All issues

Эффективность подвижных робототехнических комплексов (ПРТК), осуществляющих мониторинг дорожной обстановки, городской инфраструктуры, последствий чрезвычайных ситуаций и пр., напрямую зависит от качества функционирования систем технического зрения, являющихся важнейшей частью ПРТК. В свою очередь, точность обработки изображений в системах технического зрения в существенной степени зависит от точности пространственной ориентации видеокамеры, размещаемой на ПРТК. Но при размещении видеокамер на ПРТК резко возрастает уровень погрешностей их пространственной ориентации, вызванных ветровыми и сейсмическими колебаниями мачты, движением ПРТК по пересеченной местности и пр. В связи с этим в статье рассмотрено общее решение задачи стохастической оценки параметров пространственной ориентации видеокамер в условиях как случайных колебаний мачты, так и произвольного характера движения ПРТК. Так как методы решения данной задачи на основе спутниковых измерений при высокой интенсивности естественных и искусственных радиопомех (способы формирования которых постоянно совершенствуются) не в состоянии обеспечить требуемую точность решения, то в основу предложенного подхода положено использование автономных средств измерения — инерциальных и неинерциальных. Но при их использовании возникает проблема построенияи стохастической оценки общей модели движения видеокамеры, сложность которой определяется произвольным движением ПРТК, случайными колебаниями мачты, помехами измеренияи др. В связи с нерешенностью данной проблемы на сегодняшний день в статье рассмотрен синтез как модели движения видеокамеры в самом общем случае, так и стохастической оценки ее параметров состояния. При этом разработанный алгоритм совместной оценки параметров пространственной ориентации видеокамеры, размещенной на мачте ПРТК, является инвариантным и к характеру движения мачты, и видеокамеры, и самого ПРТК, обеспечивая при этом устойчивость и требуемую точность оценивания при самых общих предположениях о характере помех чувствительных элементов используемого автономного измерительного комплекса. Результаты численного эксперимента позволяют сделать вывод о возможности практического применения предложенного подхода для решения задачи текущей пространственной ориентации ПРТК и размещенных на них видеокамер, причем с использованием недорогих автономных средств измерения.

The efficiency of mobile robotic systems (MRS) that monitor the traffic situation, urban infrastructure, consequences of emergency situations, etc., directly depends on the quality of vision systems, which are the most important part of MRS. In turn, the accuracy of image processing in vision systems depends to a great extent on the accuracy of spatial orientation of the video camera placed on the MRS. However, when video cameras are placed on the MRS, the level of errors of their spatial orientation increases sharply, caused by wind and seismic vibrations, movement of the MRS over rough terrain, etc. In this connection, the paper considers a general solution to the problem of stochastic estimation of spatial orientation parameters of video cameras in conditions of both random mast vibrations and arbitrary character of MRS movement. Since the methods of solving this problem on the basis of satellite measurements at high intensity of natural and artificial radio interference (the methods of formation of which are constantly being improved) are not able to provide the required accuracy of the solution, the proposed approach is based on the use of autonomous means of measurement — inertial and non-inertial. But when using them, the problem of building and stochastic estimation of the general model of video camera motion arises, the complexity of which is determined by arbitrary motion of the video camera, random mast oscillations, measurement disturbances, etc. The problem of stochastic estimation of the general model of video camera motion arises. Due to the unsolved nature of this problem, the paper considers the synthesis of both the video camera motion model in the most general case and the stochastic estimation of its state parameters. The developed algorithm for joint estimation of the spatial orientation parameters of the video camera placed on the mast of the MRS is invariant to the nature of motion of the mast, the video camera, and the MRS itself, providing stability and the required accuracy of estimation under the most general assumptions about the nature of interference of the sensitive elements of the autonomous measuring complex used. The results of the numerical experiment allow us to conclude that the proposed approach can be practically applied to solve the problem of the current spatial orientation of MRS and video cameras placed on them using inexpensive autonomous measuring devices.

Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показано, что при их решении необходимо использовать результаты мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого и сверхвысокого разрешения, оперативно получаемых при мониторинге путем съемки лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Проведен аналитический обзор современных моделей и методов мультиклассификации изображений хвойных лесов и с учетом его результатов разработаны три модели полносверточных нейронных сетей Mo-U-Net, At-Mo-U-Net и Res-Mo-U-Net, основанные на классической модели U-Net, а также модифицирована модель трансформера Segformer. По RGB-изображениям поврежденных уссурийским полиграфом Polygraphus proximus деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полученных с помощью фотокамеры на БПЛА, созданы два набора датасетов: первый набор включает фрагменты изображений и их эталонных масок сегментации размером 256 × 256 × 3 пикселей, а второй — фрагменты размером 480 × 480 × 3 пикселей. Проведены комплексные исследования каждой из обученных моделей нейросетей по точности классификации степени поражения (состояния здоровья) деревьев A. Sibirica на изображениях и по скорости вычисления моделей с использованием тестовых датасетов из каждого набора. Выявлено, что в случае фрагментов размером 256×256×3 пикселей предпочтение наряду с моделью Modified Segformer следует отдать модели с механизмом внимания At-Mo-U-Net, а в случае фрагментов размером 480 × 480 × 3 пикселей — гибридной модели с остаточными блоками Res-Mo-U-Net. Из результатов исследований точности классификации и скорости вычислений каждой из разработанных моделей сделан вывод о том, что при решении задачи мультиклассификации пораженных деревьев пихты в производственных масштабах предпочтение следует отдать модели Res-Mo-U-Net. Именно она является компромиссным вариантом, удовлетворяющим противоречащим друг другу требованиям высокой точности классификации деревьев на изображениях и высокой скорости вычислений модели.

The key problems of remote forest pathology monitoring for coniferous forests affected by insect pests have been analyzed. It has been demonstrated that addressing these tasks requires the use of multiclass classification results for coniferous trees in high- and ultra-high-resolution images, which are promptly obtained through monitoring via satellites or unmanned aerial vehicles (UAVs). An analytical review of modern models and methods for multiclass classification of coniferous forest images was conducted, leading to the development of three fully convolutional neural network models: Mo-U-Net, At-Mo-U-Net, and Res-Mo-U-Net, all based on the classical U-Net architecture. Additionally, the Segformer transformer model was modified to suit the task. For RGB images of fir trees Abies sibirica affected by the four-eyed bark beetle Polygraphus proximus, captured using a UAV-mounted camera, two datasets were created: the first dataset contains image fragments and their corresponding reference segmentation masks sized 256 × 256 × 3 pixels, while the second dataset contains fragments sized 480 × 480 × 3 pixels. Comprehensive studies were conducted on each trained neural network model to evaluate both classification accuracy for assessing the degree of damage (health status) of Abies sibirica trees and computation speed using test datasets from each set. The results revealed that for fragments sized 256 × 256 × 3 pixels, the At-Mo-U-Net model with an attention mechanism is preferred alongside the Modified Segformer model. For fragments sized 480 × 480 × 3 pixels, the Res-Mo-U-Net hybrid model with residual blocks demonstrated superior performance. Based on classification accuracy and computation speed results for each developed model, it was concluded that, for production-scale multiclass classification of affected fir trees, the Res-Mo-U-Net model is the most suitable choice. This model strikes a balance between high classification accuracy and fast computation speed, meeting conflicting requirements effectively.

Представлена модель гибридной искусственной нейронной сети, основанная на архитектуре, включающей сверточный энкодер изображений (Convolutional Neural Network, CNN) и модуль внимания (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL), обеспечивающий агрегирование информативных признаков из последовательности кадров процесса газопламенного напыления. Дополнительные технологические параметры — давление воздуха, давление пропана и расстояние от сопла до поверхности — интегрируются в модель через табличный канал, что позволяет учитывать взаимосвязь между визуальными и числовыми характеристиками технологического режима. Программная реализация выполнена на платформе Streamlit с использованием библиотеки PyTorch и включает интерактивный интерфейс для обучения и визуализации результатов, анализ весов внимания по кадрам, а также режим прогнозирования выходных характеристик — шероховатости поверхности ($R_a$) и массы нанесенного слоя ($m$). Проведены экспериментальные исследования на данных реальных технологических процессов, выполнен сравнительный анализ точности различных конфигураций модели. Показано, что гибридная нейронная сеть, объединяющая визуальные и табличные признаки, обеспечивает более высокую точность прогноза по сравнению с моделями, использующими только одну из модальностей. При сравнении вариантов реализации гибридной нейронной сети установлено, что использование механизма внимания при формировании признаков серии изображений процесса газопламенного напыления обеспечивает существенное увеличение точности результатов по сравнению с режимом усреднения признаков без использования механизма внимания. В приложении реализован модуль визуализации внимания, который создает монтаж наиболее значимых кадров и отображает их веса внимания, что позволяет определить, какие кадры оказали наибольшее влияние на прогноз. Реализована возможность экспорта модели в формат ONNX для интеграции в системы технологического контроля. Предложенный подход демонстрирует эффективность слияния визуальной и табличной информации для задач мониторинга технологических процессов. Модель может служить основой для создания системы поддержки принятия решений или системы автоматизированного контроля качества покрытия при газопламенном напылении. Рассмотрены ограничения реализованной модели и перспективы ее дальнейшего развития.

