Архив статей журнала
Рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией процедуры синтеза систем прикладной фотограмметрии. Такие системы служат для измерения и учета объектов по изображениям и в настоящее время широко применяются в различных областях деятельности, таких как картографирование, археология и аэрофотосъемка. Широкому применению также способствует повышение доступности и мобильности устройств для получения изображений. Все это обусловило проведение активных исследований, направленных на разработку методического обеспечения для систем прикладной фотограмметрии. Отслеживание в ручном режиме появления новых методов и алгоритмов фотограмметрической обработки информации для широкой номенклатуры областей применения достаточно затруднительно, что делает актуальной автоматизацию данной процедуры. Предлагаемое в статье решение основано на использовании базы знаний о методах обработки информации в системах прикладной фотограмметрии, основными элементами которой являются нечеткая онтология предметной области и база данных, что логично, т.к. информация о предметной области может быть достаточно легко структурирована. В качестве основы для онтологии было взято существующее решение, которое было дополнено на основе результатов анализа текущего состояния предметной области. Полученная онтология далее использована для поиска и классификации методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии и заполнения базы знаний. В связи с активизацией разработки новых методов обработки информации в системах прикладной фотограмметрии возникает необходимость модификации онтологии и пополнения базы данных, т. е. пополнения базы знаний. Важным источником информации для этого является Интернет. Для автоматизации поиска данных о методах обработки информации и пополнения базы знаний целесообразно использовать большие языковые модели, благодаря которым упрощается решение нескольких задач в области обработки естественного языка, которые включают кластеризацию и формирование новых сущностей для классификации. Соответствующий метод описан в статье. Для метода приведены результаты тестирования его работоспособности. В рамках решения задач проведён сравнительный анализ больших языковых моделей, в результате которого была вобрана модель RoBERTa.
В современных системах видеонаблюдения, в которых широко распространено использование технологии компьютерного зрения, наиболее важной информацией на изображении являются данные о контурах объектов и выделение мелких деталей. К системам предъявляются жесткие требования, такие как: высокая скорость обработки информации с большого количества камер одновременно, работа в условиях плохого освещения объекта и под воздействием внешних шумов (электромагнитных полей, коротких помех от высоковольтных линий передач). Поэтому совершенствование методов обработки изображения с применением устройств распараллеливания вычислений и построения многопоточной системы является актуальной задачей. В данной работе для обработки изображения на ПЛИС разработан и смоделирован анизотропный фильтр высоких частот 3x3. Описан алгоритм его построения в виде разделимого векторного представления. Дано подробное описание о разработке эффективного разделимого двумерного цифрового фильтра для повышения резкости и выделение границ объектов RGB-изображений. Фильтр основан на синтезе предложенного анизотропного фильтра высоких частот 3x3 и градиентного фильтра Собеля. Спроектирована соответствующая структурная схема фильтра. По результатам обработки искаженного изображения можно сделать вывод о том, что разработанный фильтр обладает свойством более равномерной детализации и выделения объектов на изображении и менее подвержен гауссовскому шуму по сравнению с градиентным фильтром Собеля и фильтром высоких частот Лапласа. Разработана схема конвейера фильтра на ПЛИС для обработки одной плоскости RGB изображения. За счет использования разделимых фильтров предложенная реализация практически в 2 раза оптимальнее по числу выполняемых операций сложения/вычитания, чем прямая реализация градиентного фильтра Собеля 3х3 и анизотропного фильтра высоких частот 3х3.