РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

В последнее время задачи выделения надводных объектов становятся все более актуальными. Под задачей выделения подразумевается поиск местоположения объектов на изображении. Одно из возможных решений - это нейронные сети, способные как убрать шумы, так и провести выделение объектов. Находящиеся в открытом доступе статьи опираются на использование одной нейронной сети, из-за чего предлагаемые методы обладают относительно большой погрешностью. В связи с этим предложен метод выделения надводных объектов, основанный на ансамбле нейронных сетей. В рамках метода предложен алгоритм, включающий в себя этапы предобработки изображений и выделения соответствующих объектов на спутниковых снимках. Метод может служить в системах контроля различных акваторий как вспомогательный, выделять надводные объекты для дальнейшей обработки и получения необходимой информации. В статье рассмотрены предобработка изображений и выделение надводных объектов, приведены точность для тренировочного и валидационного наборов, а также результаты, полученные в ходе программной реализации метода, структура используемой нейронной сети и разработанного ансамбля.

С быстрым развитием информационных технологий защита передаваемых данных становится одной из приоритетных задач. Классические методы шифрования эффективно решают эту проблему, однако иногда необходимо скрыть сам факт передачи важной информации. Одним из возможных решений могут быть стеганографические методы, которые скрывают сам факт передачи, добавляя данные в существующие цифровые ресурсы. В научной литературе описано множество традиционных стеганоалгоритмов. В последние годы методы сокрытия информации с помощью нейронных сетей становятсявсе более популярными [1]. Однако большинство таких методов используют нейронные сети для реализации более сложных функций встраивания данных, не создавая новых способов сокрытия информация. Целью работы является краткий обзор разработанного автором метода сокрытия информации без использования цифровых ресурсов - изображений для встраиванияи приведение некоторых критериев оценки его эффективности и надежности. В начале статьи дается описание существующих стеганографических методов, общая структура предложенного метода. Оценивается сходимость предложенного алгоритма, генерирующего равномерно распределенный массив данных, даются временные и емкостные характеристики разработанного метода. Приводятся примеры исходных данных и сгенерированных на их основе изображений