The paper presents a hybrid artificial neural network model based on an architecture that incorporates a convolutional image encoder (CNN) and an attention module (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL). This module aggregates informative features from a sequence of frames capturing the flame spraying process. Additional technological parameters—air pressure, propane pressure, and standoff distance — are integrated into the model via a tabular channel, enabling it to account for the relationship between visual data and numerical process regime characteristics. The software implementation was developed using the Streamlit platform and the PyTorch library. It features an interactive interface for model training and result visualization, analysis of attention weights across frames, and a prediction mode for output characteristics: surface roughness ($R_a$) and the mass of the deposited coating ($m$). Experimental studies were conducted on data from real-world technological processes, and a comparative analysis of the accuracy of various model configurations was performed. The results demonstrate that the hybrid neural network, which combines visual and tabular features, achieves higher prediction accuracy compared to models using only a single modality. Furthermore, when comparing different implementations of the hybrid network, it was established that using the attention mechanism to process the series of flame spray images provides a significant increase in accuracy over a simple averaging of features without attention. The application includes an attention visualization module that creates a montage of the most significant frames and displays their attention weights, allowing users to identify which frames had the greatest influence on the prediction. The model’s capability for export to the ONNX format for integration into process control systems is also demonstrated. The proposed approach showcases the effectiveness of fusing visual and tabular information for manufacturing process monitoring tasks. The model can serve as a foundation for developing a decision support system or an automated quality control system for coatings produced by flame spraying. The limitations of the implemented model and prospects for its further development are also considered.

Рассматривается математическая модель движения жидкости в воротной вене. Фундаментальным обстоятельством, определяющим все многообразие портальных гемодинамических феноменов, является отсутствие клапанного аппарата. Направление потока есть исключительно функция градиента давления, и, следовательно, оно принципиально реверсибельно при изменении граничных условий системы.

Проводились расчеты в области, представляющей фрагмент КТ изображения воротной вены конкретного пациента, не содержащий сосудистых бифуркаций. В качестве граничных условий для потока использована интерполяция данных доплерографии пациентов, опубликованных в печати.

Расчеты проводились с использованием программного комплекса индустриальной гидродинамики FlowVision. Проведено сравнение расчетов при использовании модели идеальной жидкости и модели Куемады вязкопластического течения. Расчеты проводились для разных значений коэффициента сопротивления, соответствующих физиологической норме, и при повышенном значении коэффициента сопротивления.

При нормальном значении коэффициента сопротивления течение в воротной вене характеризуется сильным конвективным перемешиванием.

В результате расчетов получено, что при использовании модели Куемады течение в воротной вене стратифицировано. Характер стратификации зависит от гематокрита. При нормальном значении коэффициента сопротивления при уменьшении скорости формируется пластическое ядро течения. При повышенном значении коэффициента сопротивления при инверсии потока также формируется ядро течения. При инверсии потока пластическое ядро продолжает движение в прямом направлении, в то время как пристеночные слои жидкости начинают двигаться в обратном направлении.

Отмечается, что для получения корректных результатов моделирования необходимы уточнение состава крови воротной вены и, возможно, уточнение реологической модели. Такая информация может быть получена как из сопоставления данных моделирования с клиническими данными, так и путем лабораторного исследования крови воротной вены.

