Все выпуски

В статье рассматривается математическая модель декомпозиции сложного изделия на сборочные единицы. Это важная инженерная задача, которая влияет на организацию дискретного производства и его и оперативное управление. Приведен обзор современных подходов к математическому моделированию и автоматизированному синтезу декомпозиций. В них математическими моделями структур технических систем служат графы, сети, матрицы и др. Эти модели описывают механическую структуру как бинарное отношение на множестве элементов системы. Геометрическая координация и целостность машин и механических приборов в процессе изготовления достигаются при помощи базирования. В общем случае базирование может осуществляться относительно нескольких элементов одновременно. Поэтому оно представляет собой отношение переменной местности, которое не может быть корректно описано в терминах бинарных математических структур. Описана новая гиперграфовая модель механической структуры технической системы. Эта модель позволяет дать точную и лаконичную формализацию сборочных операций и процессов. Рассматриваются сборочные операции, которые выполняются двумя рабочими органами и заключаются в реализации механических связей. Такие операции называются когерентными и секвенциальными. Это преобладающий тип операций в современной промышленной практике. Показано, что математическим описанием такой операции является нормальное стягивание ребра гиперграфа. Последовательность стягиваний, трансформирующая гиперграф в точку, представляет собой математическую модель сборочного процесса. Приведены доказанные автором две важные теоремы о свойствах стягиваемых гиперграфов и подграфов. Введено понятие $s$-гиперграфа. $S$-гиперграфы являются корректными математическими моделями механических структур любых собираемых технических систем. Декомпозиция изделия на сборочные единицы поставлена как разрезание $s$-гиперграфа на $s$-подграфы. Задача разрезания описана в терминах дискретного математического программирования. Получены математические модели структурных, топологических и технологических ограничений. Предложены целевые функции, формализующие оптимальный выбор проектных решений в различных ситуациях. Разработанная математическая модель декомпозиции изделия является гибкой и открытой. Она допускает расширения, учитывающие особенности изделия и его производства.

The article considers a mathematical model of decomposition of a complex product into assembly units. This is an important engineering problem, which affects the organization of discrete production and its operational management. A review of modern approaches to mathematical modeling and automated computer-aided of decompositions is given. In them, graphs, networks, matrices, etc. serve as mathematical models of structures of technical systems. These models describe the mechanical structure as a binary relation on a set of system elements. The geometrical coordination and integrity of machines and mechanical devices during the manufacturing process is achieved by means of basing. In general, basing can be performed on several elements simultaneously. Therefore, it represents a variable arity relation, which can not be correctly described in terms of binary mathematical structures. A new hypergraph model of mechanical structure of technical system is described. This model allows to give an adequate formalization of assembly operations and processes. Assembly operations which are carried out by two working bodies and consist in realization of mechanical connections are considered. Such operations are called coherent and sequential. This is the prevailing type of operations in modern industrial practice. It is shown that the mathematical description of such operation is normal contraction of an edge of the hypergraph. A sequence of contractions transforming the hypergraph into a point is a mathematical model of the assembly process. Two important theorems on the properties of contractible hypergraphs and their subgraphs proved by the author are presented. The concept of $s$-hypergraphs is introduced. $S$-hypergraphs are the correct mathematical models of mechanical structures of any assembled technical systems. Decomposition of a product into assembly units is defined as cutting of an $s$-hypergraph into $s$-subgraphs. The cutting problem is described in terms of discrete mathematical programming. Mathematical models of structural, topological and technological constraints are obtained. The objective functions are proposed that formalize the optimal choice of design solutions in various situations. The developed mathematical model of product decomposition is flexible and open. It allows for extensions that take into account the characteristics of the product and its production.

