Все выпуски

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.

Работа посвящена анализу медико-биологических данных, получаемых с помощью локомоторных тренировок и тестирований космонавтов, проводимых как на Земле, так и во время полета. Данные эксперименты можно описать как движение космонавта по беговой дорожке согласно прописанному регламенту в различных скоростных режимах, во время которых не только записывается скорость, но и собирается ряд показателей, включающих частоту сердечных сокращений, величину давления на опору и пр. С целью анализа динамики состояния космонавта на протяжении длительного времени, для независимой оценки целевых показателей необходимо проводить качественную сегментацию режимов его движения. Особую актуальность данная задача приобретает при разработке автономной системы жизнеобеспечения космонавтов, которая будет действовать без сопровождения персонала с Земли. При сегментации целевых данных сложность заключается в наличии различных аномалий, включая отход испытуемого от заранее прописанного регламента, переходы между режимами движения произвольного вида и длительности, аппаратные сбои и пр. Статья включает в себя подробный обзор ряда современных ретроспективных (оффлайн) непараметрических методов поиска многократных разладок во временном ряде, где под разладкой понимается резкое изменение свойств наблюдаемого ряда, происходящее в неизвестный заранее момент времени. Особое внимание уделено алгоритмам и статистическим показателям, которые определяют степень однородности данных, а также способам поиска точек разладки. В данной работе рассматриваются подходы, основанные на методах динамического программирования и скользящего окна. Вторая часть статьи посвящена численному моделированию представленных методов на характерных примерах экспериментальных данных, включающих как простые, так и сложные скоростные профили движения. Проведенный анализ позволил выделить методы, которые в дальнейшем будут проанализированы на полном корпусе данных. Предпочтение отдается методам, обеспечивающим близость разметки к заданному эталону, потенциально позволяющим детектировать обе границы переходных процессов, а также обладающим робастностью относительно внутренних параметров.

This paper is dedicated to the analysis of medical and biological data obtained through locomotor training and testing of astronauts conducted both on Earth and during spaceflight. These experiments can be described as the astronaut’s movement on a treadmill according to a predefined regimen in various speed modes. During these modes, not only the speed is recorded but also a range of parameters, including heart rate, ground reaction force, and others, are collected. In order to analyze the dynamics of the astronaut’s condition over an extended period, it is necessary to perform a qualitative segmentation of their movement modes to independently assess the target metrics. This task becomes particularly relevant in the development of an autonomous life support system for astronauts that operates without direct supervision from Earth. The segmentation of target data is complicated by the presence of various anomalies, such as deviations from the predefined regimen, arbitrary and varying duration of mode transitions, hardware failures, and other factors. The paper includes a detailed review of several contemporary retrospective (offline) nonparametric methods for detecting multiple changepoints, which refer to sudden changes in the properties of the observed time series occurring at unknown moments. Special attention is given to algorithms and statistical measures that determine the homogeneity of the data and methods for detecting change points. The paper considers approaches based on dynamic programming and sliding window methods. The second part of the paper focuses on the numerical modeling of these methods using characteristic examples of experimental data, including both “simple” and “complex” speed profiles of movement. The analysis conducted allowed us to identify the preferred methods, which will be further evaluated on the complete dataset. Preference is given to methods that ensure the closeness of the markup to a reference one, potentially allow the detection of both boundaries of transient processes, as well as are robust relative to internal parameters.

В работе рассматривается задача составления методики выявления аномалий с помощью методов математической статистики в результатах экзаменов на примере Основного государственного экзамена (ОГЭ) по математике 2023–2024 учебного года. Актуальность исследования обусловлена отсутствием обязательного видеоконтроля на ОГЭ в рассматриваемый период, что создает предпосылки для потенциальных процедурных нарушений как со стороны отдельных учащихся, так и в масштабах целых образовательных организаций. На основе анализа распределений первичных баллов были выявлены характерные особенности учебных заведений, свидетельствующие о возможной нечестности при проведении экзамена, в частности резкие скачки функции распределения в области перехода между неудовлетворительной и удовлетворительной оценками. С целью определения наиболее подозрительных результатов были построены два критерия аномальности. Первый критерий основан на сравнении величины скачка эмпирической функции распределения результатов школы с общерегиональным уровнем и позволяет выделить 47 организаций с аномально высокими значениями. Для построения второго (общего) критерия проведено сравнение баллов, полученных учениками школы на ОГЭ и диагностической работе по математике, проведенной в 8 классе с использованием видеоконтроля. Проведение такой аналогии является корректным, так как контингент обучающихся, принимавших участие в каждой из работ, практически совпадает. Данный подход позволяет сузить число выявленных аномалий, отделив те, которые более похожи на нарушения протоколов, от вызванных особенностями конкретного набора обучающихся и их подготовки к экзаменам в определенном учебном заведении. В результате применения одноклассового метода опорных векторов выявлены 12 образовательных организаций с нехарактерными аномальными результатами. Предложенная методика позволяет обнаруживать потенциальные случаи нечестного поведения при проведении экзамена и может быть использована для предотвращения нарушений протоколов с помощью проведения адресной профилактической работы с учебными заведениями.

This study proposes a methodology for anomaly detection in educational assessment data, demonstrated on the case of the 2023–2024 Basic State Exam (BSE) in mathematics in Russia. The relevance of the study is related to the absence of mandatory video surveillance during the examination period, which creates a risk of potential rule violations both by individual students and by entire educational institutions. By analyzing the distribution of primary scores, we identify a big spike in the area between grades 2 and 3 as a specific pattern in results that may indicate cases of cheating during the exam. To determine the most suspicious results, two anomaly criteria were constructed. The first criterion relies on comparing the magnitude of the spike in empirical distribution function in school’s results with the corresponding regional average level. This criterion made it possible to identify 47 educational institutions with abnormally high values of the spike. The second (general) criterion was derived from comparing students’ scores on the examination with their performance on a diagnostic mathematics test conducted in grade 8 under video surveillance. This comparison is appropriate because almost the same group of students took part in both assessments. This approach helps reduce the number of detected anomalies by distinguishing those more likely to reflect actual protocol violations from those arising due to the specific characteristics of a particular student population and their exam preparation within a given educational institution. The application of the oneclass support vector machine method enabled the identification of 12 schools with atypical anomalous results. The proposed methodology could be useful for the detection of potential cases of cheating during exams and the development of methods for preventing such behavior. In particular, it can be used to support targeted preventive work with specific schools in order to reduce the risk of exam rule violations.