СПб ФИЦ РАН
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
«Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр
Российской академии наук»

Лаборатория технологий больших данных социокиберфизических систем

Новые результаты исследований

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

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.

Перейти к публикации

Руководитель лаборатории

Сотрудники