Настоящая статья описывает разработанную авторами модель построения распределенной вычислительной сети и осуществления в ней распределенных вычислений, которые выполняются в рамках программно-информационной среды, обеспечивающей управление информационными, автоматизированными и инженерными системами интеллектуальных зданий. Представленная модель основана на функциональном подходе с инкапсуляцией недетерминированных вычислений и различных побочных эффектов в монадические вычисления, что позволяет применять все достоинства функционального программирования для выбора и исполнения сценариев управления различными аспектами жизнедеятельности зданий и сооружений. Кроме того, описываемая модель может использоваться совместно с процессом интеллектуализации технических и социотехнических систем для повышения уровня автономности принятия решений по управлению значениями параметров внутренней среды здания, а также для реализации методов адаптивного управления, в частности применения различных техник и подходов искусственного интеллекта. Важной частью модели является направленный ациклический граф, который представляет собой расширение блокчейна с возможностью существенным образом снизить стоимость транзакций с учетом выполнения смарт-контрактов. По мнению авторов, это позволит реализовать новые технологии и методы (распределенный реестр на базе направленного ациклического графа, вычисления на краю и гибридную схему построения искусственных интеллектуальных систем) и все это вместе использовать для повышения эффективности управления интеллектуальными зданиями. Актуальность представленной модели основана на необходимости и важности перевода процессов управления жизненным циклом зданий и сооружений в парадигму Индустрии 4.0 и применения для управления методов искусственного интеллекта с повсеместным внедрением автономных искусственных когнитивных агентов. Новизна модели вытекает из совокупного рассмотрения распределенных вычислений в рамках функционального подхода и гибридной парадигмы построения искусственных интеллектуальных агентов для управления интеллектуальными зданиями. Работа носит теоретический характер. Статья будет интересна ученым и инженерам, работающим в области автоматизации технологических и производственных процессов как в рамках интеллектуальных зданий, так и в части управления сложными техническими и социотехническими системами в целом.

The present article describes the authors’ model of construction of the distributed computer network and realization in it of the distributed calculations which are carried out within the limits of the software-information environment providing management of the information, automated and engineering systems of intellectual buildings. The presented model is based on the functional approach with encapsulation of the non-determined calculations and various side effects in monadic calculations that allows to apply all advantages of functional programming to a choice and execution of scenarios of management of various aspects of life activity of buildings and constructions. Besides, the described model can be used together with process of intellectualization of technical and sociotechnical systems for increase of level of independence of decision-making on management of values of parameters of the internal environment of a building, and also for realization of methods of adaptive management, in particular application of various techniques and approaches of an artificial intellect. An important part of the model is a directed acyclic graph, which is an extension of the blockchain with the ability to categorically reduce the cost of transactions taking into account the execution of smart contracts. According to the authors it will allow one to realize new technologies and methods — the distributed register on the basis of the directed acyclic graph, calculation on edge and the hybrid scheme of construction of artificial intellectual systems — and all this together can be used for increase of efficiency of management of intellectual buildings. Actuality of the presented model is based on necessity and importance of translation of processes of management of life cycle of buildings and constructions in paradigm of Industry 4.0 and application for management of methods of an artificial intellect with universal introduction of independent artificial cognitive agents. Model novelty follows from cumulative consideration of the distributed calculations within the limits of the functional approach and hybrid paradigm of construction of artificial intellectual agents for management of intellectual buildings. The work is theoretical. The article will be interesting to scientists and engineers working in the field of automation of technological and industrial processes both within the limits of intellectual buildings, and concerning management of complex technical and social and technical systems as a whole.

Надежность автоматизированных систем управления (АСУ) и безопасность автономных автомобилей основываются на предположении, что если система компьютерного зрения, установленная на автомобиле, способна идентифицировать объекты в поле видимости и АСУ способна достоверно оценить намерение и предсказать поведение каждого из этих объектов, то автомобиль может спокойно управляться без водителя. Однако как быть с объектами, которые не видны?

В данной статье мы рассматриваем задачу из двух частей: (1) статической (о потенциальных слепых зонах) и (2) динамической реального времени (об идентификации объектов в слепых зонах и информировании участников дорожного движения о таких объектах). Эта задача рассматривается в контексте городских перекрестков.

