it is necessary to provide a detection range of over 174 km, which is not provided by energy detectors for radar stations using these types of signals, therefore, it is neces-sary to develop a detector based not on the signal power, but on other physical principles. To solve this problem, the authors consider the possibility of using fractal analysis of signal spectrograms. To present the results of the fractal analysis of the signal spectrograms, which allows detecting broadband signals with a low power level. The considered version of the broadband signal detector, based on the fractal analysis of spectro-grams, allows detecting signals with a signal-to-noise ratio of less than -5 dB. The results were obtained based on modeling broadband signals in the PyCharm environment in the Python 3.8 programming language, with a low power level, and calculating the fractal dimensions of the spectrograms of these types of signals. According to the Pearson agreement criterion, it is proved that the fractal dimension obeys the normal distribution law, therefore, it is possible to use the Neumann – Pearson detection cri-terion. The probabilities of correct detection of these types of signals are calculated based on the crite-rion. Based on these calculations, it was concluded that with a signal-to-noise ratio of less than -5 dB, the probability of correct detection is over 95%. The decision about the presence of a signal is made based on the calculation of the fractal dimension of the spectrogram of the received signal. The practical significance of this work lies in the fact that the use of fractal analysis of detected sig-nals makes it possible to detect a signal at a greater distance than when using the energy detection method.
Ключевые слова: энергический обнаружитель, фрактальный анализ, фрактальная размерность, скрытность, отношение сигнал/шум, гауссов белый шум
Keywords: energy detector, fractal analysis, fractal dimension, stealth, signal-to-noise ratio, gaussian white noise
Просмотров: 265

24. Программный комплекс для обнаружения и классификации природных объектов на основе топологического анализа [№1 за 2021 год]
Авторы: Еремеев С.В. (sv-eremeev@yandex.ru) - Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых (доцент), кандидат технических наук; Абакумов А.В. (artem210966@yandex.ru) - Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых (магистрант);
Аннотация: От алгоритма поиска природных объектов на геоснимках требуется определенный баланс. Ввиду природного характера не существует двух полностью одинаковых объектов, поэтому данная задача требует от алгоритма некоторой устойчивости. Для подобных целей могут быть применены методы топологического анализа данных. Они позволяют получить уникальную характеристику изображения – баркод, который может использоваться в качестве обучения большинством современных классификаторов. На основе методов топологического анализа разработан программный комплекс, позволяю-щий выполнять поиск необходимого природного объекта на растровом снимке для его дальней-шей классификации и обработки. Структура программного комплекса включает несколько подси-стем: выделения областей интереса на снимке, построения баркодов, поиска схожих объектов, а также вывода и экспорта найденных объектов. В статье подробно описан принцип выделения объектов интереса на снимках, построения баркодов и их сравнения. Для каждого выделенного на геоснимке пространственного объекта вычисляются топологические характеристики в виде чисел Бетти, которые являются основой для по-строения баркода. Показан процесс разложения изображения на последовательность бинарных изображений для выявления устойчивых топологических характеристик. Продемонстрирован принцип сравнения баркодов для определения схожести выделенных областей интереса с эталонными объектами. Приведены примеры использования программного комплекса для задачи поиска айсбергов на растровом изображении. Показаны результаты найденных объектов с разной степенью схожести относительно эталонов в зависимости от заданных параметров. Программный комплекс может быть использован для широкого спектра задач при анализе природных объектов на геоснимках, включая обработку данных за разное время и на разных масштабах.
Abstract: The algorithm of natural objects search on satellite images requires a certain balance. Due to natural character, there are no two completely identical objects, so this problem requires some stability from the algorithm. For such purposes, topological data analysis methods can be used. These methods allow us to obtain a unique characteristic of the image as barcodes, which can be used as training by most modern classifiers. Software complex, based on topological analysis methods, has been developed. It allows us to search for a necessary natural object on a raster image for its further classification and processing. The software complex structure includes several subsystems. They are a subsystem of interest areas selec-tion on the image, a subsystem of barcode building, a subsystem of similar objects search, and a sub-system of found objects output. The principles of selecting objects of interest in images, building barcodes, and comparing them are described in detail. Topological characteristics in the form of Betty numbers are calculated for each spatial object selected on the geo-image. These characteristics are the basis for building the barcode. The process of image decomposition into a sequence of binary images to obtain stable topological characteristics is shown. The principle of barcode comparison for determining the similarity of selected areas of interest with reference objects is demonstrated. There are examples of using software complex for the search problem for ice on the raster image in the paper. The results of found objects with different degree of similarity regarding templates depend-ing on the specified parameters are shown. The software complex can be used for a wide range of problems of natural objects analysis on satellite images including data processing for a different time and on different scales.
Ключевые слова: геоснимок, баркод, число бетти, топологический анализ, персистентная гомология, обработка изображений, характеристика изображений, хэш изображения
Keywords: satellite image, barcodes, betty numbers, topological analysis, persistent homology, image processing, image characterization, image hash
Просмотров: 229

