bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Decision support system for detecting traffic violations based on vehicle’s trajectory
Authors: Минниханов Р.Н. , Аникин И.В. , Дагаева М.В. , Чернышевский П.А. , Кадыров А.Р. 
Published: July 2024

В работе представлен подход к определению факта нарушения правил дорожного движения на основании анализа траектории транспортного средства на видеоизображении. В качестве примера в статье исследовался факт запрещенного левого поворота. Данный подход реализован в соответствующем программном комплексе поддержки принятия решений. В качестве детектора объектов в предложенном подходе применена архитектура нейронной сети YOLO, для распознавания номерных знаков применена нейронная сеть LPRNet, для ускорения вычислений путем прореживания точек траекторий использован алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера. На примере запрещенного левого поворота исследован ряд классификаторов: SVM, GaussianNB, алгоритм k-средних, деревья решений, Random Forest. Указанные классификаторы могут быть применены для определения принадлежности траекторий к классу траекторий, нарушающих правила дорожного движения. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что метод опорных векторов имеет наибольшую точность среди исследуемых классификаторов (около 95 %). Отмечено снижение вычислительных затрат за счет использования алгоритма прореживания траектории и легковесных моделей нейронных сетей. На примере детекции факта левого поворота представлены возможности интеграции разработанной системы поддержки принятия решений в работу Центров автоматизированной фиксации административных правонарушений.
The paper proposes the approach for detecting the traffic violations based on illegal vehicle’s trajectory on video streams. As an example of such violations, illegal left turn is considered. This approach was implemented in a decision support system. YOLO neural network was employed as an object detector as part of the approach, LPRNet network for license plate recognition, and Ramer-Douglas-Pecker algorithm for the trajectory thinning. Using the example of the illegal left turn, a number of classifiers was studied: SVM, GaussianNB, KNeighbors, Decision Tree, Random Forest сlassifiers. These classifiers can be utilized to identify trajectories that violate road traffic regulations. Numerical experiments demonstrate that the SVM has about 95 % of classification accuracy among other algorithms. The computational cost also decreased due to the use of the trajectory thinning algorithm and lightweight neural network models. The capabilities of decision support system integration into the Centre for Automated Recording of Traffic Offences were illustrated by the example of left turn detection.
Mathematical modeling of microclimate indicator influence on the intensification of agricultural production on the example of broiler farming
Authors: Белых Т.И. , Бурдуковская А.В. , Ивонина О.Ю. , Родионов А.В. 
Published: July 2024

В статье рассматриваются регрессионные математические модели, описывающие влияние механической и автоматической систем регулирования микроклимата на рост и развитие цыплят-бройлеров кросса «Arbor Acres» в условиях агропромышленного комплекса «Саянский бройлер» при напольном содержании. В работе изучается влияние таких параметров, как микроклимат, температура, влажность и освещенность. Для проверки статистической гипотезы однородности двух рассматриваемых выборок используются критерии Крамера-Уэлча, Уилкоксона. Приводится тест Чоу о возможности построения двух различных однотипных математических моделей, описывающих закономерности развития моделируемых показателей. Рассчитываются статистические оценки значимости построенных моделей и включенных в модели факторов. Приводится интерпретация результатов регрессионного анализа применительно к исследуемой предметной области. Кроме этого, выполнена графическая визуализация анализа исходных и выходных данных построенных моделей. Проводится ранжирование факторов по степени их воздействия на результирующий показатель с использованием коэффициентов эластичности и долей их влияния. Вычисляются основные производственные показатели по итогам выращивания поголовья, в частности, среднесуточный прирост, абсолютный прирост, относительная скорость роста, сохранность. В статье рассчитывается экономический эффект за один полный цикл выращивания цыплят-бройлеров.
The article deals with the regression mathematical models that describe the influence of mechanical and automatic microclimate control systems on the growth and development of Arbor Acres cross broiler chickens in Sayansky Broiler agro-industrial complex with outdoor maintenance. The paper regards the influence of such parameters as microclimate, temperature, humidity and illumination. To test the statistical hypothesis of homogeneity of the two considered samples, the Cramer-Welch and Wilcoxon tests are employed. Chou's test is presented concerning the possibility of constructing two different mathematical models of the same type that illustrate the patterns of the modeled indicators development. Statistical estimates of the significance of the constructed models and the factors included in the models are calculated. An interpretation of the results of regression analysis in relation to the subject area under study is given. In addition, a graphical visualization of the analysis of the initial and output data of the constructed models was performed. The ranking of factors is carried out according to the degree of their impact on the resulting indicator using elasticity coefficients and the shares of their influence. The main production indicators are calculated based on the results of livestock rearing: average daily gain, absolute gain, relative growth rate, safety. The article calculates the economic effect for one full cycle of farming broiler chickens.
Automation of growing crops in a stationary compact greenhouse complex with a controlled microclimate based on a hydroponic system
Authors: Левоневский Д.К. , Рябинов А.В. , Жукова Н.А. , Ковалевский В.Э. 
Published: July 2024