Intersections present a very demanding environment for all the parties involved. Challenges arise from complex vehicle trajectories; occasional absence of lane markings to guide vehicles; split phases that prevent determining who has the right of way; invisible vehicle approaches; illegal movements; simultaneous interactions among pedestrians, bicycles and vehicles. Unsurprisingly, most demonstrations of AVs are on freeways; but the full potential of automated vehicles — personalized transit, driverless taxis, delivery vehicles — can only be realized when AVs can sense the intersection environment to efficiently and safely maneuver through intersections.

AVs are equipped with an array of on-board sensors to interpret and suitably engage with their surroundings. Advanced algorithms utilize data streams from such sensors to support the movement of autonomous vehicles through a wide range of traffic and climatic conditions. However, there exist situations, in which additional information about the upcoming traffic environment would be beneficial to better inform the vehicles’ in-built tracking and navigation algorithms. A potential source for such information is from in-pavement sensors at an intersection that can be used to differentiate between motorized and non-motorized modes and track road user movements and interactions. This type of information, in addition to signal phasing, can be provided to the AV as it approaches an intersection, and incorporated into an improved prior for the probabilistic algorithms used to classify and track movement in the AV’s field of vision.

This paper is concerned with the situation in which there are objects that are not visible to the AV. The driving context is that of an intersection, and the lack of visibility is due to other vehicles that obstruct the AV’s view, leading to the creation of blind zones. Such obstruction is commonplace in intersections.

Our objective is:

1) inform a vehicle crossing the intersection about its potential blind zones;

2) inform the vehicle about the presence of agents (other vehicles, bicyclists or pedestrians) in those blind zones.

В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

The article deals with the problem of a distributed system operation reliability. The system core is an open integration platform that provides interaction of varied software for modeling gas transportation. Some of them provide an access through thin clients on the cloud technology “software as a service”. Mathematical models of operation, transmission and computing are to ensure the operation of an automated dispatching system for oil and gas transportation. The paper presents a system solution based on the theory of Markov random processes and considers the stable operation stage. The stationary operation mode of the Markov chain with continuous time and discrete states is described by a system of Chapman–Kolmogorov equations with respect to the average numbers (mathematical expectations) of the objects in certain states. The objects of research are both system elements that are present in a large number – thin clients and computing modules, and individual ones – a server, a network manager (message broker). Together, they are interacting Markov random processes. The interaction is determined by the fact that the transition probabilities in one group of elements depend on the average numbers of other elements groups.

The authors propose a multi-criteria dispersion model of risk assessment for such systems (both in the broad and narrow sense, in accordance with the IEC standard). The risk is the standard deviation of estimated object parameter from its average value. The dispersion risk model makes possible to define optimality criteria and whole system functioning risks. In particular, for a thin client, the following is calculated: the loss profit risk, the total risk of losses due to non-productive element states, and the total risk of all system states losses.

Finally the paper proposes compromise schemes for solving the multi-criteria problem of choosing the optimal operation strategy based on the selected set of compromise criteria.

Автоматизированные системы мониторинга городского трафика широко используются для решения различных задач в интеллектуальных транспортных системах различных регионов. Такие системы включают комплексы фотовидеофиксации, видеонаблюдения, управления дорожным трафиком и т. д. Для эффективного управления транспортным потоком и своевременного реагирования на дорожные инциденты необходимы непрерывный сбор и анализ потока информации, поступающей с данных комплексов, формирование прогнозных значений для дальнейшего выявления аномалий. При этом для повышения качества прогноза требуется агрегирование данных, поступающих из различных источников. Это позволяет уменьшить ошибку прогноза, связанную с ошибками и пропусками в исходных данных. В данной статье реализован подход к краткосрочному и среднесрочному прогнозированию транспортных потоков (5, 10, 15 минут) на основе агрегирования данных, поступающих от комплексов фотовидеофиксации и систем видеонаблюдения. Реализован прогноз с использованием различных архитектур рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU, двунаправленной LSTM с одним и двумя слоями. Работа двунаправленной LSTM исследовалась для 64 и 128 нейронов в каждом слое. Исследовалась ошибка прогноза для различных размеров входного окна (1, 4, 12, 24, 48). Для оценки прогнозной ошибки использована метрика RMSE. В ходе проведенных исследований получено, что наименьшая ошибка прогноза (0.032405) достигается при использовании однослойной рекуррентной нейронной сети LSTM с 64 нейронами и размером входного окна, равном 24.