25. Система геовизуализации показателей территорий для поддержки решений в ситуационных центрах социально-экономического анализа [№1 за 2021 год]
Авторы: Медведев А.В. (alexm_62@mail.ru) - Кемеровский институт (филиал) Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова (профессор), доктор физико-математических наук; Рапп Е.Ю. (alexm_62@mail.ru) - Кемеровский институт (филиал) Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова (магистр); Шушарин И.А. (igor_shusharin@mail.ru ) - Кемеровский институт (филиал) Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова (магистр);
Аннотация: Одной из ключевых составляющих поддержки принятия управленческих решений в сфере анализа, планирования и прогнозирования территориального социально-экономического развития является предоставление экспертам в режиме оперативного взаимодействия возможности геовизуализации территориальных характеристик социально-экономических объектов. В статье описана разработанная авторами в виде desktop-приложения геовизуальная система отображения социально-экономической информации, позволяющая осуществлять эффективную поддержку принятия решений при анализе социально-экономического развития территорий. Охарактеризованы аналитические возможности указанной системы, представлены ее интерфейс и меню. Приведены скриншоты работы геовизуальной системы при ее использовании в рамках действующего информационно-аналитического центра учреждения высшего образования, иллюстрирующие некоторые из описанных возможностей. Аналитическая обработка координат и характеристик объектов в предложенной геовизуальной системе, в частности, заключается в их автоматизированном ранжировании, кластеризации, представлении объектов в различных цветовых диапазонах, в построении столбчатых диаграмм и графиков во времени в зависимости от значений актуальных социально-экономических характеристик объектов, хранимых в удобном для пользователя формате. Информация об объектах и их характеристиках автоматически считывается из Excel-файла, каждый лист которого соответствует моменту времени ее фиксации (наблюдения, записи) в выбранных пользователем временных единицах. Формой хранения информации в системе является куб с осями «список объектов», «список социально-экономических характеристик объектов», «моменты фиксации данных», что позволяет использовать возможности OLAP-анализа при сортировке, ранжировании, фильтрации имеющейся информации об объектах. Перечисленные возможности геовизуальной системы могут эффективно использоваться в условиях оперативной поддержки принятия решений в ситуационных центрах и ситуационных комнатах при социально-экономическом анализе функционирования предприятий и территорий.
Abstract: One of the critical components of supporting management decision-making in the analysis area, plan-ning and forecasting of territorial social, and economic development is to provide experts the possibil-ity of geovisualization of territorial characteristics of social and economic objects in the operational interaction mode. The paper describes a geovisual system for displaying socio-economic information developed by the authors in the desktop application form, which allows for effective decision-making support in ana-lyzing the socio-economic development of territories. The paper specifies the analytical potential of this system, presents its interface and menu. The authors provide screenshots of the geovisual system operation when it is used in accordance with the current information and analytical center of a higher education institution, illustrating some described possibilities. Analytical processing of coordinates and object characteristic in the proposed geovisual system, in particular, consists in their automated ranking, clustering, representation of objects in different color ranges, in the construction of bar charts and graphs over time, depending on the values of the actual so-cio-economic characteristics of objects stored in a user-friendly format. Object information and its characteristics are automatically read from an Excel file, each sheet of which corresponds to the time of its fixation (observation, recording) in time units selected by the user. The form of information store in the system is a cube with the axes "list of objects", "list of socio-economic characteristics of ob-jects", "moments of data fixation", which allows using the capabilities of OLAP analysis when sorting, ranking, filtering available information about objects. The listed capabilities of the geovisual system are effective when used in the first line support con-ditions for decision making in situational centers and situational rooms in the socio-economic analysis of the functioning of enterprises and territories.
Ключевые слова: геовизуализация, социально-экономический анализ территорий, автоматизированная поддержка принятия решений, цифровой двойник
Keywords: geovisualization, socio-economic analysis of territories, automated decision support, digital twin
Просмотров: 223

← Предыдущая | 1 | 2 | 3