КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА

В статье рассматриваются задачи модульного обучения искусственных нейронных сетей, а также исследуются возможности частичного использования модулей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Предлагаемый метод основывается на свойствах
вейвлет-преобразования по разделению информации на высокочастотную и низкочастотную части. Используя наработки по вейвлет-преобразованию на основе сверточного слоя, авторы осуществляют поперечнослойное разделение сети на модули для дальнейшего частичного использования их на устройствах с малой вычислительной мощностью. Теоретическое обоснование такого подхода в статье подкрепляется экспериментальным разделением базы MNIST на 2 и 4 модуля и их последовательным использованием с замером точности и производительности. Выигрыш в производительности составил 2 и более раза при использовании отдельных модулей. Также с помощью AlexNet-подобной сети с использованием набора данных GTSRB проверены предложенные теоретические положения, при этом выигрыш производительности одного модуля составил 33 % без потери точности.

Статья посвящена рассмотрению свойств гармонического метода имитации в рамках спектральной теории и оценке качества этого метода. Проведён обзор литературы о существующих методах моделирования многомерных случайных полей, позволивший выполнить сравнение этих методов, при этом критериями сравнения были сложность алгоритма, вычислительные затраты и требования к памяти, требования к ковариационной функции и сетке. Выявлены слабые места, такие как недостаточная точность и высокая вычислительная сложность, характерные для спектральных методов имитации, к которым относится гармонический метод. Рассмотрены формы сымитированного гармоническим методом сигнала для разных базисов: обнаружено свойство центросимметричности для квадратных сигналов в базисе Фурье, подобное ему свойство для прямоугольных сигналов в базисе Фурье, свойство симметричности квадратного сигнала в базисе Хартли и отсутствие подобных свойств у прямоугольного сигнала, сымитированного в базисе Хартли. Проведён сравнительный анализ точности имитации двумерных сигналов, как частного случая многомерных, гармоническим методом в базисах Фурье и Хартли. Демонстрируется, что в зависимости от характеристик дискретизации сымитированный сигнал в базисе Фурье отличается от этого же сигнала, сымитированного в базисе Хартли, по точности. Как следствие выполненного исследования, сформированы рекомендации по выбору базиса в конкретной задаче имитации двумерных сигналов. Описано влияние обнаруженных свойств на вычислительную сложность метода. Предложены способы применения этих свойств для имитации произвольных двумерных сигналов.

It is a novel approach to linking landscape ecological risk (LER) and ecosystem services (ESs) for environmental management and sustainable development, since it enables real-time ecisionmaking. This study used 12 natural factors relevant to LER and 11 ESs factors to analyze spatiotemporal changes and establish a relationship between them in Tatarstan, Russia, for the years 2010, 2015, and 2020. The statistical tests (Global Moran’s I, Getis-Ord Gi*), analysis of habitat vulnerability, and ecological loss in the ArcGIS platform reveal a consistent variance in factor clustering and pattern as well as the impact of governmental policies in the studied area. According to analysis findings, 2015 had the best ecological conditions of the three years because 44.79 % of the research area had decreased landscape ecological risk, which increased ecosystem services. Additionally, the results show that both maps have significant spatial disparities and that LER and ESs are negatively impacted by high human-socioeconomic activity. The integration of LER and ESs through the overlap of both maps provides a significant amount of spatial information for mapping, monitoring, management, and the protection of the fragile environment for sustainable landscape development and management.

В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив – алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.

Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 – 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.

В связи с малым количеством размеченных наборов данных радиолокационных изображений перспективным представляется использование оптических изображений для обучения нейронных сетей, предназначенных для обнаружения объектов на радиолокационных изображениях. Однако оптические изображения имеют ряд существенных отличий от радиолокационных изображений, что приводит к необходимости более глубокого экспериментального исследования вопроса. В работе была исследована применимость такого подхода и показано, что в случае задачи обнаружения кораблей достижимы высокие результаты. Кроме того, показано, что предварительная фильтрация спекл-шума позволяет дополнительно улучшить ситуацию.

A computer vision based real-time object detection on low-power devices is economically attractive, yet a technically challenging task. The paper presents results of benchmarks on popular deep neural network models, which are often used for this task. The results of experiments provide insights into trade-offs between accuracy, speed, and computational efficiency of MobileNetV2 SSD, CenterNet MobileNetV2 FPN, EfficientDet, YoloV5, YoloV7, YoloV7 Tiny and YoloV8 neural network models on Raspberry Pi 4B, Raspberry Pi 3B and NVIDIA Jetson Nano with TensorFlow Lite. We fine-tuned the models on our custom dataset prior to benchmarking and used post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT) to optimize the models’ size and speed. The experiments demonstrated that an appropriate algorithm selection depends on task requirements. We recommend EfficientDet Lite 512×512 quantized or YoloV7 Tiny for tasks that require around 2 FPS, EfficientDet Lite 320×320 quantized or SSD Mobilenet V2 320×320 for tasks with over 10 FPS, and EfficientDet Lite 320×320 or YoloV5 320×320 with QAT for tasks with intermediate FPS requirements.

