Search

The subject of the article's research is the improvement of structural methods of image classification in computer vision systems. The goal is to reduce computational costs for classification by implementing a device for decomposing image description components using a system of orthogonal functions and implementing feature space compression models. Applied methods: ORB key point detector, set theory apparatus and vector spaces, metric models for determining relevance to sets of multidimensional vectors, theory of orthogonal decomposition of vectors, elements of probability theory, software modeling. Obtained results: modifications of the image classification method based on the introduction of orthogonal data decomposition in vector space were developed, models were proposed for data compression in the transformed feature space, Tanimoto metric was introduced for image comparison, a threshold selection method was established for determining equivalent description components. The effectiveness of the developed modifications of the classifier depends on the selection of a subset of functions for decomposition, the metric for comparing descriptions, and the method of determining the equivalence threshold. The implementation of the apparatus of orthogonal functions not only reduced computational costs tenfold, but also ensured sufficiently high indicators of classification performance and interference resistance. The practical significance of the work is the construction of new models of the image classifier in the transformed space of features, confirmation of the functionality, speed and immunity of the proposed modifications on examples of images, the creation of a software application for the implementation of the developed classification methods in computer vision systems., Предметом досліджень статті є удосконалення структурних методів класифікації зображень у системах комп’ютерного зору. Метою є скорочення обчислювальних витрат на класифікацію шляхом впровадження апарату розкладання компонентів опису зображення за системою ортогональних функцій та впровадження моделей стиснення простору ознак. Застосовувані методи: детектор ключових точок ORB, апарат теорії множин і векторних просторів, метричні моделі для визначення релевантності щодо множин багатовимірних векторів, теорія ортогонального розкладення векторів, елементи теорії ймовірностей, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено модифікації методу класифікації зображень на основі впровадження ортогонального розкладення даних у векторному просторі, запропоновано моделі для стиснення даних у трансформованому просторі ознак, введено метрику Танімото для зіставлення образів, встановлено спосіб вибору порогу для визначення еквівалентних компонентів опису. Результативність розроблених модифікацій класифікатора залежить від вибору підмножини функцій для розкладення, метрики для зіставлення описів, способу визначення порогу еквівалентності. Впровадженням апарату ортогональних функцій вдалося не тільки у десятки разів скоротити обчислювальні витрати, але і забезпечити достатньо високі показники результативності та завадостійкості класифікації. Практична значущість роботи – побудова нових моделей класифікатора зображень у трансформованому просторі ознак, підтвердження працездатності, швидкодії та завадостійкості запропонованих модифікацій на прикладах зображень, створення програмного застосунку для впровадження розроблених методів класифікації у системах комп’ютерного зору.

The subjectof this research is the image classification methods based on a set of key points descriptors. The goal is to increase the performance of classification methods, in particular, to improve the time characteristics of classification by introducing hashing tools for reference data representation. Methods used: ORB detector and descriptors, data hashing tools, search methods in data arrays, metrics-based apparatus for determining the relevance of vectors, software modeling. The obtained results: developed an effective method of image classification based on the introduction of high-speed search using hash structures, which speeds up the calculation dozens of times; the classification time for the considered experimental descriptions increases linearly with decreasing number of hashes; the minimum metric value limit choice on setting the class for object descriptors significantly affects the accuracy of classification; the choice of such limit can be optimized for fixed samples databases; the experimentally achieved accuracy of classification indicates the efficiency of the proposed method based on data hashing. The practical significanceof the work is - the classification model’s synthesis in the hash data representations space, efficiency proof of the proposed classifiers modifications on image examples, development of applied software models implementing the proposed classification methods in computer vision systems., Предметом досліджень є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок. Метою є підвищення продуктивності методів класифікації, зокрема, прискорення часових показників класифікації шляхом впровадження засобів хешування для подання еталонних даних. Методи, що застосовуються: детектор та дескриптори ORB, засоби хешування даних, методи пошуку в масивах даних, апарат визначення релевантності векторів на основі метрик, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено ефективний метод класифікації зображень на основі впровадження швидкісного пошуку із використанням хеш-структур, що прискорює обчислення в десятки разів; час класифікації для розглянутих експериментальних описів лінійно зростає зі зменшенням числа хеш-кошиків; вибір порогу для значення мінімуму метрики при встановленні класу для дескрипторів об’єкту суттєво впливає на точність класифікації; вибір такого порогу може бути оптимізовано для фіксованих баз зразків; експериментально досягнута точність класифікації вказує на працездатність та результативність запропонованого методу на підґрунті хешуванням даних. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у просторі хеш-подання даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій класифікаторів на прикладах зображень, розроблення прикладних програмних моделей для впровадження запропонованих методів класифікації у системах комп’ютерного зору.