A mathematical model of fluid movement in the portal vein is considered. The fundamental circumstance determining the whole variety of portal hemodynamic phenomena is the absence of a valve apparatus. The flow direction is solely a function of the pressure gradient, and, therefore, it is fundamentally reversible when the boundary conditions of the system change.

Calculations were performed in the area representing a CT image fragment of the portal vein of a particular patient, which does not contain vascular bifurcations. The interpolation of patient Dopplerography data published in the press was used as boundary conditions for the flow. The calculations were carried out using the FlowVision industrial hydrodynamics software package. A comparison of calculations using the ideal fluid model and the Kuemada model of viscoplastic flow is carried out.

Calculations were performed for different values of the resistance coefficient corresponding to the physiological norm and with an increased value of the resistance coefficient.

At a normal value of the resistance coefficient, the flow in the portal vein is characterized by strong convective mixing.

As a result of calculations, it was found that when using the Kuemada model, the flow in the portal vein is stratified. The nature of the stratification depends on the hematocrit. At a normal value of the resistance coefficient, a plastic core of the flow is formed as the velocity decreases. With an increased value of the resistance coefficient during flow inversion, the flow core is also formed. When the flow is inverted, the plastic core continues to move in the forward direction, while the wall layers of the liquid begin to move in the opposite direction.

It is noted that in order to obtain correct modeling results, it is necessary to refine the blood composition of the portal vein and, possibly, refine the rheological model. Such information can be obtained both from comparing simulation data with clinical data, and by laboratory examination of portal vein blood.

Точное определение размеров и морфологии частиц имеет ключевое значение для множества научных и промышленных областей. Микроскопия является мощным инструментом для изучения геометрии частиц, однако традиционный анализ изображений часто оперирует базовыми параметрами, такими как площадь или эквивалентный диаметр круга, что недостаточно для описания несферических или сложных по форме объектов. В данной работе представлена новая методика анализа частиц по микрофотографиям, основанная на сочетании глубокого обучения для сегментации и аппроксимации параметризованными полигонами. Изображения оптической микроскопии были получены для модельных систем различной сложности: монодисперсные сферы полистирола, кубические кристаллы SAPO-34, гексагональные призмы ZSM-5 и их многокомпонентная смесь. Сегментация изображений выполнялась с помощью облачного сервиса DLgram01, обученного на вручную размеченных данных. Для обработки полученных полигонов сегментации была разработана специализированная программа на языке Python. Ключевая идея метода заключается в подборе для контура каждой частицы параметризованного полигона. Оптимальные значения геометрических параметров для каждой частицы определяется путем минимизации функции «несходства», количественно оценивающей расхождение между сегментированным контуром и параметрической формой. Метод был валидирован на простой системе со сферами: полученное распределение по размерам совпало с результатами классического метода проекционного диаметра. Для более сложных кубических частиц SAPO-34 аппроксимация прямоугольниками выявила отклонение от идеальной формы, что дало более полное морфологическое описание, чем использование единственного параметра размера. При анализе смеси частиц разработанный подход успешно классифицировал частицы разных типов и извлек для каждого класса характерные распределения параметров. Полученные для смеси статистические характеристики каждого типа частиц совпали с результатами анализа однокомпонентных систем, что подтверждает надежность и точность методики. Предложенный подход является мощным инструментом для автоматизированного анализа частиц, позволяя извлекать детальные геометрические параметры и строить многомерные распределения по размерам и форме для сложных полидисперсных систем.

