№ 3 (2024)

Статья посвящена проблеме снижения вычислительной нагрузки для распознавания текста дорожной сцены принятием решения об остановке, прекращающем дальнейшее распознавание. Описывается построение правил остановки для систем распознавания текста в реальном времени с комбинацией результатов и экспериментальной оценкой на открытом наборе данных RoadText-1k. Обнаружено, что для быстродействующих систем метод комбинации ROVER (Recognizer Output Voting Error Reduction) и голосование являются наилучшими для метрики Левенштейна и дискретной метрики соответственно, однако с увеличением времени обработки каждого кадра ROVER становится стабильно лучше. Хотя выбор наиболее сфокусированного кадра является худшей стратегией для быстродействующих систем, ее сравнительный рейтинг повышается с увеличением времени обработки. Важно отметить, что выбор наиболее сфокусированного кадра и объединение трех наиболее сфокусированных кадров предпочтительнее для быстродействующих систем, когда требуется снизить нагрузку.

В статье представлен метод топологического картирования помещений, способный строить и обновлять граф локаций по облакам точек и одометрии без использования глобальных метрических координат. В данном методе для локализации в графе используется нейросетевое распознавание локации совместно с сопоставлением сканов по двумерным проекциям. Было проведено экспериментальное исследование предложенного подхода на нескольких фотореалистичных симуляционных средах, а также на данных с реального робота. В симуляции также проводится сравнение с лучшими современными методами топологического картирования. Результаты сравнения подтверждают, что предложенный метод значительно опережает остальные по навигационной эффективности, сохраняя связность графа, высокую площадь покрытия сцены и низкую долю неконсистентных ребер.

Целесообразность разработок СУБД консервативного типа с эпизодическим обновлением данных определяется особенностями OLAP-технологий. Вопросы создания таких СУБД требуют серьезного обсуждения. В этом обзоре систематизированы основные результаты исследований научной группы Clusterix КНИТУ-КАИ по консервативным СУБД на базе вычислительных кластеров. Цель проведенных исследований актуальна: разработка подходов к синтезу сравнительно эффективных по критерию «производительность/стоимость» отечественных СУБД класса Big Data. Сравнение проводилось с лучшими зарубежными открытыми системами. Разрабатываемые СУБД доступны к применению организациям с ограниченными финансовыми возможностями. Должное внимание уделено элементам теории кластерных СУБД консервативного типа. Рассмотрены: базовые конфигурации систем Clusterix, динамика таких СУБД, эффекты их самоорганизации. За основу исследований взята методология конструктивного моделирования систем.

В работе рассмотрена архитектура функций безопасности динамических технических систем (ДТС) и показана связь с основными задачами монитора безопасности. В работе обоснована доступность как ключевое свойство безопасности ДТС в контексте интеллектуальной среды и предложена риск-ориентированная методология расчета доступности как функция монитора безопасности ДТС в интеллектуальной транспортной среде.

Для повышения достоверности технико-экономических обоснований развития интеллектуальной транспортной инфраструктуры в условиях устойчивого развития мегаполисов необходимо более тщательно учитывать фактические условия эксплуатации одноуровневых пересечений транспортных потоков. Решение этой задачи требует использования передовых экономико-математических инструментов. Математическое описание представляет собой модификацию фундаментальных результатов Э. Бореля и Ф. Хейта, относящихся к простейшему течению событий. Применение этого метода позволит как оценивать экономическую целесообразность расширения существующей транспортной инфраструктуры, так и проектировать новые транспортные объекты. Данный подход может быть применен на этапе первоначальной количественной оценки целесообразности замены одноуровневой развязки транспортных потоков многоуровневой развязкой во избежание экономических потерь.

В статье рассматривается применение прикладных математических методов в управлении цепями поставок на лесоперерабатывающих производствах, с акцентом на инновационную технологию раскроя и анализе внешних рисков. Для отработки метода было взято лесопромышленное предприятие без собственных источников сырья (делян), которое ставит себе целью каждый день решать задачу формирования цепей поставок сырья с биржи и оптимальной загрузки цехов производства. В качестве источника сырья рассматривается товарно-сырьевая биржа, где лоты появляются каждый день в разных регионах в случайном порядке. Рассмотрена математическая модель, которая представляет собой механизм принятия решения в каждый отдельный день на всем горизонте планирования. Данная модель позволяет учитывать технологию раскроя, время лота в пути в условиях неопределенности. Дополнительным отличием является то, что поиск решения опирается на рассчитанные оптимальные траектории запасов сырья на складе за аналогичные предыдущие периоды планирования. Модель протестирована на данных товарно-сырьевой биржи России и одного из предприятий Приморского края. Анализ полученных решений показал, что даже при достаточно сложном сценарии развития событий, модель показывает качественно высокие результаты.