Automated urban traffic monitoring systems are widely used to solve various tasks in intelligent transport systems of different regions. They include video enforcement, video surveillance, traffic management system, etc. Effective traffic management and rapid response to traffic incidents require continuous monitoring and analysis of information from these complexes, as well as time series forecasting for further anomaly detection in traffic flow. To increase the forecasting quality, data fusion from different sources is needed. It will reduce the forecasting error, related to possible incorrect values and data gaps. We implemented the approach for short-term and middle-term forecasting of traffic flow (5, 10, 15 min) based on data fusion from video enforcement and video surveillance systems. We made forecasting using different recurrent neural network architectures: LSTM, GRU, and bidirectional LSTM with one and two layers. We investigated the forecasting quality of bidirectional LSTM with 64 and 128 neurons in hidden layers. The input window size (1, 4, 12, 24, 48) was investigated. The RMSE value was used as a forecasting error. We got minimum RMSE = 0.032405 for basic LSTM with 64 neurons in the hidden layer and window size = 24.

Разработана программа, которая позволяет имитировать работу конвейера гибкого автоматизированного цеха сборки персональных компьютеров (ПК), с применением современного объектно-ориентированного языка программирования C#. Приведена диаграмма классов имитационной модели ГАЦ сборки ПК в режиме массового производства. Приводится анализ результатов моделирования.

Using modern object-oriented programming language C# a program for simulation of operation of the conveyor for flexible automated assembly of PC was developed. Class diagram of the simulation model of a flexible automated assembly line for PC assembly in mass production mode is presented. Simulation results analysis is presented.

В данной статье решается задача построения нейронечеткой модели формирования нечетких правил и их использования для оценки состояния объектов в условиях неопределенности. Традиционные методы математической статистики или имитационного моделирования не позволяют строить адекватные модели объектов в указанных условиях. Поэтому в настоящее время решение многих задач основано на использовании технологий интеллектуального моделирования с применением методов нечеткой логики. Традиционный подход к построению нечетких систем связан с необходимостью привлечения эксперта для формулирования нечетких правил и задания используемых в них функций принадлежности. Для устранения этого недостатка актуальна автоматизация формирования нечетких правил на основе методов и алгоритмов машинного обучения. Одним из подходов к решению данной задачи является построение нечеткой нейронной сети и обучение ее на данных, характеризующих исследуемый объект. Реализация этого подхода потребовала выбора вида нечетких правил с учетом особенностей обрабатываемых данных. Кроме того, потребовалась разработка алгоритма логического вывода на правилах выбранного вида. Этапы алгоритма определяют число слоев в структуре нечеткой нейронной сети и их функциональность. Разработан алгоритм обучения нечеткой нейронной сети. После ее обучения производится формирование системы нечетко-продукционных правил. На базе разработанного математического обеспечения реализован программный комплекс. На его основе проведены исследования по оценке классифицирующей способности формируемых нечетких правил на примере анализа данных из UCI Machine Learning Repository. Результаты исследований показали, что классифицирующая способность сформированных нечетких правил не уступает по точности другим методам классификации. Кроме того, алгоритм логического вывода на нечетких правилах позволяет успешно производить классификацию при отсутствии части исходных данных. С целью апробации произведено формирование нечетких правил для решения задачи по оценке состояния водоводов в нефтяной отрасли. На основе исходных данных по 303 водоводам сформирована база из 342 нечетких правил. Их практическая апробация показала высокую эффективность в решении поставленной задачи.