The accurate characterization of particle size and morphology is crucial across numerous scientific and industrial fields. While microscopy is a powerful tool for visualizing particle geometry, traditional image analysis often relies on basic parameters like area and equivalent circular diameter, which are insufficient for describing non-spherical or complex particles. This paper presents a novel methodology for the analysis of particles from micrographs, combining deep learningbased segmentation with parametric polygon approximation. Optical microscopy images were obtained for model systems of increasing complexity: monodisperse polystyrene spheres, SAPO-34 cubes, ZSM-5 hexagonal prisms, and a multi-component mixture of all three. Neural network segmentation was performed using the DLgram01 cloud service, trained on manually annotated images. A custom Python program was developed to process the resulting segmentation polygons. The core of the method involves fitting a parameterized polygon to each segmented particle’s contour. The optimal value of geometric parameters for each particle is determined by minimizing a “dissimilarity” function that measures the discrepancy between the segmentation and the parametric shape. This approach was validated on the simple spherical system, yielding a size distribution consistent with conventional projected diameter methods. For more complex cubic SAPO-34 particles, the rectangle fit revealed deviations from the ideal shape, providing a more complete morphological description than using a single size parameter. In the mixture of particles, the method successfully classified and extracted distinct parameter distributions for each particle type. The results for each class in the mixture were statistically consistent with those obtained from the single-component systems, demonstrating the method’s robustness and accuracy. The proposed methodology provides a powerful and universal tool for automated, high-throughput particle analysis, enabling the extraction of detailed shape parameters and the construction of comprehensive size and morphology distributions for complex particulate systems.

Предлагается метод автоматического выявления и диагностики сосудистых заболеваний сетчатки на ранних стадиях развития патологий. Метод опирается на новый биометрический подход, состоящий в использовании коэффициентов-признаков состояния сетчатки (здорового и патологического), вычисленных с использованием системы специальных концентрических окружностей. Новый метод позволяет на новом уровне оценить морфологический состав внутриглазных структур и выявить значимые признаки для диагностики развивающихся патологий.

The program for automatic revealing of threshold values for characterizing physiological state of vessels and detection of early stages of retina pathology is offered. The algorithm is based on checking character of crossing sites of vessel images with the "mask" consisting of concentric circumferences (the first circumference is imposed directly on the sclera capsules of an optic nerve disk). The new method allows revealing of a network of blood vessels and flanking zones and detection of initial stage of pathological changes in a retina by digital images.

В данной работе рассматриваются формулы Рэлея, полученные из интегральных формул Кирхгофа, которые в дальнейшем могут быть применены для получения миграционных изображений. Актуальность проведенных в работе исследований обусловлена распространенностью применения миграции в интересах сейсмической разведки нефти и газа. Предлагаемый подход позволит существенно повысить качество сейсмической разведки в сложных случаях, таких как вечная мерзлота и шельфовые зоны южных и северных морей. Особенностью работы является использование упругого приближения для описания динамического поведения геологической среды, в отличие от широко распространенного акустического приближения. Сложность применения системы уравнений, описывающей состояние линейно-упругой среды, для получения формул Рэлея и алгоритмов на их основе возникает из-за значительного роста количества вычислений, математической и аналитической сложности итоговых алгоритмов по сравнению со случаем акустической среды. Поэтому в промышленной сейсморазведке в настоящий момент не используют алгоритмы миграции для случая упругих волн, что создает определенные трудности, так как акустическое приближение описывает только продольные сейсмические волны в геологических средах. В данной статье представлены итоговые аналитические выражения, которые можно использовать для разработки программных комплексов, используя описание упругих сейсмических волн (продольных и поперечных), тем самым охватывая весь диапазон сейсмических волн (продольных отраженных PP-волн, продольных отраженных SP-волн, поперечных отраженных PS-волн и поперечных отраженных SS-волн). Также в работе приведены результаты сравнения численных решений, полученных на основе формул Рэлея, с численными решениями, полученными сеточно-характеристическим методом. Ценность такого сравнения обусловлена тем, что метод на основе интегралов Рэлея основан на аналитических выражениях, в то время как сеточно-характеристический метод является методом численного интегрирования решения по расчетной сетке. В проведенном сравнении рассматривались различные типы источников: модель точечного источника, широко используемого в морской и наземной сейсморазведке, и модель плоской волны, которую также иногда применяют в полевых исследованиях.