Предметом досліджень є методи класифікації зображень за множиною дескрипторів ключових точок. Метою є підвищення продуктивності методів класифікації, зокрема, прискорення часових показників класифікації шляхом впровадження засобів хешування для подання еталонних даних. Методи, що застосовуються: детектор та дескриптори ORB, засоби хешування даних, методи пошуку в масивах даних, апарат визначення релева-нтності векторів на основі метрик, програмне моделювання. Отримані результати: розроблено ефективний метод класифікації зображень на основі впровадження швидкісного пошуку із використанням хеш-структур, що прискорює обчислення в десятки разів; час класифікації для розглянутих експериментальних описів лінійно зростає зі зменшенням числа хеш-кошиків; вибір порогу для значення мінімуму метрики при встановленні класу для дескрипторів об’єкту суттєво впливає на точність класифікації; вибір такого порогу може бути оптимізовано для фіксованих баз зразків; експериментально досягнута точність класифікації вказує на працездатність та результативність запропонованого методу на підґрунті хешуванням даних. Практична значущість роботи – побудова моделей класифікації у просторі хеш-подання даних, підтвердження працездатності запропонованих модифікацій класифікаторів на прикладах зображень, розроблення прикладних програмних моделей для впровадження запропонованих методів класифікації у системах комп’ютерного зору. The subject of this research is the image classification methods based on a set of key points descriptors. The goal is to increase the performance of classification methods, in particular, to improve the time characteristics of classification by introducing hashing tools for reference data representation. Methods used: ORB detector and descriptors, data hashing tools, search methods in data arrays, metrics-based apparatus for determining the relevance of vectors, software modeling. The obtained results: developed an effective method of image classification based on the introduction of high-speed search using hash structures, which speeds up the calculation dozens of times; the classification time for the considered experimental descriptions increases linearly with decreasing number of hashes; the minimum metric value limit choice on setting the class for object descriptors significantly affects the accuracy of classification; the choice of such limit can be optimized for fixed samples databases; the experimentally achieved accuracy of classification indicates the efficiency of the proposed method based on data hashing. The practical significance of the work is - the classification model’s synthesis in the hash data representations space, efficiency proof of the proposed classifiers modifications on image examples, development of applied software models implementing the proposed classification methods in computer vision systems.

The results of experimental researches of influence of speed of laser repeated processing of AA2024 - T4 alloy on its structure and microhardness are resulted. The aim of the work is to determine the range of laser processing speeds in which the microhardness of the thermal impact zone remains within ± 10% relative to the initial value. Laser processing was performed on the technological complex "ROFIN DY 044" based on Nd: YAG laser with diode pumping It is established that the values ​​of the critical values ​​of the laser beam velocities (V) depend on the number of passes (n) lower than V = 10mm / s. It is shown that the decrease in microhardness during processing at V, Наведено результати експериментальних досліджень впливу швидкості лазерної багатократної обробки сплаву АА2024 – Т4 на його структуру та мікротвердість. Мета роботи - визначити діапазон швидкостей лазерної обробки, в якому мікротвердість зони термічного впливу залишається у межах ±10% відносно вихідного значення. Лазерна обробка проводилась на технологічному комплексі «ROFIN DY 044» на основі Nd: YAG лазера з діодним накачуванням Встановлено, що величини критичних значень швидкостей переміщення лазерного променя (V) залежать від кількості проходів (n) та при n>20 величина V не повинно бути нижчою за V=10мм/c. Показано, що зменшення мікротвердості при обробці при V