В настоящее время в сельском хозяйстве активно идет автоматизация процессов производства. Решения в области автоматизации сельского хозяйства позволяют сократить затраты времени и средств на производство продуктов питания и уменьшить влияние человеческого фактора – ошибок, которые могут повлечь гибель культур и нанести существенный урон предприятию. В статье рассматривается вопрос автоматизации и моделирования технологических процессов выращивания агрокультур в стационарном компактном тепличном комплексе с контролируемым микроклиматом на базе гидропонной системы. Представлена схема и модель поведения подобного комплекса, который позволяет производить циклическое выращивание путем периодического подтопления грунта питательным раствором, очищаемым с помощью биофильтра. Для моделирования поведения мини-теплицы использованы диаграммы состояний в нотации UML. Рассмотрена задача оценки работоспособности подобных модулей и фиксации нарушения технологических процессов выращивания на основе собранных данных. Использованы методы машинного обучения для оценки и прогнозирования климатических параметров в установке. Применение этих методов позволяет выполнять проактивный контроль технологических процессов в теплице, обеспечивать четкое соблюдение регламентов выращивания и экономно использовать ресурсы. Дальнейшие исследования предполагают построение метода проактивного контроля соблюдения технологических процессов на основе их формальных моделей.
Automation processes are currently being implemented in agriculture. Solutions in the field of agricultural automation and smart agriculture can reduce time expenditure and cost of crop production and lessen the impact of the human factor, i.e. mistakes that can lead to the death of crops and cause significant damage to the enterprise. This article deals with the issue of automation and modeling of technological processes of growing crops in stationary compact greenhouse complexes with a controlled microclimate based on a hydroponic system. A diagram and a model of the behavior of such complex is presented in the article. The complex helps to perform cyclic cultivation by periodic irrigation with a nutrient solution cleaned with a biofilter. To model the behavior of a mini-greenhouse, UML state diagrams were used. The problem of evaluating the performance of such modules and recording disruptions of cultivation process drawing on the collected data was considered. Machine learning methods were employed to estimate and predict climatic parameters in the greenhouse. The application of these methods allows performing proactive control of technological processes in the greenhouse, ensure strict adherence to production regulations and rational use of resources. Further research involves creating a method for proactive control of compliance with technological processes based on the formal models of these processes.
3D reconstruction of objects by video stream in a dynamic scene
Authors: Логачев Е.М. 
Published: July 2024

Статья посвящена задаче 3D реконструкции объектов в динамических сценах по стереоизображениям. При выполнении каких-либо сложных задач автономными роботами (ремонтные работы, обследование морского дна) появляется необходимость одновременного восстановления траектории движения автономного робота и построения 3D модели окружающей обстановки по видеоинформации. Данные о траекториях движения роботов и информация об окружающей обстановке необходимы специалистам для дальнейшей работы по корректировке работы дронов и отслеживания прогресса выполняемых работ. Существующие на данный момент решения по идентификации объектов позволяют восстанавливать геометрию динамических объектов с накладываемыми ограничениями, которые не позволяют с необходимой точностью реконструировать всю сцену. Также существующие методы не предполагают детальную визуализацию всей 3D сцены по заранее неизвестным точечным данным и не включают в себя восстановление невидимых участков поверхностей объектов. Предложен подход к решению задачи идентификации и 3D реконструкции объектов по видеоинформации применительно к динамическим сценам. Описан базис программной системы, реализующий предложенные алгоритмические и архитектурные решения. Приведены данные по модельным сценам и особенностям объектов сцены. Обсуждены результаты вычислительных экспериментов с виртуальными сценами. Рассмотрены закономерности, выявленные в результате проведения тестов, влияющие на точность реконструкции моделей.
The article is devoted to the problem of 3D reconstruction of objects in dynamic scenes by stereo images. When performing any complex tasks by autonomous robots (repair work, inspection of the seabed), there is a need to simultaneously restore the trajectory of the autonomous robot and build a 3D model of the environment using video information. Data on the trajectories of robots and information about the environment are necessary for specialists to further correct drone operation and track the progress of work performed. Сurrently existing object identification solutions help to restore the geometry of dynamic objects with imposed restrictions that prevent from reconstructing the entire scene with the necessary accuracy. Also, the existing methods do not involve detailed visualization of the entire 3D scene using previously unknown point data and do not include the restoration of invisible parts of object surfaces. An approach to solving the problem of identification and 3D reconstruction of objects based on video information in relation to dynamic scenes is proposed. The basis of the software system implementing the proposed algorithmic and architectural solutions is described. Data on model scenes and features of scene objects are given. The results of computational experiments with virtual scenes are discussed. The regularities discovered as a result of tests affecting the accuracy of model reconstruction are considered.
Modification of steganalytic histogram method for images with deep distortion
Authors: Солодуха Р.А. 
Published: July 2024