In this paper we present Rayleigh formulas obtained from Kirchhoff integral formulas, which can later be used to obtain migration images. The relevance of the studies conducted in the work is due to the widespread use of migration in the interests of seismic oil and gas seismic exploration. A special feature of the work is the use of an elastic approximation to describe the dynamic behaviour of a geological environment, in contrast to the widespread acoustic approximation. The proposed approach will significantly improve the quality of seismic exploration in complex cases, such as permafrost and shelf zones of the southern and northern seas. The complexity of applying a system of equations describing the state of a linear-elastic medium to obtain Rayleigh formulas and algorithms based on them is a significant increase in the number of computations, the mathematical and analytical complexity of the resulting algorithms in comparison with the case of an acoustic medium. Therefore in industrial seismic surveys migration algorithms for the case of elastic waves are not currently used, which creates certain difficulties, since the acoustic approximation describes only longitudinal seismic waves in geological environments. This article presents the final analytical expressions that can be used to develop software systems using the description of elastic seismic waves: longitudinal and transverse, thereby covering the entire range of seismic waves: longitudinal reflected PP-waves, longitudinal reflected SP-waves, transverse reflected PS-waves and transverse reflected SS-waves. Also, the results of comparison of numerical solutions obtained on the basis of Rayleigh formulas with numerical solutions obtained by the grid-characteristic method are presented. The value of this comparison is due to the fact that the method based on Rayleigh integrals is based on analytical expressions, while the grid-characteristic method is a method of numerical integration of solutions based on a calculated grid. In the comparison, different types of sources were considered: a point source model widely used in marine and terrestrial seismic surveying and a flat wave model, which is also sometimes used in field studies.

Мы описываем инженерно-психологический эксперимент, продолжающий исследование способов адаптации человека к росту сложности логических задач методом предъявления серий задач нарастающей сложности, которая определяется объемом исходных данных. Задачи требуют вычислений в ассоциативной или неассоциативной системе операций. По характеру изменения времени решения задачи в зависимости от числа необходимых операций можно делать вывод о чисто последовательном способе решения задач или о подключении к решению дополнительных ресурсов мозга в параллельном режиме. В ранее опубликованной экспериментальной работе человек в процессе решения ассоциативной задачи распознавал цветные картинки с содержательными изображениями. В новом исследовании аналогичная задача решается для абстрактных монохромных геометрических фигур. Анализ результата показал, что для второго случая значительно снижается вероятность перехода испытуемого на параллельный способ обработки зрительной информации. Метод исследования основан на предъявлении человеку задач двух типов. Один тип задач содержит ассоциативные вычисления и допускает параллельный алгоритм решения. Другой тип задач контрольный, содержит задачи, в которых вычисления неассоциативные и параллельные алгоритмы решения неэффективны. Задача распознавания и поиска заданного объекта ассоциативна. Параллельная стратегия значительно ускоряет решение при сравнительно малых дополнительных затратах ресурсов. В качестве контрольной серии задач (для отделения параллельной работы от ускорения последовательного алгоритма) используется, как и в предыдущем эксперименте, неассоциативная задача сравнения в циклической арифметике, представленной в наглядной форме игры «камень, ножницы, бумага». В этой задаче параллельный алгоритм требует работы большого числа процессоров с малым коэффициентом эффективности. Поэтому переход человека на параллельный алгоритм решения этой задачи практически исключен и ускорение обработки входной информации возможно только путем повышения быстродействия. Сравнение зависимости времени решения от объема исходных данных для двух типов задач позволяет выявить четыре типа стратегий адаптации к росту сложности задачи: равномерная последовательная, ускоренная последовательная, параллельные вычисления (там, где это возможно) или неопределенная (для данного метода) стратегия. Уменьшение части испытуемых, которые переходят на параллельную стратегию при кодировании входной информации формальными изображениями, показывает эффективность кодов, вызывающих предметные ассоциации. Они повышают скорость восприятия и переработки информации человеком. Статья содержит предварительную математическую модель, которая объясняет это явление. Она основана на появлении второго набора исходных данных, который возникает у человека в результате узнавания изображенных предметов.