В статье представлен метод акустооптической мультиспектральной регистрации изображений, основанный на выборе наиболее информативных спектральных каналов и формировании многооконной функции пропускания акустооптического фильтра. Разработанный алгоритм позволяет выбрать сочетания спектральных каналов, которые обеспечивают высокий контраст для заданной совокупности объектов и фонов с известными спектрами. Метод апробирован экспериментально на примере контрастной визуализации 20 разных, но близких по цветовому тону пар объект–фон. Результаты эксперимента демонстрируют эффективность предложенного метода и алгоритма.

Рассмотрены дисперсионные характеристики оптических стекол. Предложен подход к исследованию дисперсионных характеристик оптических стекол, требующий измерения показателя преломления только на трех длинах волн, что упрощает процесс измерений по сравнению с применением широко распространенной дисперсионной формулы Селлмейера. Предложена аппроксимирующая функция для показателя преломления оптических стекол, рассчитана погрешность аппроксимации для различных марок стекла, предложен способ коррекции погрешности аппроксимации. Проведены измерения показателя преломления образцов оптических стекол на 3 длинах волн He-Ne и Ar-Cr лазеров, рассчитаны значения показателя преломления для спектральных линий, необходимые для определения дисперсионных характеристик. Значение погрешности расчета показателя преломления при этом не превысило ±1×10-5, что доказывает перспективу применения предложенной аппроксимирующей функции для исследования дисперсионных характеристик оптических стекол.

Обоснована необходимость разработки малогабаритного рефрактометра с дифференциальной кюветой Андерсона для экспресс-контроля состояния жидких сред с высокой точностью в реальном времени. Обозначены проблемы, которые возникают при определении оптимальных параметров конструкции оптической части рефрактометра для уменьшения погрешности измерения показателя преломления в диапазоне от 1,2300 до 2,2300. Впервые выведено уравнение для исследования изменения траектории оси лазерного излучения как в кювете Андерсона, так и за её пределами от различных её параметров, значений показателей преломления эталонной ns и исследуемой nm жидкой среды. Отмечено, что для решения задачи определения оптимальных параметров дифференциальной кюветы Андерсона необходимо получить аналитическое выражение для показателя преломления nm исследуемой среды от изменения всех параметров оптической части рефрактометра. Разработана конструкция малогабаритного рефрактометра дифференциального типа для проведения измерений, и представлены результаты исследования различных жидких сред. Экспериментально подтверждена погрешность измерения показателя преломления 0,0002 в разработанной конструкции рефрактометра. Определены направления исследований для уменьшения погрешности измерения показателя преломления, чтобы использовать разработанную конструкцию дифференциального рефрактометра для научных исследований и в качестве поверочной схемы в метрологии.

На примере разработки двух простых по конструкции двухдиапазонных монофокальных ИК-объективов продемонстрированы подходы к компоновке и расчету их оптических схем в зависимости от того, требуется или не требуется компенсация эффектов воздействия изменения температуры на оптические характеристики этих объективов. Показано, что в случае, когда термокомпенсация не требуется, высокие оптические характеристики могут быть достигнуты у простого триплета, у которого плоская поверхность фронтальной рефракционной линзы несет дифракционную микроструктуру. В случае же пассивной атермализации оптическая схема объектива усложняется и состоит из рефракционных двухлинзовых силового и коррекционного компонентов, в последнем из которых плоская поверхность одной из линз несет дифракционную микроструктуру. Благодаря высокоэффективным дифракционным микроструктурам продольный хроматизм у обоих объективов снижен практически до дифракционного предела, и в совокупности с низким уровнем остаточных монохроматических аберраций при высокой светосиле обеспечивается предельная для используемых в качестве матричных приёмников неохлаждаемых микроболометров разрешающая способность.

В статье в кратком виде излагается математическая модель распознавания контуров объектов интереса на растровом изображении. Более детально раскрывается процесс ее дискретизации в рамках разработки численных методов, которые позволяют реализовать указанную модель на современных средствах вычислительной техники. Приведены явные математические выкладки, пригодные для написания кодов прикладного программного обеспечения, получена оценка вычислительной сложности, подтверждающая возможность достижения производительности режима реального времени. Представлены результаты численного эксперимента по восстановлению спиральных пучков света.