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.

Deep learning’s power stems from complex architectures; however, these can lead to overfitting, where models memorize training data and fail to generalize to unseen examples. This paper proposes a novel probabilistic approach to mitigate this issue. We introduce two key elements: Truncated Log-Uniform Prior and Truncated Log-Normal Variational Approximation, and Automatic Relevance Determination (ARD) with Bayesian Deep Neural Networks (BDNNs). Within the probabilistic framework, we employ a specially designed truncated log-uniform prior for noise. This prior acts as a regularizer, guiding the learning process towards simpler solutions and reducing overfitting. Additionally, a truncated log-normal variational approximation is used for efficient handling of the complex probability distributions inherent in deep learning models. ARD automatically identifies and removes irrelevant features or weights within a model. By integrating ARD with BDNNs, where weights have a probability distribution, we achieve a variational bound similar to the popular variational dropout technique. Dropout randomly drops neurons during training, encouraging the model not to rely heavily on any single feature. Our approach with ARD achieves similar benefits without the randomness of dropout, potentially leading to more stable training.

To evaluate our approach, we have tested the model on two datasets: the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) for image classification and a dataset of Macroscopic Images of Wood, which is compiled from multiple macroscopic images of wood datasets. Our method is applied to established architectures like Visual Geometry Group (VGG) and Residual Network (ResNet). The results demonstrate significant improvements. The model reduced overfitting while maintaining, or even improving, the accuracy of the network’s predictions on classification tasks. This validates the effectiveness of our approach in enhancing the performance and generalization capabilities of deep learning models.

Deep learning’s power stems from complex architectures; however, these can lead to overfitting, where models memorize training data and fail to generalize to unseen examples. This paper proposes a novel probabilistic approach to mitigate this issue. We introduce two key elements: Truncated Log-Uniform Prior and Truncated Log-Normal Variational Approximation, and Automatic Relevance Determination (ARD) with Bayesian Deep Neural Networks (BDNNs). Within the probabilistic framework, we employ a specially designed truncated log-uniform prior for noise. This prior acts as a regularizer, guiding the learning process towards simpler solutions and reducing overfitting. Additionally, a truncated log-normal variational approximation is used for efficient handling of the complex probability distributions inherent in deep learning models. ARD automatically identifies and removes irrelevant features or weights within a model. By integrating ARD with BDNNs, where weights have a probability distribution, we achieve a variational bound similar to the popular variational dropout technique. Dropout randomly drops neurons during training, encouraging the model not to rely heavily on any single feature. Our approach with ARD achieves similar benefits without the randomness of dropout, potentially leading to more stable training.

To evaluate our approach, we have tested the model on two datasets: the Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR-10) for image classification and a dataset of Macroscopic Images of Wood, which is compiled from multiple macroscopic images of wood datasets. Our method is applied to established architectures like Visual Geometry Group (VGG) and Residual Network (ResNet). The results demonstrate significant improvements. The model reduced overfitting while maintaining, or even improving, the accuracy of the network’s predictions on classification tasks. This validates the effectiveness of our approach in enhancing the performance and generalization capabilities of deep learning models.

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.

The short-term prediction of road traffic condition is one of the main tasks of transportation modelling. The main purpose of which are traffic control, reporting of accidents, avoiding traffic jams due to knowledge of traffic flow and subsequent transportation planning. A number of solutions exist — both model-driven and data driven had proven to be successful in capturing the dynamics of traffic flow. Nevertheless, most space-time models suffer from high mathematical complexity and low efficiency. Artificial Neural Networks, one of the prominent datadriven approaches, show promising performance in modelling the complexity of traffic flow. We present a neural network architecture for traffic flow prediction on a real-world road network graph. The model is based on the combination of a recurrent neural network and graph convolutional neural network. Where a recurrent neural network is used to model temporal dependencies, and a convolutional neural network is responsible for extracting spatial features from traffic. To make multiple few steps ahead predictions, the encoder-decoder architecture is used, which allows to reduce noise propagation due to inexact predictions. To model the complexity of traffic flow, we employ multilayered architecture. Deeper neural networks are more difficult to train. To speed up the training process, we use skip-connections between each layer, so that each layer teaches only the residual function with respect to the previous layer outputs. The resulting neural network was trained on raw data from traffic flow detectors from the US highway system with a resolution of 5 minutes. 3 metrics: mean absolute error, mean relative error, mean-square error were used to estimate the quality of the prediction. It was found that for all metrics the proposed model achieved lower prediction error than previously published models, such as Vector Auto Regression, LSTM and Graph Convolution GRU.

Белки главного комплекса гистосовместимости (ГКГС) играют ключевую роль в работе адаптивной иммунной системы, и определение связывающихся с ними пептидов — важный шаг в разработке вакцин и понимании механизмов аутоиммунных заболеваний. На сегодняшний день существует ряд методов для предсказания связывания определенной аллели ГКГС с пептидом. Одним из лучших таких методов является NetMHCpan-4.0, основанный на ансамбле искусственных нейронных сетей. В данной работе представлена методология качественного улучшения архитектуры нейронной сети, лежащей в основе NetMHCpan-4.0. Предлагаемый метод использует технику построения ансамбля и добавляет в качестве входных данных оценку модели Поттса, взятой из статистической механики и являющейся обобщением модели Изинга. В общем случае модельо тражает взаимодействие спинов в кристаллической решетке. Применительно к задаче белок-пептидного взаимодействия вместо спинов используются типы аминокислот, находящихся в кармане связывания. В предлагаемом методе модель Поттса используется для более всестороннего представления физической природы взаимодействия полипептидных цепей, входящих в состав комплекса. Для оценки взаимодействия комплекса «ГКГС + пептид» нами используется двумерная модель Поттса с 20 состояниями (соответствующими основным аминокислотам). Решая обратную задачу с использованием данных об экспериментально подтвержденных взаимодействующих парах, мы получаем значения параметров модели Поттса, которые затем применяем для оценки новой пары «ГКГС + пептид», и дополняем этим значением входные данные нейронной сети. Такой подход, в сочетании с техникой построения ансамбля, позволяет улучшитьт очность предсказания, по метрике положительной прогностической значимости (PPV), по сравнению с базовой моделью.

The proteins of the Major Histocompatibility Complex (MHC) play a key role in the functioning of the adaptive immune system, and the identification of peptides that bind to them is an important step in the development of vaccines and understanding the mechanisms of autoimmune diseases. Today, there are a number of methods for predicting the binding of a particular MHC allele to a peptide. One of the best such methods is NetMHCpan-4.0, which is based on an ensemble of artificial neural networks. This paper presents a methodology for qualitatively improving the underlying neural network underlying NetMHCpan-4.0. The proposed method uses the ensemble construction technique and adds as input an estimate of the Potts model taken from static mechanics, which is a generalization of the Ising model. In the general case, the model reflects the interaction of spins in the crystal lattice. Within the framework of the proposed method, the model is used to better represent the physical nature of the interaction of proteins included in the complex. To assess the interaction of the MHC + peptide complex, we use a two-dimensional Potts model with 20 states (corresponding to basic amino acids). Solving the inverse problem using data on experimentally confirmed interacting pairs, we obtain the values of the parameters of the Potts model, which we then use to evaluate a new pair of MHC + peptide, and supplement this value with the input data of the neural network. This approach, combined with the ensemble construction technique, allows for improved prediction accuracy, in terms of the positive predictive value (PPV) metric, compared to the baseline model.

В данной статье решается задача разработки технологии сбора исходных данных для построения моделей оценки функционального состояния человека. Данное состояние оценивается по зрачковой реакции человека на изменение освещенности на основе метода пупиллометрии. Данный метод предполагает сбор и анализ исходных данных (пупиллограмм), представленных в виде временных рядов, характеризующих динамику изменения зрачков человека на световое импульсное воздействие. Анализируются недостатки традиционного подхода к сбору исходных данных с применением методов компьютерного зрения и сглаживания временных рядов. Акцентируется внимание на важности качества исходных данных для построения адекватных математических моделей. Актуализируется необходимость ручной разметки окружностей радужной оболочки глаза и зрачка для повышения точности и качества исходных данных. Описываются этапы предложенной технологии сбора исходных данных. Приводится пример полученной пупиллограммы, имеющей гладкую форму и не содержащей выбросы, шумы, аномалии и пропущенные значения. На основе представленной технологии разработан программно-аппаратный комплекс, представляющий собой совокупность специального программного обеспечения, имеющего два основных модуля, и аппаратной части, реализованной на базе микрокомпьютера Raspberry Pi 4 Model B, с периферийным оборудованием, реализующим заданный функционал. Для оценки эффективности разработанной технологии используются модели однослойного персептрона и коллектива нейронных сетей, для построения которых использовались исходные данные о функциональном состоянии утомления человека. Проведенные исследования показали, что применение ручной разметки исходных данных (по сравнению с автоматическими методами компьютерного зрения) приводит к снижению числа ошибок 1-го и 2-года рода и, соответственно, повышению точности оценки функционального состояния человека. Таким образом, представленная технология сбора исходных данных может эффективно использоваться для построения адекватных моделей оценки функционального состояния человека по зрачковой реакции на изменение освещенности. Использование таких моделей актуально в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности, в частности мониторинга функционального состояния водителей.

This article solves the problem of developing a technology for collecting initial data for building models for assessing the functional state of a person. This condition is assessed by the pupil response of a person to a change in illumination based on the pupillometry method. This method involves the collection and analysis of initial data (pupillograms), presented in the form of time series characterizing the dynamics of changes in the human pupils to a light impulse effect. The drawbacks of the traditional approach to the collection of initial data using the methods of computer vision and smoothing of time series are analyzed. Attention is focused on the importance of the quality of the initial data for the construction of adequate mathematical models. The need for manual marking of the iris and pupil circles is updated to improve the accuracy and quality of the initial data. The stages of the proposed technology for collecting initial data are described. An example of the obtained pupillogram is given, which has a smooth shape and does not contain outliers, noise, anomalies and missing values. Based on the presented technology, a software and hardware complex has been developed, which is a collection of special software with two main modules, and hardware implemented on the basis of a Raspberry Pi 4 Model B microcomputer, with peripheral equipment that implements the specified functionality. To evaluate the effectiveness of the developed technology, models of a single-layer perspetron and a collective of neural networks are used, for the construction of which the initial data on the functional state of intoxication of a person were used. The studies have shown that the use of manual marking of the initial data (in comparison with automatic methods of computer vision) leads to a decrease in the number of errors of the 1st and 2nd years of the kind and, accordingly, to an increase in the accuracy of assessing the functional state of a person. Thus, the presented technology for collecting initial data can be effectively used to build adequate models for assessing the functional state of a person by pupillary response to changes in illumination. The use of such models is relevant in solving individual problems of ensuring transport security, in particular, monitoring the functional state of drivers.

В работе предлагается многоагентная локально-нелокальная модель образования глобальной структуры городов с условным названием Technoscape. Technoscape можно в определенной степени считать также моделью возникновения глобальной экономики. Текущий вариант модели рассматривает очень простые способы поведения и взаимодействия агентов, при этом модель демонстрирует весьма интересные пространственно-временные паттерны.

Под локальностью и нелокальностью понимаются пространственные характеристики способа взаимодействия агентов друг с другом и с географическим пространством, на котором разворачивается эволюция системы. Под агентом понимается условный ремесленник, семья или промышленно-торговая фирма, причем не делается разницы между производством и торговлей. Агенты размещены на ограниченном двумерном пространстве, разбитом на квадратные ячейки, и перемещаются по нему. Модель демонстрирует процессы высокой концентрации агентов в выделенных ячейках, что трактуется как образование Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетигородов». Происходит постоянный процесс как возникновения, так и исчезновения городов. Агенты живут Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетивечно», не мутируют и не эволюционируют, хотя это перспективное направление развития модели.

Система Technoscape демонстрирует качественно новый вид самоорганизации. Частично эта самоорганизация напоминает поведение модели сегрегации по Томасу Шеллингу, однако эволюционные правила Technoscape существенно иные. В модели Шеллинга существуют лавины, но без добавления новых агентов в системе существуют простые равновесия, в то время как в Technoscape не существует даже строгих равновесий, в лучшем случае квазиравновесные, медленно изменяющиеся состояния.

Нетривиальный результат в модели Technoscape, также контрастирующий с моделью сегрегации Шеллинга, состоит в том, что агенты проявляют склонность к концентрации в больших городах даже при полном игнорировании локальных связей.

При этом, хотя агенты и стремятся в большие города, размер города не является гарантией стабильности. По ходу эволюции системы происходит постоянное Technoscape: мультиагентная модель эволюции «сетипереманивание» жителей в другие города такого же класса.

The paper presents agent-based model for city formation named Technoscape which is both local and nonlocal. Technoscape can, to a certain degree, be also assumed as a model for emergence of global economy. The current version of the model implements very simple way of agents’ behavior and interaction, still the model provides rather interesting spatio-temporal patterns.

Locality and non-locality mean here the spatial features of the way the agents interact with each other and with geographical space upon which the evolution takes place. Technoscape agent is some conventional artisan, family, or а producing and trading firm, while there is no difference between production and trade. Agents are located upon and move through bounded two-dimensional space divided into square cells. The model demonstrates processes of agents’ concentration in a small set of cells, which is interpreted as «city» formation. Agents are immortal, they don’t mutate and evolve, though this is interesting perspective for the evolution of the model itself.

Technoscape provides some distinctively new type of self-organization. Partially, this type of selforganization resembles the behavior of segregation model by Thomas Shelling, still that model has evolution rules substantially different from Technoscape. In Shelling model there exist avalanches still simple equilibria exist if no new agents are added to the game board, while in Technoscape no such equilibria exist. At best, we can observe quasi-equilibrium, slowly changing global states.

One non-trivial phenomenon Technoscape exhibits, which also contrasts to Shelling segregation model, is the ability of agents to concentrate in local cells (interpreted as cities) even explicitly and totally ignoring local interactions, using non-local interactions only.

At the same time, while the agents tend to concentrate in large one-cell cities, large scale of such cities does not guarantee them from decay: there always exists a process of «enticement» of agents and their flow to new cities.

Создание компьютерного лабораторного стенда, позволяющего получать достоверные характеристики, которые могут быть приняты за действительные, с учетом погрешностей и шумов (в чем заключается главная отличительная черта вычислительного эксперимента от модельных исследований), является одной из основных проблем настоящей работы. В ней рассматривается следующая задача: имеется прямоугольный волновод в одномодовом режиме, на широкой стенке которого прорезано сквозное технологическое отверстие, через которое в полость линии передачи помещается образец для исследования. Алгоритм восстановления следующий: в лаборатории производится измерение параметров цепи (S₁₁ и/или S₂₁) в линии передачи с образцом. В компьютерной модели лабораторного стенда воссоздается геометрия образца и запускается итерационный процесс оптимизации (или свипирования) электрофи- зических параметров образца, маской которого являются экспериментальные данные, а критерием остановки — интерпретационная оценка близости к ним. Важно отметить, что разрабатываемая компьютерная модель, одновременно с кажущейся простотой, изначально является плохо обусловленной. Для постановки вычислительного эксперимента используется среда моделирования Comsol. Результаты проведенного вычислительного эксперимента с хорошей степенью точности совпали с результатами лабораторных исследований. Таким образом, экспериментальная верификация проведена для целого ряда значимых компонент, как компьютерной модели в частности, так и алгоритма восстановления параметров объекта в общем. Важно отметить, что разработанная и описанная в настоящей работе компьютерная модель может быть эффективно использована для вычислительного эксперимента по восстановлению полных диэлектрических параметров образца сложной геометрии. Обнаруженными могут также являться эффекты слабой бианизотропии, включая киральность, гиротропность и невзаимность материала. Полученная модель по определению является неполной, однако ее полнота является наивысшей из рассматриваемых вариантов, одновременно с этим результирующая модель оказывается хорошо обусловлена. Особое внимание в данной работе уделено моделированию коаксиально-волноводного перехода, показано, что применение дискретно-элементного подхода предпочтительнее, чем непосредственное моделирование геометрии СВЧ-узла.

The creation of a virtual laboratory stand that allows one to obtain reliable characteristics that can be proven as actual, taking into account errors and noises (which is the main distinguishing feature of a computational experiment from model studies) is one of the main problems of this work. It considers the following task: there is a rectangular waveguide in the single operating mode, on the wide wall of which a technological hole is cut, through which a sample for research is placed into the cavity of the transmission line. The recovery algorithm is as follows: the laboratory measures the network parameters (S₁₁ and/or S₂₁) in the transmission line with the sample. In the computer model of the laboratory stand, the sample geometry is reconstructed and an iterative process of optimization (or sweeping) of the electrophysical parameters is started, the mask of this process is the experimental data, and the stop criterion is the interpretive estimate of proximity (or residual). It is important to note that the developed computer model, along with its apparent simplicity, is initially ill-conditioned. To set up a computational experiment, the Comsol modeling environment is used. The results of the computational experiment with a good degree of accuracy coincided with the results of laboratory studies. Thus, experimental verification was carried out for several significant components, both the computer model in particular and the algorithm for restoring the target parameters in general. It is important to note that the computer model developed and described in this work may be effectively used for a computational experiment to restore the full dielectric parameters of a complex geometry target. Weak bianisotropy effects can also be detected, including chirality, gyrotropy, and material nonreciprocity. The resulting model is, by definition, incomplete, but its completeness is the highest of the considered options, while at the same time, the resulting model is well conditioned. Particular attention in this work is paid to the modeling of a coaxial-waveguide transition, it is shown that the use of a discrete-element approach is preferable to the direct modeling of the geometry of a microwave device.