We describe an engineering-psychological experiment that continues the study of ways to adapt a person to the increasing complexity of logical problems by presenting a series of problems of increasing complexity, which is determined by the volume of initial data. Tasks require calculations in an associative or non-associative system of operations. By the nature of the change in the time of solving the problem, depending on the number of necessary operations, we can conclude that a purely sequential method of solving problems or connecting additional brain resources to the solution in parallel mode. In a previously published experimental work, a person in the process of solving an associative problem recognized color images with meaningful images. In the new study, a similar problem is solved for abstract monochrome geometric shapes. Analysis of the result showed that for the second case, the probability of the subject switching to a parallel method of processing visual information is significantly reduced. The research method is based on presenting a person with two types of tasks. One type of problem contains associative calculations and allows a parallel solution algorithm. Another type of problem is the control one, which contains problems in which calculations are not associative and parallel algorithms are ineffective. The task of recognizing and searching for a given object is associative. A parallel strategy significantly speeds up the solution with relatively small additional resources. As a control series of problems (to separate parallel work from the acceleration of a sequential algorithm), we use, as in the previous experiment, a non-associative comparison problem in cyclic arithmetic, presented in the visual form of the game “rock, paper, scissors”. In this problem, the parallel algorithm requires a large number of processors with a small efficiency coefficient. Therefore, the transition of a person to a parallel algorithm for solving this problem is almost impossible, and the acceleration of processing input information is possible only by increasing the speed. Comparing the dependence of the solution time on the volume of source data for two types of problems allows us to identify four types of strategies for adapting to the increasing complexity of the problem: uniform sequential, accelerated sequential, parallel computing (where possible), or undefined (for this method) strategy. The Reducing of the number of subjects, who switch to a parallel strategy when encoding input information with formal images, shows the effectiveness of codes that cause subject associations. They increase the speed of human perception and processing of information. The article contains a preliminary mathematical model that explains this phenomenon. It is based on the appearance of a second set of initial data, which occurs in a person as a result of recognizing the depicted objects.

В данной работе рассматривается обратная задача сейсморазведки — определение структуры исследуемой среды по зарегистрированному волновому отклику от нее. В качестве целевого объекта рассматриваются крупные трещины, размеры и положение которых необходимо определить.

Для решения прямой задачи используется численное моделирование сеточно-характеристическим методом. Сеточно-характеристический метод позволяет применять физически обоснованные алгоритмы расчета точек на внешних границах области и контактных границах внутри области интегрирования. Трещина принимается тонкой, для описания трещины используется специальное условие на створках трещины.

Обратная задача решается с помощью сверточных нейронных сетей. Входными данными нейронной сети являются сейсмограммы, интерпретируемые как изображения. Выходными данными являются маски, описывающие среду на структурированной сетке. Каждый элемент такой сетки относится к одному из двух классов: либо элемент сплош- ного геологического массива, либо элемент, через который проходит трещина. Такой подход позволяет рассматривать среду, в которой находится неизвестное наперед количество трещин.

Для обучения нейронной сети использовались исключительно примеры с одной трещиной. Для итогового тестирования обученной сети использовались отдельные примеры с несколькими трещинами, эти примеры никак не были задействованы в ходе обучения. Целью тестирования в таких условиях была проверка, что обученная сеть обладает достаточной общностью, распознает в сигнале признаки наличия трещины и при этомне страдает от переобучения на примерах с единственной трещиной в среде.

В работе показано, что сверточная сеть, обученная на примерах с единичной трещиной, может использоваться для обработки данных с множественными трещинами. Хорошо определяются в том числе небольшие трещины на больших глубинах, если они пространственно разнесены друг от друга на расстояние большее, чемдлина сканирующего импульса. В этом случае на сейсмограмме их волновые отклики хорошо различимы и могут быть интерпретированы нейронной сетью. В случае близко расположенных трещин могут возникать артефакты и ошибки интерпретации. Это связано с тем, что на сейсмограмме волновые отклики близких трещин сливаются, из-за чего нейронная сеть интерпретирует несколько рядом расположенных трещин как одну. Отметим, что подобную ошибку, скорее всего, допустил бы и человек при ручной интерпретации данных. В работе приведены примеры некоторых таких артефактов, искажений и ошибок распознавания.

This paper considers the inverse problem of seismic exploration — determining the structure of the media based on the recorded wave response from it. Large cracks are considered as target objects, whose size and position are to be determined.

he direct problem is solved using the grid-characteristic method. The method allows using physically based algorithms for calculating outer boundaries of the region and contact boundaries inside the region. The crack is assumed to be thin, a special condition on the crack borders is used to describe the crack.

The inverse problem is solved using convolutional neural networks. The input data of the neural network are seismograms interpreted as images. The output data are masks describing the medium on a structured grid. Each element of such a grid belongs to one of two classes — either an element of a continuous geological massif, or an element through which a crack passes. This approach allows us to consider a medium with an unknown number of cracks.

