ivdon3@bk.ru
В данной работе рассматриваются методы оценки собственного положения по видеоизображению. Предлагается надежный двухэтапный алгоритм восстановления структуры сцены по ее наблюдаемым видеоизображениям. В предлагаемом алгоритме на этапе извлечения и сопоставления признаков используется случайная выборка на основе разрезов графа соседства для отбора наиболее вероятных совпадающих пар признаков, На этапе нелинейной оптимизации применяется улучшенный алгоритм оптимизации с адаптивным коэффициентом затухания и динамической регулировкой доверительной области. По сравнению с классическим алгоритмом Левенберга-Маркарда (Levenberg-Marquard, LM), глобальная и локальная сходимость могут быть лучше сбалансированы. Для упрощения решений системы на этапе групповой настройки используется метод дополнения Шура, позволяющий существенно сократить объем вычислений. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность и эффективность предложенного алгоритма.
Ключевые слова: 3D-реконструкция, граф-разрез, структура из движения (SfM), RANSAC, оптимизация настройки пучка, алгоритм Левенберга-Марквардта, надежное сопоставление признаков
В работе рассмотрена облегченный модифицированный вариант нейронной сети YOLO-v5, который используется для распознавания объектов дорожной сцены в задаче управления беспилотным автомобилем. В предложенной модели слой субдискретизации (пулинга) заменён на модуль ADown с целью снижения сложности модели. Добавлен модуль C2f в качестве модуля извлечения признаков, чтобы повысить точность за счет объединения признаков. Приведены эксперименты с использованием сцен заснеженных дорог и показана эффективность предложенной модели для распознавания объектов.
Ключевые слова: распознавание объектов дорожной сцены, YOLOv5, Adown, C2f, глубокое обучение, слой субдискретизации, нейронной сети, облегченная сети, набор данных
Данная работа посвящена построению робастной системы визуально-инерциальной одометрии беспилотного автомобиля, использующей бинокулярные камеры и инерциальные датчики в качестве источников информации. Система основана на модифицированной структуре системы VINS-FUSION. Для лучшего баланса количества и качества точек отслеживания предложено использовать два типа особых точек. Для фильтрации неверных совпадений особых точек предложено использовать несколько разных методов. Семантическая и геометрическая информация объединяются для быстрого удаления динамических объектов. Особые точки статических объектов используются для дополнения точек отслеживания. Предлагается многослойный механизм оптимизации для полного использования всех сопоставлений точек и повышения точности оценки движения. Результаты экспериментов демонстрируют эффективность системы.
Ключевые слова: робастная визуально-инерциальная одометрия, локализация, дорожная сцена, многоуровневый механизм оптимизации
В статье представлены результаты моделирования и измерения характеристик опытного образца плоской спиральной антенны, предназначенной для ведения приема сигналов в составе станции GPS. Предложенная конструкция состоит из комбинации Архимедовой и логарифмической спиралей и обеспечивает работу антенны на частотах 1,2 ГГц и 1,6 ГГц, а также прием сигналов с любой линейной поляризацией. Показаны основные характеристики антенны, смоделированной в пакете САПР СВЧ HFSS v.10, и характеристики, полученные при измерении опытного образца антенны. Расчеты модели антенны подтвердились экспериментально полученными результатами.
Ключевые слова: антенны, GPS, ГЛОНАСС, спиральные антенны, антенны станции GPS, антенны круговой поляризации
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
В статье рассматривается проблема восстановления пропусков в социально-экономических данных. Используются коннективистские принципы описания многоуровневых связей между социально-экономическими объектами для восстановления пропусков в данных. Предложен нечеткий метод заполнения пропусков в данных социально-экономических параметров на основе анализа и формализации в терминах нечеткой логики взаимосвязей между параметрами аналогичного типа в других объектах сети. Для обоснования эффективности показан пример реализации метода на данных о сельских поселениях Волгоградской области.
Ключевые слова: социально-экономические параметры, пропуски в данных, нечеткая логика, восстановление данных.
Ключевые слова:
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)