St. Petersburg Federal Research Center
of the Russian Academy of Sciences

Laboratory of big data technologies in socio-cyberphysical systems

New research results

Разработан метод обеспечения неблокируемой маршрутизации для модели управления процессами информационного обмена в сети передачи данных социо-киберфизической системы критически важного объекта (КВО) на основе оперативной оценки требуемого канального ресурса для обслуживания потоков данных, генерируемых элементами подсистемы технического зрения в социокиберфизических системах КВО, а также предложена новая математическая модель системы массового обслуживания (СМО), позволяющая решать оптимизационные задачи, связанные с определением наиболее предпочтительных стратегий (схем) доступа и значений управляемых параметров при моделировании сети передачи данных в системе удаленного контроля распределенных КВО государства.

Read more

Разработана топологическая модель распределенной подсистемы аудиозаписи, реализуемой в ограниченных физических пространствах (помещениях), отличающаяся применением методики определения речевой активности пользователя социо-киберфизической системы, оптимизирующей качество воспринимаемых аудиосигналов при перемещении пользователя в помещении за счёт определения координат установки микрофонов.

Read more

Разработан алгоритм для улучшения помехоустойчивости определения периода основного тона речевого сигнала и способ определения джиттера, основанный на усреднении изменения периода основного тона относительно текущего значения, а также алгоритмдля разделения периодического и случайного дрожания основного тона на основе использования дискретного преобразования Фурье по последовательности периодов основного тона с наличием неизвестных значений в невокализованных речевых кадрах.

Read more

Разработан метод скоростной кластеризации пикселей с использованием кусочно-постоянных приближений на основе метода Уорда, отличающийся тем, что для эффективной локализации объектов за счет снижения ошибки аппроксимации изображения процесс обработки цветового изображения разделяется на три последовательных этапа: формирование и уточнение суперпикселей с последующим построением иерархии оригинальным методом Уорда; а также, в системном подходе к разработке новых алгоритмов сегментации изображений предложен классификационный признак, учитывающий число разбиений на выходе алгоритма.

Read more

Разработана модель иерархической аппроксимации оптимальных приближений цветового изображения, которая на основе точного определения суперпикселей как элементарных множеств 174пикселей, составляющих изображение и объекты, объясняет и позволяет преодолеть трудности анализа изображений заранее неизвестного содержания за счет модернизации системы классических методов кластерного анализа: метода Уорда, k-средних, методов разделения/слияния и др. Для обобщения цветового преобразования изображений, а также приложений в области физикиполучено явное решение задачи на собственные вектора для композиции поворота и лоренцевского буста, и сформулировано условие существования решения, в частности, построен квартет собственных векторов для композиции лоренцевских бустов.

Read more

Разработана архитектура системы распределения мультимедийного контента в киберфизических системах с детализацией ролей участников процесса распределения контента, их типовые действия определены с помощью диаграмм прецедентов, также разработана объектно-ориентированная модель, описывающая типы и свойства программных объектов, входящих в систему распределения контента.

Read more

Разработана нейросетевая модель анализа поведения человека в видеопотоке, отличающаяся возможностью выявлять агрессивное поведение людей с помощью анализа только лишь RGB-кадров видеопотока без выделения информации об оптическом потоке на этих кадрах; в основе разработанной модели лежит применение трехмерных сверточных нейронных сетей (3D CNN) и подход «обучение с переносом» (transferlearning), позволяющий сократить время обучения с сохранением результатов распознавания.

Read more

Разработана архитектура системы, обеспечивающая подбор оптимальной конфигурации нейронной сети для методики генерации искусственной выборки на основе подхода GAN (Generative adversarial network), позволяющей создавать наборы данных, в частности, для генерации синтетических изображений лица пользователя с различными поворотами головы и условиями освещения.

Read more

Leadership

Employees

Official Site