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью противодействия скрытым каналам передачи данных в форме файловой стеганографии в ведомственных и корпоративных компьютерных сетях. Статья посвящена формированию вектора признаков на основе гистограммы яркости для выявления стеганографии, искажающей несколько битовых плоскостей пространственной области изображения. Предполагается, что данный вид стеганографии наиболее вероятен для использования внутренним нарушителем, так как не требует глубоких базовых познаний в сфере информационных технологий, реализован в программных продуктах сегмента freeware, позволяет осуществить вложение до 50 % от размера контейнера. Для верификации результатов выполнен численный эксперимент. Приведено описание исходных данных и методики эксперимента. Датасеты получены в среде MatLab. Для обеспечения воспроизводимости эксперимента датасеты представлены в Kaggle. Применяется процедура машинного обучения на основе машины опорных векторов (SVM-регрессия). На основе экспериментальных данных рассчитаны базовые метрики результативности машинного обучения по предложенному вектору признаков для BPCS- и LSB-стеганоанализа. Показана зависимость ошибки регрессии для вектора признаков, учитывающего разные битовые срезы. С помощью полученных оценок аналитик может принять решение о включении признаков в комплексный вектор выявления стегановложения.
The relevance of the research is due to the need to counteract hidden data transmission channels in the form of file steganography in institutional and corporate computer networks. The article is devoted to the formation of a feature vector based on the brightness histogram to identify the steganography that distorts several bit planes of the spatial domain in the image. It is assumed that this type of steganography is most likely to be used by inner violator because it does not require deep knowledge in the field of information technology. Additionally, it is implemented in software products of the freeware segment and helps to payload up to 50 % of the container size. A numerical experiment was performed to verify the results. The description of the initial data and the experimental methodology is given. Datasets are obtained by MatLab. To ensure reproducibility of the experiments, the datasets and MatLab scripts are presented in Kaggle. The machine learning procedure based on SVM regression is applied. Based on experimental data, the basic metrics of machine learning effectiveness of feature vectors for BPCS- and LSB-steganalysis are calculated. The dependence of the regression error for feature vectors based on combinations of different bit planes is shown. With the help of the obtained estimates, the analyst can include one features or another in the complex vector.
Formation of data in fixations of oil and gas well models using an intelligent method for missing value completion
Authors: Шарифьянов Н.В. , Латыпова В.А. 
Published: July 2024

В нефтегазовой сфере уделяется много внимания вопросу повышения качества данных, так как низкое качество может повлечь за собой неверное видение ситуации и в дальнейшем принятие неверного решения. Мониторинг нефтедобычи и профилактическое обслуживание предполагают сбор данных от самых разных датчиков, которые нужно корректно обработать и «упаковать». Поэтому особое внимание уделяется повышению качества формируемых данных в фиксациях моделей нефтегазовых скважин. Фиксация моделей нефтегазовых скважин — это процесс сбора, анализа и сохранения информации о параметрах скважинной эксплуатации, таких как дебит жидкости, газа и нефти, давление, температура, состав флюидов и другие параметры, используемые для оптимизации процессов добычи и повышения эффективности работы скважин. Наличие пропусков при формировании моделей скважин чревато заметным понижением качества данных моделей, что может привести к неполному представлению общей картины работы скважины и снизить точность прогнозирования ее производительности. В статье предлагается интеллектуальный метод заполнения пропущенных значений для формирования данных в фиксациях моделей нефтегазовых скважин для решения данной проблемы. Метод успешно апробирован в нефтегазовой компании ПАО «Газпром нефть» на данных по дебиту жидкости скважин Вынгапуровского месторождения.
In the oil and gas sector, a lot of attention is paid to the issue of improving the quality of data because poor quality can distort the presentation of the situation and eventually cause making the wrong decision. Oil production monitoring and preventive maintenance involve the collection of data from a variety of sensors that need to be correctly processed and “packaged”. Therefore, particular emphasis is given to improving the quality of the generated data in oil and gas well model fixations. Fixing oil and gas well models is the process of collecting, analyzing, and storing information about well operation parameters such as fluid, gas and oil flow rates, pressure, temperature, fluid composition, and other parameters used to optimize production processes and improve well performance. The presence of gaps in the formation of well models can significantly reduce the quality of these models, which can lead to an incomplete representation of the overall picture of well operation and decrease the accuracy of predicting its productivity. The article proposes an intelligent method of completing missing values for generating data in fixations of oil and gas well models to solve this problem. The method has been successfully tested at the oil and gas company Gazprom Neft PJSC using the data on the fluid flow rate of the wells in the Vyngapurovskoye field.
Analysis of passive radar capabilities when operating in the ultrashort wave range
Authors: Унгер А.Ю. 
Published: July 2024