The neural network is trained using only samples with one crack. The final testing of the trained network is performed using additional samples with several cracks. These samples are not involved in the training process. The purpose of testing under such conditions is to verify that the trained network has sufficient generality, recognizes signs of a crack in the signal, and does not suffer from overtraining on samples with a single crack in the media.

The paper shows that a convolutional network trained on samples with a single crack can be used to process data with multiple cracks. The networks detects fairly small cracks at great depths if they are sufficiently spatially separated from each other. In this case their wave responses are clearly distinguishable on the seismogram and can be interpreted by the neural network. If the cracks are close to each other, artifacts and interpretation errors may occur. This is due to the fact that on the seismogram the wave responses of close cracks merge. This cause the network to interpret several cracks located nearby as one. It should be noted that a similar error would most likely be made by a human during manual interpretation of the data. The paper provides examples of some such artifacts, distortions and recognition errors.

В работе решается задача обнаружения малоразмерных объектов на аэрофотоснимках в видимом спектре. Высокая вариативность фона и слабая выраженность признаков делают детекцию малоразмерных объектов нетривиальной задачей. В таких условиях низкая эффективность классических методов компьютерного зрения на основе дескрипторов стимулирует переход к архитектурам на основе глубоких нейронных сетей, которые демонстрируют большую обобщающую способность и устойчивость к ложным срабатываниям. В качестве метода поиска объектов на изображении был выбран одноэтапный подход на базе нейросетевой предиктивной модели. Проведен анализ нейросетевых архитектур, относящихся к данному классу, приведены их достоинства и недостатки. В качестве базовой архитектуры детектора была взята YOLO версии 11 с добавлением блока многомасштабной агрегации признаков (используется для объединения информации, полученной из слоев искусственной нейронной сети с разными масштабами) и блока селективной интеграции с учетом размерности (блок автоматически определяет, по какому измерению (канал, высота, ширина) обрабатывать данные, и выборочно объединяет их). Данные модификации направлены как на повышение вычислительной эффективности и возможности развертывания нейросетевых моделей на борту беспилотных летательных аппаратов для анализа изображений в режиме реального времени, так и для улучшения точности детекции объектов малых размеров. Учитывая сложность аннотации изображений, для обучения и тестирования (в соотношении 90/10% соответственно) использовалась открытая синтетическая база изображений, содержащая порядка 4000 изображений. Обучающая выборка была расширена путем различных случайных аугментаций. Для оценки качества полученных предиктивных моделей использовалось среднее значение точности по всем классам как с порогом 50% пересечения с экспертной разметкой, так и с варьируемым порогом 50–95%. Переобучение контролировалось при помощи анализа кривых потерь. Предложенные модификации архитектуры YOLO позволили уменьшить время обработки изображений в два раза при сохранении точности распознавания.

This paper addresses the problem of detecting small objects in visible-spectrum aerial imagery. High background variability and weak feature saliency make small object detection a non-trivial task. Under such conditions, classical computer vision algorithms based on hand-crafted descriptors exhibit low efficiency, prompting a shift towards deep neural network architectures, which demonstrate superior generalization capability and robustness to false positives. We selected a one-stage approach based on a neural network predictive model as the primary object detection method. Also, several neural network architectures belonging to this class were analyzed, outlining their advantages and disadvantages. As the baseline detector, we adopted YOLO version 11 and incorporated a multi-scale feature aggregation module (which combines information from neural network layers operating at different scales) and a dimension-aware selective integration module (which automatically determines the dimension (channel, height, or width) along which to process features and fuses them selectively). These modifications aim to both enhance computational efficiency, enabling deployment of neural network models onboard aerial vehicles for real-time image analysis, and improve small object detection accuracy. Given the complexity of image annotation, we used an open synthetic image database containing approximately 4 000 images for training and testing (with a 90/10 split, respectively). We extend the training set using various random augmentation techniques. To evaluate the performance of the resulting predictive models, we employed mean Average Precision across all classes, using both a fixed 50% intersectionover- union threshold and a varying threshold from 50% to 95%. Overfitting was monitored by analyzing loss curves during training process. The proposed modifications to the YOLO architecture reduced image processing time by a factor of two while maintaining detection accuracy.