Purpose. The purpose of the article is to identify the areas of repeated laser treatment options of AA2024-T4 alloy and the impact to the stability of its initial properties, and to indicate the causes reduction in the strength characteristics of GR in excess of critical processing parameter.Design/methodology/approach Laser treatment was conducted on the technological complex «ROFIN DY 044" based on Nd: YAG diode pumping laser. Focal spot diameter (d) is 6mm. Treatment was carried out with the 20 seconds time interval at processing speeds V = 7,5; 10; 15; 30 mm/s. Due to the thermal zone modern methods of materials science such as X-ray diffraction, micro durometric, metallographic and other physic-methods are studied.Findings. It is established that the critical values of processing speeds depend on the number of passes and in large quantities they should not be less V = 10 mm/s. It is shown that microhardness reduction in processing at V, Приведены результаты экспериментальных исследований влияния скорости лазерной многократной обработки сплава АА2024 – Т4 на его структуру та микротвердость. Цель работи – определить диапазон скоростей лазерной обрабоки, в котором микротвердость зоны термического влияния остается в пределах % относительно выходного значения. Лазерная обработка проводилась на технологическом комплексе «ROFIN DY 044» на основі Nd:YAG лазера с диодным накачуванням. Установлено, что величины критических значений скоростей перемищения лазерного луча (V) зависят от количества проходов (n), а при n>20 величина V не должна быть ниже V=10мм/c. Показано, что уменьшение микротвердости при обработке при, Наведено результати експериментальних досліджень впливу швидкості лазерної багатократної обробки сплаву АА2024 – Т4 на його структуру та мікротвердість. Мета роботи - визначити діапазон швидкостей лазерної обробки, в якому мікротвердість зони термічного впливу залишається у межах % відносно вихідного значення. Лазерна обробка проводилась на технологічному комплексі «ROFIN DY 044» на основі Nd:YAG лазера з діодним накачуванням Встановлено, що величини критичних значень швидкостей переміщення лазерного променя (V) залежать від кількості проходів (n) та при n>20 величина V не повинно бути нижчою за V=10мм/c. Показано, що зменшення мікротвердості при обробці при V

Коефіцієнти і параметри осередку деформації та його об'єм, що застосовуються при поздовжньому прокатуванні, визначають час знаходження металу між валками, швидкість відносного переміщення смуги, що впливає на енерговитрати, продуктивність та собівартість процесу. Виявлення раціональних швидкісних умов прокатування є задача актуальна, що дозволить підвищити ефективність обробки. Мета роботи полягає у визначенні швидкісних умов прокатування в об'ємі осередку деформації для виявлення закономірностей впливу параметрів обробки на швидкість та час перебування металу між валками. Удосконалено методику визначення об'єму і поверхні осередку деформації за рахунок отримання нових залежностей. Перевірка адекватності пропонуємих формул для визначення об'єму осередку деформації показала можливість похибки менше 1 %, а відношення швидкостей металу на вході й виході осередку деформації менше 5 %, що свідчить про достатню точність пропонуємих залежностей. Встановлено максимально можливі обтиснення та кути захоплення при холодному та гарячому прокатуванні в залежності від діаметра валків. Визначено закономірності впливу об'єму осередку деформації та його параметрів на час перебування металу в осередку деформації. Розрахунок показав, що метал під час прокатування знаходиться в осередку деформації в межах від 7·10⁻⁵ до 0,2 с в залежності від режимів обробки. На цій основі обґрунтовані шляхи зменшення часу перебування металу в осередку деформації з метою збільшення продуктивності процесу. Висновок: аналіз режимів повздовжнього прокатування дозволив визначити можливі обтиснення та максимальні кути захоплення при холодній та гарячій обробці металів тиском; визначено об'єм і поверхню осередку деформації та час перебування металу в ньому; виконано перевірку адекватності пропонуємих формул, яка свідчить про достатню точність виявлених залежностей. Визначено закономірності впливу початкових умов прокатування на час перебування металу між валками та швидкість деформації, що дозволяє намітити шляхи зменшення тривалості обробки в осередку деформації і, відповідно, збільшити продуктивність процесу. The coefficients and parameters of the deformation cell and its volume used for longitudinal rolling determine the time of metal found between the rolls, the relative velocity of the displacement of the strip affecting the energy consumption, the productivity and the cost of the process. Detection of rational high-speed rolling conditions is a topical task, which will increase the efficiency of processing. The purpose of the work is to determine the speed conditions of rolling in the volume of the deformation cell to detect patterns of influence of processing parameters on the speed and time of metal stay between the rollers. The method of determining the volume and the surface of the deformation cell due to obtaining new dependencies has been improved. The verification of the adequacy of the proposed formulas to determine the volume of the deformation cell showed an error rate of less than 1%, and the ratio of metal speeds at the entrance and exit of the deformation cell is less than 5%, which suggests a sufficient accuracy of the offered dependencies. The maximum possible compression and angles of capture at cold and hot rolling depending on the diameter of rolls are set. The regularities of the influence of the volume of the deformation cell and its parameters on the time of the metal stay in the deformation cell are determined. The calculation showed that the metal during rolling is located in the deformation cell in the range from 7·10⁻⁵ to 0.2 s, depending on the processing modes, on this basis, the ways of reducing the time of stay of the metal in the deformation cell are grounded in order to increase the productivity of the process. Conclusion: analysis of longitudinal rotation regimes allowed to determine possible bending and maximum angles of capture during cold and hot metal processing under pressure; determined the volume and surface of the deformation cell and the residence time of the metal in it, an examination of the adequacy of the proposed formulas has been performed, which indicates the sufficient accuracy of the detected dependencies. The regularities of the influence of the initial conditions of rolling on the time of metal staying between the rolls and the rate of deformation are determined, which allows us to outline ways of reducing the length of processing in the deformation cell and, accordingly, increase the productivity of the process.

