Текущий выпуск Номер 5, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'совместная локализация':
Найдено статей: 5
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 1, с. 3-5
    Просмотров за год: 10.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 3, с. 279-283
    Просмотров за год: 18.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
  4. Вебер В.И., Иванов Д.Д., Куприц В.Ю., Светличный Ю.А.
    Детектирование малоразмерных объектов на радиолокационных изображениях
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 5, с. 1249-1268

    В работе исследовано совместное влияние формата аннотации объектов и разрешения входных изображений на качество бинарной детекции малоразмерных наземных объектов на радиолокационных изображениях. Выполнен сравнительный анализ моделей семейства YOLO (v5, v8, v11, v26) и специализированных архитектур ориентированного детектирования, включая Rotated RetinaNet, R3Det, ROI Transformer, Gliding Vertex и другие модели. Для исследования сформирован набор данных binMSTAR на основе открытой базы mixMSTAR, содержащий аннотации в форматах горизонтальных (HBB) и ориентированных (OBB) ограничивающих рамок для 9 вариантов разрешения входных кадров от 640 × 640 до 1408 × 1408 пикселей.

    Статистическая значимость различий оценивалась с использованием непараметрического U-критерия Манна – Уитни. Установлено, что применение OBB обеспечивает статистически значимое преимущество по метрике mAP50–95, в среднем на 6,5% выше по сравнению с HBB, за счет уменьшения влияния избыточного фонового шума в области разметки. Определен оптимальный диапазон размера входного кадра 896–1024 пикселя. Дальнейшее увеличение разрешения снижает точность локализации из-за перенасыщения признакового описания фоновыми областями. Наилучшие метрики показали модели семейства YOLO, а именно модель YOLOv11(m), для которой при разрешении 960 × 960 пикселей получено значение mAP50–95 = 0,87. Специализированные OBB-детекторы при разрешении 1024 × 1024 пикселя продемонстрировали сопоставимую полноту обнаружения с Recall до 0,997. Полученные результаты обосновывают целесообразность использования ориентированных рамок и выбора входного разрешения в диапазоне 896–1024 пикселя для задач бинарной детекции малоразмерных объектов на РЛИ.

    Ключевые слова: радиолокационное изображение, радиолокатор с синтезированием апертуры, детекция объектов, модели YOLO, малоразмерный объект, binMSTAR, mixMSTAR, горизонтальные ограничивающие рамки, ориентированные ограничивающие рамки, входное разрешение, глубокое обучение.
  5. Осипов А.А., Останин М.А., Климчик А.С.
    Анализ алгоритмов совместной глобальной локализации устройств смешанной реальности на основе регистрации облаков точек
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 657-674

    Современные подходы локализации и построения карты для устройств дополненной (AR) и смешанной (MR) реальности основаны на извлечении локальных признаков с камеры. Наряду с этим современные устройства AR/MR позволяют строить трехмерную сетку окружающего пространства. Однако существующие методы не решают задачу глобальной совместной локализации устройства из-за применения разных дескрипторов для вычисления признаков с изображений. Используя карту пространства из трехмерной сетки, мы можем решить проблему совместной глобальной локализации устройств AR/MR. Этот подход не зависит от типа дескрипторов функций и алгоритмов локализации и картографирования, используемых на борту устройства AR/MR. Сетку можно свести к облаку точек, которое состоит только из вершин сетки. Мы предлагаем подход для совместной локализации устройств AR/MR с использованием облаков точек, которые не зависят от алгоритмов на борту устройства. Мы проанализировали различные алгоритмы регистрации облаков точек и обсудили их ограничения для задачи совместной глобальной локализации устройств AR/MR в помещении.

    Ключевые слова: совместная локализация, дополненная и смешанная реальность, регистрация облаков точек.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований