Распознавание подстилающей поверхности земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере

The article presents development results for hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of Earth. Given device has size 5.2×7.4×3.1 cm, mass 52 g and uses convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for image classification. The micromodule can be installed on board of a small spacecraft or a light unmanned aerial vehicle (drone). The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ МЕХАНИЗМОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В СЕТЯХ С КОММУТАЦИЕЙ ПАКЕТОВ

The paper presents analysis and generalization of the quality of service mechanisms in packetswitched networks. Decomposition of the quality of service mechanisms is presented. Each QoS control mechanism can be split into four components. Each component is responsible for the defined subtask. A method of formalization is offered in which each QoS mechanism component is presented by function of defined arguments. Presented method is used for simulation of QoS mechanisms in the next generation networks.Анализируются и обобщаются принципы работы механизмов обеспечения качества обслуживания в сетях с коммутацией пакетов. Проводится декомпозиция и выделяются четыре компонента механизмов обеспечения качества обслуживания. Описываются особенности каждого из компонентов. Предлагается способ формализации для построения имитационных моделей механизмов обеспечения качества обслуживания в сетях нового поколения, при котором каждый из компонентов представляется функцией от определенных параметров

Overview of ImageCLEF 2017: Information extraction from images

This paper presents an overview of the ImageCLEF 2017 evaluation campaign, an event that was organized as part of the CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum) labs 2017. ImageCLEF is an ongoing initiative (started in 2003) that promotes the evaluation of technologies for annotation, indexing and retrieval for providing information access to collections of images in various usage scenarios and domains. In 2017, the 15th edition of ImageCLEF, three main tasks were proposed and one pilot task: (1) a LifeLog task about searching in LifeLog data, so videos, images and other sources; (2) a caption prediction task that aims at predicting the caption of a figure from the biomedical literature based on the figure alone; (3) a tuberculosis task that aims at detecting the tuberculosis type from CT (Computed Tomography) volumes of the lung and also the drug resistance of the tuberculosis; and (4) a remote sensing pilot task that aims at predicting population density based on satellite images. The strong participation of over 150 research groups registering for the four tasks and 27 groups submitting results shows the interest in this benchmarking campaign despite the fact that all four tasks were new and had to create their own community

Сравнительный анализ вычислительных платформ для бортового микромодуля предварительного распознавания изображений

This paper is devoted to the analysis of basic hardware and software of recent cheap and commercially available computing microplatforms for selecting an appropriate solution for development of an onboard micromodule for preliminary recognition and selection of images of underlying surface of given types. It is assumed that the corresponding versions of the micromodule can be installed on board of small spacecraft or light unmanned aerial vehicles (drones). In this paper we consider a variant of a micromodule for drones. When choosing a microplatform, the main limitations were its low weight (no more than 300 g, including camera and interface equipment) and its relatively high performance (time for frame processing of a color image 320×240 pixels is no more than 300 ms). Another important limitation was the low price and commercial availability of microplatform on the Belarusian market. The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images.Приводятся результаты анализа базового аппаратного и программного обеспечения существующих недорогих и коммерчески доступных вычислительных микроплатформ с целью выбора подходящего решения при разработке бортового микромодуля предварительного распознавания и отбора изображений подстилающих поверхностей заданных типов. Предполагается, что соответствующие варианты микромодуля могут быть установлены на борту малых космических аппаратов либо легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Рассматривается вариант микромодуля для дронов. Основным ограничением при выборе микроплатформы был ее небольшой вес (не более 300 г, включая камеру и интерфейсное оборудование) при относительно высокой производительности (время распознавания кадра цветного изображения размером 320×240 пикселов не более 300 мс). Другими важными ограничениями являлись невысокая цена и коммерческая доступность микроплатформы на рынке Беларуси. Приведенные в работе сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений

Распознавание подстилающей поверхности Земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере

The results of the development of hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of the Earth are presented. The micromodule can be installed on board of a light unmanned aerial vehicle (drone). The device has the size 5.2×7.4×3.1 cm, the weight52 g, runs on a Raspberry Pi Zero Wireless single-board microcomputer and uses a convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for real-time image classification. When developing the micromodule, the authors aimed to achieve a real-time image classification on inexpensive mobile equipment with low computing power so that the classification quality is  comparable  to  popular  deep  convolutional  network  architectures. The provided information could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images.Приводятся результаты разработки программно-аппаратного комплекса (микромодуля) по обнаружению и классификации изображений подстилающей поверхности Земли. Микромодуль используется на борту легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Полученное устройство имеет размеры 5,2×7,4×3,1 см, массу 52 г., работает на одноплатном микрокомпьютере модели Raspberry Pi Zero Wireless и использует сверточную нейронную сеть на основе архитектуры MobileNetV2 для классификации изображений в реальном времени. При разработке микромодуля авторы преследовали цель добиться качества  классификации  изображений  в  реальном  времени  на  недорогом  мобильном  оборудовании с малой вычислительной способностью, сопоставимого с качеством классификации популярными архитектурами глубоких сверточных сетей. Приведенные в статье сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений

Оптические, механические и электрические характеристики теплового неохлаждаемого детектора болометрического типа на основе оксида ванадия

Determination of optical, mechanical and electrical characteristics is one of the decisive factors in the design of instrumentation structures of thermal uncooled bolometer-type detectors (microbolometers). The paper presents the results of optimization calculations by means of computer simulation of absorption, transmittance and reflection spectra of device structures of microbolometers based on thermosensitive vanadium oxide film by finite-difference time-domain method (FDTD). The characteristics of the investigated microbolometer structure were checked for compliance with mechanical and electrical requirements for this class of devices.Определение оптических, механических и электрических характеристик является одним из решающих факторов при проектировании приборных структур тепловых неохлаждаемых детекторов болометрического типа (микроболометров). В статье представлены результаты оптимизационных расчетов посредством компьютерного моделирования спектров поглощения, пропускания и отражения приборных структур микроболометров на основе термочувствительной пленки оксида ванадия методом конечных разностей во временной области (англ. finite-difference time-domain, FDTD). Выполнена проверка на соответствие характеристик исследуемой структуры микроболометра механическим и электрическим требованиям, предъявляемым к данному классу приборов

Расчет оптических параметров тонких пленок конструкционных материалов теплового неохлаждаемого детектора болометрического типа

The increased interest in utilizing uncooled thermal bolometer-type detectors (microbolometers) within the infrared or terahertz detection field is justified by their operational and technological characteristics, in particular: relatively low manufacturing cost, high detection efficiency, compatibility with silicon CMOS technology, and operation at room temperature. The performance of such detectors depends on optimizing critical parameters, which are dictated by both the geometrical design and the electrical, optical, and thermal properties of the materials used. The determination of optical parameters stands as a decisive factor in the design of microbolometer structures. This article delves into the examination of optical parameters of thin films of structural materials of microbolometer based on thermosensitive vanadium oxide film manufactured at JSC “INTEGRAL”. The investigation showcases the results of determining optical constants (refractive indexes n and absorption coefficients k) of thin films from the transmission curve by applying the reflection-transmission method. Furthermore, a comparison is carried out between the results of computer modeling of the transmission, reflection and absorption spectra – taking into account the obtained values of the coefficients n and k – and the empirical data from the in-situ experiment.Повышенный интерес к применению неохлаждаемых тепловых детекторов болометрического типа (микроболометров) в инфракрасном или терагерцовом поле обнаружения обоснован их эксплуатационными и технологическими характеристиками, в частности: относительно низкой стоимостью изготовления, высокой эффективностью обнаружения, совместимостью с кремниевой КМОП-технологией, работоспособностью при комнатной температуре. Характеристики таких детекторов зависят от оптимизации критических параметров, которые определяются геометрией конструкции, а также электрическими, оптическими и тепловыми свойствами применяемых материалов. Определение оптических параметров является одним из решающих факторов при проектировании приборных структур микроболометров. В статье исследованы оптические параметры тонких пленок конструкционных материалов микроболометра на основе термочувствительной пленки оксида ванадия, изготовленных в ОАО «ИНТЕГРАЛ». Приведены результаты определения посредством применения метода отражения-передачи оптических констант (коэффициентов преломления n и поглощения k) тонких пленок по кривой пропускания. Выполнено сравнение результатов компьютерного моделирования спектров пропускания, отражения и поглощения с учетом полученных значений коэффициентов n и k с данными натурного эксперимента

Допроизводственные модели обучения студентов в IT-компаниях

IT companies have their own internal training policies to enable a university student to start working in the company. Boundary and mixed models of corporate training process are considered. The conclusion is drawn about the effectiveness of mixed models

Comparative analysis of budget computing platforms for a portable micromodule of on-board image

This paper is devoted to the analysis of basic hardware and software of recent cheap and commercially available computing microplatforms for selecting an appropriate solution for development of an onboard micromodule for preliminary classification and selection of images of underlying surface of given types. It is assumed that the corresponding versions of the micromodule can be installed on board of small spacecraft or light unmanned aerial vehicles (drones). In this paper we consider a variant of a micromodule for drones. When choosing a microplatform, the main limitations were its low weight (no more than 300 grams, including camera and interface equipment) and its relatively high performance (time for frame processing of a color image 320Ч240 pixels is no more than 300 milliseconds). Another important limitation was the low price and commercial availability of micro-platform on the Belarusian market. The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who develop compact budget mobile systems for processing, analyzing and classification of images

A CONCEPTUAL MODEL OF QUALITY OF SERVICE MECHANISMS IN PACKET-SWITCHED NETWORKS

The paper presents analysis and generalization of the quality of service mechanisms in packetswitched networks. Decomposition of the quality of service mechanisms is presented. Each QoS control mechanism can be split into four components. Each component is responsible for the defined subtask. A method of formalization is offered in which each QoS mechanism component is presented by function of defined arguments. Presented method is used for simulation of QoS mechanisms in the next generation networks