Наведено результати експериментальних досліджень впливу швидкості лазерної багатократної обробки сплаву АА2024 – Т4 на його структуру та мікротвердість. Мета роботи - визначити діапазон швидкостей лазерної обробки, в якому мікротвердість зони термічного впливу залишається у межах 10% відносно вихідного значення. Лазерна обробка проводилась на технологічному комплексі «ROFIN DY 044» на основі Nd:YAG лазера з діодним накачуванням Встановлено, що величини критичних значень швидкостей переміщення лазерного променя (V) залежать від кількості проходів (n) та при n>20 величина V не повинно бути нижчою за V=10мм/c. Показано, що зменшення мікротвердості при обробці при V

The paper discusses techniques to improve the efficiency of detection in distributed databases represented by a system monitoring events that is based on the model of monitor events heterogeneous distributed databases. This model consists of three stages of processing events that are based on appropriate methods. The method of monitoring events on server allows you to handle events and transmit the matrix of the means of control function on which corresponding decisions to improve reliability of .The architecture model for monitoring events using sensor events and architecture of the sensor and server processing events.For the experiments developed special software complex to study the number of detected incidents and the number of incorrect identification events. Its application is allowed to fully perform experiments and confirmed by experimental data analysis., В работе рассмотрены методы повышения эффективности обнаружения в распределении ленных базах данных с помощью системы мониторинга событий, которая работает на основе модели мониторинга событий разнородных распределенных баз данных. Данная модель предусматривает три этапа обработки событий, которые базируются на соответствующих методах. Метод обработки событий на сервере мониторинга позволяет обрабатывать матрицы событий и передавать на средства контроля функцию на основе которой принимаются соответствующие решения по повышению надежности.Разработана архитектура модели мониторинга событий с помощью сенсоров событий и архитектуру самого сенсора и сервера обработки событий.Для проведения экспериментов был разработан специальный программный ком- плекс для исследования количества выявленных инцидентов и количества неверно идентифицироватьванных событий. Его применение позволило в полной мере выполнить эксперименты и подтвердить аналитические данные экспериментальными., У роботі розглянуті методи підвищення ефективності виявлення загроз в розподілених базах даних за допомогою системи моніторингу подій, яка працює на основі моделі моніторингу подій різнорідних розподілених баз даних. Дана модель передбачає три етапи обробки подій, які базуються на відповідних методах. Метод обробки подій на сервері моніторингу дозволяє обробляти матриці подій та передавати на засоби контролю функцію на основі якої приймаються відповідні рішення по підвищенню надійності.Розроблено архітектуру моделі моніторингу подій за допомогою сенсорів подій та архітектуру самого сенсора та серверу обробки подій. Для проведення експериментів було розроблено спеціальний програмний комплекс для дослідження кількості виявлених інцидентів та кількості невірно ідентифікованих подій. Його застосування дозволило в повній мірі виконати експерименти та підтвердити аналітичні дані експериментальними.

У роботі розглянуті методи підвищення ефективності виявлення загроз в розподілених базах даних за допомогою системи моніторингу подій, яка працює на основі моделі моніторингу подій різнорідних розподілених баз даних. Дана модель передбачає три етапи обробки подій, які базуються на відповідних методах. Метод обробки подій на сервері моніторингу дозволяє обробляти матриці подій та передавати на засоби контролю функцію на основі якої приймаються відповідні рішення по підвищенню надійності. Розроблено архітектуру моделі моніторингу подій за допомогою сенсорів подій та архітектуру самого сенсора та серверу обробки подій. Для проведення експериментів було розроблено спеціальний програмний комплекс для дослідження кількості виявлених інцидентів та кількості невірно ідентифікованих подій. Його застосування дозволило в повній мірі виконати експерименти та підтвердити аналітичні дані експериментальними. The paper discusses techniques to improve the efficiency of detection in distributed databases represented by a system monitoring events that is based on the model of monitor events heterogeneous distributed databases. This model consists of three stages of processing events that are based on appropriate methods. The method of monitoring events on server allows you to handle events and transmit the matrix of the means of control function on which corresponding decisions to improve reliability of. The architecture model for monitoring events using sensor events and architecture of the sensor and server processing events. For the experiments developed special software complex to study the number of detected incidents and the number of incorrect identification events. Its application is allowed to fully perform experiments and confirmed by experimental data analysis.