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.

Важнейшим компонентом распределенной вычислительной системы является сетевая инфраструктура. Несмотря на то что сеть составляет основу такого рода систем, она часто является незаметным партнером для систем хранения и вычислительных ресурсов. Мы предлагаем интегрировать сетевой элемент напрямую в распределенные системы через уровень управления нагрузками. Для такого подхода имеется достаточно предпосылок. Так как сложность и требования к распределенным системам растут, очень важно использовать имеющуюся инфраструктуру эффективно. Например, одни могут использовать измерения качества сетевых соединений в механизмах принятия решений в системе управления задачами. Кроме того, новейшие технологии позволяют другим задавать сетевую конфигурацию программно, например используя ПКС — программно-конфигурируемые сети. Мы опишем, как эти методы используются в системе управления задачами PanDA, применяемой коллаборацией ATLAS.

A crucial component of distributed computing systems is network infrastructure. While networking forms the backbone of such systems, it is often the invisible partner to storage and computing resources. We propose to integrate Network Elements directly into distributed systems through the workload management layer. There are many reasons for this approach. As the complexity and demand for distributed systems grow, it is important to use existing infrastructure efficiently. For example, one could use network performance measurements in the decision making mechanisms of workload management systems. New advanced technologies allow one to programmatically define network configuration, for example SDN — Software Defined Networks. We will describe how these methods are being used within the PanDA workload management system of the ATLAS collaboration.

В работе решается задача установления зависимости потенциала пространственной селекции полезных и мешающих сигналов по критерию отношения «сигнал/помеха» от погрешности позиционирования устройств при диаграммообразовании по местоположению на базовой станции, оборудованной антенной решеткой. Конфигурируемые параметры моделирования включают планарную антенную решетку с различным числом антенных элементов, траекторию движения, а также точность определения местоположения по метрике среднеквадратического отклонения оценки координат устройств. В модели реализованы три алгоритма управления формой диаграммы направленности: 1) управление положением одного максимума и одного нуля; 2) управление формой и шириной главного лепестка; 3) адаптивная схема. Результаты моделирования показали, что первый алгоритм наиболее эффективен при числе элементов антенной решетки не более 5 и погрешности позиционирования не более 7 м, а второй алгоритм целесообразно использовать при числе элементов антенной решетки более 15 и погрешности позиционирования более 5 м. Адаптивное диаграммообразование реализуется по обучающему сигналу и обеспечивает оптимальную пространственную селекцию полезных и мешающих сигналов без использования данных о местоположении, однако отличается высокой сложностью аппаратной реализации. Скрипты разработанных моделей доступны для верификации. Полученные результаты могут использоваться при разработке научно обоснованных рекомендаций по управлению лучом в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона пятого и последующих поколений.

The work solves the problem of establishing the dependence of the potential for spatial selection of useful and interfering signals according to the signal-to-interference ratio criterion on the positioning error of user equipment during beamforming by their location at a base station, equipped with an antenna array. Configurable simulation parameters include planar antenna array with a different number of antenna elements, movement trajectory, as well as the accuracy of user equipment location estimation using root mean square error of coordinate estimates. The model implements three algorithms for controlling the shape of the antenna radiation pattern: 1) controlling the beam direction for one maximum and one zero; 2) controlling the shape and width of the main beam; 3) adaptive beamforming. The simulation results showed, that the first algorithm is most effective, when the number of antenna array elements is no more than 5 and the positioning error is no more than 7 m, and the second algorithm is appropriate to employ, when the number of antenna array elements is more than 15 and the positioning error is more than 5 m. Adaptive beamforming is implemented using a training signal and provides optimal spatial selection of useful and interfering signals without device location data, but is characterized by high complexity of hardware implementation. Scripts of the developed models are available for verification. The results obtained can be used in the development of scientifically based recommendations for beam control in ultra-dense millimeter-wave radio access networks of the fifth and subsequent generations.