This article solves the problem of constructing a neuro-fuzzy model of fuzzy rules formation and using them for objects state evaluation in conditions of uncertainty. Traditional mathematical statistics or simulation modeling methods do not allow building adequate models of objects in the specified conditions. Therefore, at present, the solution of many problems is based on the use of intelligent modeling technologies applying fuzzy logic methods. The traditional approach of fuzzy systems construction is associated with an expert attraction need to formulate fuzzy rules and specify the membership functions used in them. To eliminate this drawback, the automation of fuzzy rules formation, based on the machine learning methods and algorithms, is relevant. One of the approaches to solve this problem is to build a fuzzy neural network and train it on the data characterizing the object under study. This approach implementation required fuzzy rules type choice, taking into account the processed data specificity. In addition, it required logical inference algorithm development on the rules of the selected type. The algorithm steps determine the number and functionality of layers in the fuzzy neural network structure. The fuzzy neural network training algorithm developed. After network training the formation fuzzyproduction rules system is carried out. Based on developed mathematical tool, a software package has been implemented. On its basis, studies to assess the classifying ability of the fuzzy rules being formed have been conducted using the data analysis example from the UCI Machine Learning Repository. The research results showed that the formed fuzzy rules classifying ability is not inferior in accuracy to other classification methods. In addition, the logic inference algorithm on fuzzy rules allows successful classification in the absence of a part of the initial data. In order to test, to solve the problem of assessing oil industry water lines state fuzzy rules were generated. Based on the 303 water lines initial data, the base of 342 fuzzy rules was formed. Their practical approbation has shown high efficiency in solving the problem.

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.

We suggested some approaches for solving image processing tasks in the decision support system (DSS) of the Center for Automated Recording of Administrative Offenses of the Road Traffic (CARAO). The main task of this system is to assist the operator in obtaining accurate information about the vehicle registration plate and the vehicle brand/model based on images obtained from the photo and video recording systems. We suggested the approach for vehicle registration plate recognition and brand/model classification on the images based on modern neural network models. LPRNet neural network model supplemented by Spatial Transformer Layer was used to recognize the vehicle registration plate. The ResNeXt-101-32x8d neural network model was used to classify for vehicle brand/model. We suggested the approach to construct the training set for the neural network of vehicle registration plate recognition. The approach is based on computer vision methods and machine learning algorithms. The SIFT algorithm was used to detect and describe local features on images with the vehicle registration plate. DBSCAN clustering was used to detect and delete outliers in such local features. The accuracy of vehicle registration plate recognition was 96% on the testing set. We suggested the approach to improve the efficiency of using the ResNeXt-101-32x8d model at additional training and classification stages. The approach is based on the new architecture of convolutional neural networks with “freezing” weight coefficients of convolutional layers, an additional convolutional layer for parallelizing the classification process, and a set of binary classifiers at the output. This approach significantly reduced the time of additional training of neural network when new vehicle brand/model classification was needed. The final accuracy of vehicle brand/model classification was 99% on the testing set. The proposed approaches were tested and implemented in the DSS of the CARAO of the Republic of Tatarstan.

Рассматривается задача построения различий, возникающих при редактировании документов в формате ${\mathrm{\LaTeX}}$. Каждый документ представляется в виде синтаксического дерева, узлы которого называются токенами. Строится минимально возможное текстовое представление документа, не меняющее синтаксическое дерево. Весь текст разбивается на фрагменты, границы которых соответствуют токенам. С помощью алгоритма Хиршберга строится отображение последовательности текстовых фрагментов изначального документа в аналогичную последовательность отредактированного документа, соответствующее минимальному редактирующему расстоянию. Строится отображение символов текстов, соответствующее отображению последовательностей текстовых фрагментов. В синтаксических деревьях выделяются токены такие, что символы соответствующих фрагментов текста при отображении либо все не меняются, либо все удаляются, либо все добавляются. Для деревьев, образованных остальными токенами, строится отображение с помощью алгоритма Zhang–Shasha.

The problem is constructing the differences that arise on ${\mathrm{\LaTeX}}$ documents editing. Each document is represented as a parse tree whose nodes are called tokens. The smallest possible text representation of the document that does not change the syntax tree is constructed. All of the text is splitted into fragments whose boundaries correspond to tokens. A map of the initial text fragment sequence to the similar sequence of the edited document corresponding to the minimum distance is built with Hirschberg algorithm A map of text characters corresponding to the text fragment sequences map is cunstructed. Tokens, that chars are all deleted, or all inserted, or all not changed, are selected in the parse trees. The map for the trees formed with other tokens is built using Zhang–Shasha algorithm.

Промышленная обработка изображений или «машинное зрение» в настоящее время является ключевой технологией во многих отраслях, поскольку эта технология может использоваться для оптимизации различных процессов. Целью настоящей работы является создание программно-аппаратного комплекса измерения габаритно-весовых характеристик груза на базе интеллектуальной системы, основанной на нейросетевых способах идентификации, позволяющих преодолеть технологические ограничения аналогичных комплексов, реализованных на ультразвуковых и инфракрасных измерительных датчиках. Разрабатываемый комплекс будет производить измерения грузов без ограничения на объемные и весовые характеристики груза, который необходимо тарифицировать и сортировать в рамках работы складских комплексов. В состав системы будет входить интеллектуальная компьютерная программа, определяющая объемно-весовые характеристики груза с использованием технологии машинного зрения и экспериментальный образец стенда измерения объёма и веса груза.

Проведен анализ исследований, посвященных решению аналогичных задач. Отмечено, что недостатком изученных способов являются очень высокие требования к расположению камеры, а также необходимость ручной работы при вычислении размеров, автоматизировать которую не представляется возможным без существенных доработок. В процессе работы исследованы различные способы распознавания объектов на изображениях с целью проведения предметной фильтрации по наличию груза и измерения его габаритных размеров. Получены удовлетворительные результаты при применении камер, сочетающих в себе как оптический способ захвата изображений, так и инфракрасные датчики. В результате работы разработана компьютерная программа, позволяющая захватывать непрерывный поток с видеокамер Intel RealSense с последующим извлечением из обозначенной области трехмерный объект и вычислять габаритные размеры объекта. На данном этапе выполнено: проведен анализ методик компьютерного зрения; разработан алгоритм для реализации задачи автоматического измерения грузов с использованием специальных камер; разработано программное обеспечение, позволяющее получать габаритные размеры объектов в автоматическом режиме.

Данная разработка по завершении работы может применяться как готовое решение для транспортных компаний, логистических центров, складов крупных производственных и торговых предприятий.

Industrial imaging or “machine vision” is currently a key technology in many industries as it can be used to optimize various processes. The purpose of this work is to create a software and hardware complex for measuring the overall and weight characteristics of cargo based on an intelligent system using neural network identification methods that allow one to overcome the technological limitations of similar complexes implemented on ultrasonic and infrared measuring sensors. The complex to be developed will measure cargo without restrictions on the volume and weight characteristics of cargo to be tariffed and sorted within the framework of the warehouse complexes. The system will include an intelligent computer program that determines the volume and weight characteristics of cargo using the machine vision technology and an experimental sample of the stand for measuring the volume and weight of cargo.

We analyzed the solutions to similar problems. We noted that the disadvantages of the studied methods are very high requirements for the location of the camera, as well as the need for manual operations when calculating the dimensions, which cannot be automated without significant modifications. In the course of the work, we investigated various methods of object recognition in images to carry out subject filtering by the presence of cargo and measure its overall dimensions. We obtained satisfactory results when using cameras that combine both an optical method of image capture and infrared sensors. As a result of the work, we developed a computer program allowing one to capture a continuous stream from Intel RealSense video cameras with subsequent extraction of a three-dimensional object from the designated area and to calculate the overall dimensions of the object. At this stage, we analyzed computer vision techniques; developed an algorithm to implement the task of automatic measurement of goods using special cameras and the software allowing one to obtain the overall dimensions of objects in automatic mode.

Upon completion of the work, this development can be used as a ready-made solution for transport companies, logistics centers, warehouses of large industrial and commercial enterprises.