Все выпуски

Адекватное моделирование сложной динамики городских транспортных потоков требует сбора больших объемов данных для определения характера соответствующих моделей и их калибровки. Вместе с тем оборудование специализированных постов наблюдения является весьма затратным мероприятием и не всегда технически возможно. Совокупность этих факторов приводит к недостаточному фактографическому обеспечению как систем оперативного управления транспортными потоками, так и специалистов по транспортному планированию с очевидными последствиями для качества принимаемых решений. В качестве способа обеспечить массовый сбор данных хотя бы для качественного анализа ситуаций достаточно давно применяется обзорные видеокамеры, транслирующие изображения в определенные ситуационные центры, где соответствующие операторы осуществляют контроль и управление процессами. Достаточно много таких обзорных камер предоставляют данные своих наблюдений в общий доступ, что делает их ценным ресурсом для транспортных исследований. Вместе с тем получение количественных данных с таких камер сталкивается с существенными проблемами, относящимися к теории и практике обработки видеоизображений, чему и посвящена данная работа. В работе исследуется практическое применение некоторых мейнстримовских нейросетевых технологий для определения основных характеристик реальных транспортных потоков, наблюдаемых камерами общего доступа, классифицируются возникающие при этом проблемы и предлагаются их решения. Для отслеживания объектов дорожного движения применяются варианты сверточных нейронных сетей, исследуются способы их применения для определения базовых характеристик транспортных потоков. Простые варианты нейронной сети используются для автоматизации при получении обучающих примеров для более глубокой нейронной сети YOLOv4. Сеть YOLOv4 использована для оценки характеристик движения (скорость, плотность потока) для различных направлений с записей камер видеонаблюдения.

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

Краткосрочное прогнозирование потока трафика является однойиз основных задач моделирования транспортных систем, основное назначение которой — контроль дорожного движения, сообщение об авариях, избежание дорожных пробок за счет знания потока трафика и последующего планирования транспортировки. Существует два типа подходов для решения этой задачи: математическое моделирование трафика и модель с использованием количественных данных трафика. Тем не менее большинство пространственно-временных моделейст радают от высокой математической сложности и низкой эффективности. Искусственные нейронные сети, один из видных подходов второго типа, показывают обещающие результаты в моделировании динамики транспортнойс ети. В данной работе представлена архитектура нейронной сети, используемойдля прогнозирования скоростейт ранспортного потока на графе дорожной сети. Модель основана на объединении рекуррентнойней ронной сети и сверточнойней ронной сети на графе, где рекуррентная нейронная сеть используется для моделирования временных зависимостей, а сверточная нейронная сеть — для извлечения пространственных свойств из трафика. Для получения предсказанийна несколько шагов вперед используется архитектура encoder-decoder, позволяющая уменьшить накопление шума из-за неточных предсказаний. Для моделирования сложных зависимостей мы используем модель, состоящую из нескольких слоев. Нейронные сети с глубокойархитек туройсло жны для тренировки; для ускорения процесса тренировки мы используем skip-соединения между каждым слоем, так что каждыйслой учит только остаточную функцию по отношению к предыдущему слою. Полученная объединенная нейронная сеть тренировалась на необработанных данных с сенсоров транспортного потока из сети шоссе в США с разрешением в 5 минут. 3 метрики — средняя абсолютная ошибка, средняя относительная ошибка, среднеквадратическая ошибка — использовались для оценки качества предсказания. Было установлено, что по всем метрикам предложенная модель имеет более низкую погрешность предсказания по сравнению с ранее опубликованными моделями, такими как Vector Auto Regression, Long Short-Term Memory и Graph Convolution GRU.

Реконструкция траекторий заряженных частиц в трековых детекторах является ключевой проблемой анализа экспериментальных данных для физики высоких энергий и ядерной физики. Поток данных в современных экспериментах растет день ото дня, и традиционные методы трекинга уже не в состоянии соответствовать этим объемам данных по скорости обработки. Для решения этой проблемы нами были разработаны два нейросетевых алгоритма, использующих методы глубокого обучения, для локальной (каждый трек в отдельности) и глобальной (все треки в событии) реконструкции треков применительно к данным трекового GEM-детектора эксперимента BM@N ОИЯИ. Преимущество глубоких нейронных сетей обусловлено их способностью к обнаружению скрытых нелинейных зависимостей в данных и возможностью параллельного выполнения операций линейной алгебры, лежащих в их основе.

В данной статье приведено описание исследования по обобщению этих алгоритмов и их адаптации к применению для внутреннего поддетектора CGEM (BESIII ИФВЭ, Пекин). Нейросетевая модель RDGraphNet для глобальной реконструкции треков, разработанная на основе реверсного орграфа, успешно адаптирована. После обучения на модельных данных тестирование показало обнадеживающие результаты: для распознавания треков полнота (recall) составила 98% и точность (precision) — 86%. Однако адаптация «локальной» нейросетевой модели TrackNETv2 потребовала учета специфики цилиндрического детектора CGEM (BESIII), состоящего всего из трех детектирующих слоев, и разработки дополнительного нейроклассификатора для отсева ложных треков. Полученная программа TrackNETv2.1 протестирована в отладочном режиме. Значение полноты на первом этапе обработки составило 99%. После применения классификатора точность составила 77%, при незначительном снижении показателя полноты до 94%. Данные результаты предполагают дальнейшее совершенствование модели локального трекинга.

В статье предлагается ряд подходов к обработке изображений в системе поддержки принятия решений (СППР) центра автоматизированной фиксации административных правонарушений дорожного движения (ЦАФАП). Основной задачей данной СППР является помощь человеку-оператору в получении точной информации о государственном регистрационном знаке (ГРЗ) и модели транспортного средства (ТС) на основании изображений, полученных с комплексов фотовидеофиксации (ФВФ). В статье предложены подходы к распознаванию ГРЗ и марки/модели ТС на изображении, основанные на современных нейросетевых моделях. Для распознавания ГРЗ использована нейросетевая модель LPRNet с дополнительно введенным Spatial Transformer Layer для предобработки изображения. Для автоматического определения марки/модели ТС на изображении использована нейросетевая архитектура ResNeXt-101-32x8d. Предложен подход к формированию обучающей выборки для нейросетевой модели распознавания ГРЗ, основанный на методах компьютерного зрения и алгоритмах машинного обучения. В данном подходе использован алгоритм SIFT для нахождения ключевых точек изображения с ГРЗ и вычисления их дескрипторов, а для удаления точек-выбросов использован алгоритм DBSCAN. Точность распознавания ГРЗ на тестовой выборке составила 96 %. Предложен подход к повышению производительности процедур дообучения и распознавания марки/модели ТС, основанный на использовании новой архитектуры сверточной нейронной сети с «заморозкой» весовых коэффициентов сверточных слоев, дополнительным сверточным слоем распараллеливания процесса классификации и множеством бинарных классификаторов на выходе. Применение новой архитектуры позволило на несколько порядков уменьшить время дообучения нейросетевой модели распознавания марки/модели ТС с итоговой точностью классификации, близкой к 99 %. Предложенные подходы были апробированы и внедрены в СППР ЦАФАП Республики Татарстан.

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.