В статье предложен анализ радиопередатчиков, работающих в диапазоне ультракоротких волн, в качестве удобного источника сигнала для определения дальности обнаружения в пассивном бистатическом радиолокационном измерителе координат. Представлен теоретический анализ основных специфических особенностей бистатической пассивной радиолокационной станции, рассмотрены ее энергетические характеристики, а также воздействие различных видов шума при мгновенном приеме сигнала прямой подсветки и слабых сигналов, отраженных от объекта. Проведена оценка бистатических характеристик пассивной технологии при проектировании таких радиолокационных станций дальнего обнаружения объектов, а также исследован динамический диапазон приемного устройства пассивного радиолокационного измерителя координат при воздействии на него шума и мощность отраженного сигнала, которая базируется на эффективной площади рассеяния, что позволяет создать более эффективную бистатическую технологию пассивного обнаружения. Экспериментальные данные представлены в виде математического моделирования, которые включают в себя сканирование спектра диапазона ультракоротких волн в различных условиях для дальнего обнаружения объектов, рассмотрены несколько вариантов воздействия на диапазон различных условий местности и ландшафта. Результаты математического моделирования сопоставлены с теоретическим анализом специфических особенностей пассивного бистатического радиолокационного измерителя координат.
The article proposes an analysis of radio transmitters operating in the ultrashort wave range as a convenient signal source for determining the detection range in a passive bistatic radar. A theoretical analysis of the main specific features of a bistatic passive radar is presented; its energy characteristics are considered along with the impact of various types of noise during instantaneous reception of a direct illumination signal and weak reflections from an object. The bistatic characteristics of the passive technology were evaluated when designing such radar for long-range object detection. Additionally, the dynamic range of the passive radar receiver when exposed to noise and the power of the reflected signal based on the effective scattering area, which makes it possible to create a more effective bistatic passive detection technology, was investigated. Experimental evidence is presented in the form of the mathematical modeling, which includes scanning the spectrum of the ultrashort wave range under various conditions for long-range detection of objects. Several options for influencing the range of different terrain and landscape conditions are considered. The results of the mathematical modeling are compared with the theoretical analysis of the specific features of a passive bistatic radar.
Object detection and tracking when constructing mobile robot motion trajectory using image processing
Authors: Хан М.Х. , Якунин А.Н. 
Published: July 2024

В настоящее время технологии мобильных роботов (МР) стремительно развиваются с целью выполнять задачи разведки на земле, под землей, на воде, под водой и в космосе. Для обеспечения управления движением МР в рамках этих разработок используются различные методы, такие как построение траекторий с использованием датчиков и камер. Основная задача данной статьи – изучение процесса обнаружения и отслеживания объектов при построении траекторий движения МР. В результате выполнения работ в режиме реального времени с использованием обработки видео с камеры видеонаблюдения были успешно обнаружены и выявлены параметры движения объектов. Полученные данные использовались для вычисления координат положения объектов в пикселях, что, в свою очередь, позволяет определить расстояние и угловую скорость МР. Для определения траектории движения МР полученное изображение обрабатывалось с помощью полнофункционального языка программирования MATLAB/Simulink. Это позволяет обеспечить точность вычислений и получить более детальную информацию о траектории движения МР. В целом, использование технологий мобильных роботов в различных сферах является актуальной и перспективной задачей для научных и инженерных исследований.
Currently, mobile robot (MR) technologies are rapidly developing with a view to performing reconnaissance tasks on land, underground, on water, under water and in space. To provide MR motion control, various methods such as building trajectories using sensors and cameras are employed as part of these developments. The main objective of this article is to study the process of detecting and tracking objects when constructing MR motion trajectories. As a result of operating in real time using video processing from a video surveillance camera, the motion parameters of objects were successfully detected and identified. The obtained data were utilized to calculate the coordinates of the position of objects in pixels, which in turn helps to determine the distance and angular velocity of the MR. To determine the MR motion trajectory, the resulting image was processed by means of the full-featured MATLAB/Simulink programming language. This makes it possible to ensure the accuracy of calculations and obtain more detailed information about the trajectory of the MR. In general, the use of mobile robot technologies in various fields is a relevant and promising direction for scientific and engineering research.