Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Рязанова Н.Ю.
- Алгоритм распознавания цветовых сигналов при посадке беспилотного летательного аппарата на авианосец в автономном режимеThe algorithm of the color signal recognition at landing an unmanned aerial vehicle on an aircraft carrier in autonomous modeАвторы статьиAuthorsЧжоу Ж.CHjou J.Рязанова Н.Ю.Ryazanova N.YU.Неусыпин К.А.Neusypin K.А.neysipin@mail.runeysipin@mail.ru
Алгоритм распознавания цветовых сигналов при посадке беспилотного летательного аппарата на авианосец в автономном режиме
УДК 681.513
Исследовано движение по глиссаде беспилотного летательного аппарата при посадке на авианосец. Реализация данной задачи осуществляется в условиях радиомолчания авианосца. Разработан алгоритм обработки информации от оптической системы посадки, установленной на авианосце. Алгоритм распознавания цветовых сигналов предполагает использование метода предварительной обработки кадра изображения с помощью функции downsample, выполняющей процесс децимации, модели HSV, алгоритма Оцу вычисления порога бинаризации для полутонового изображения и метода выделения связных компонентов Two-Pass.
Ключевые слова
беспилотный летательный аппарат; авианосец; заход на посадку; глиссада; оптическая система посадки; алгоритм распознавания цветовых сигналов; децимация; связные компоненты; бинаризация полутонового изображения
The algorithm of the color signal recognition at landing an unmanned aerial vehicle on an aircraft carrier in autonomous mode
The movement along the glide path of an unmanned aerial vehicle during landing on an aircraft carrier is investigated. The implementation of this task is realized in the conditions of radio silence of the aircraft carrier. The algorithm for treatment information from an optical landing system installed on an aircraft carrier is developed. The algorithm of the color signal recognition assumes the usage of the image frame preliminary treatment method via a downsample function, that performs the decimation process, the HSV model, the Otsu’s method for calculating the binarization threshold for a halftone image, and the method of separating the connected Two-Pass components.
Keywords
unmanned aerial vehicle; aircraft carrier; approach; glide path; optical landing system; color signal recognition algorithm; decimation; connected components; halftone image binarization
- Алгоритм распознавания сигналов измерительного комплекса беспилотного летательного аппаратаMethods for determining the position of an unmanned flying vehicle based on images of the underlying surfaceАвторы статьиAuthorsРязанова Н.Ю.Ryazanova N.YU.Жуйян ЧжоуJuyyan CHjouryaz_nu@mail.ruryaz_nu@mail.ru
Алгоритм распознавания сигналов измерительного комплекса беспилотного летательного аппарата
УДК 681.5.015
Исследованы наиболее распространённые м етоды определения положения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) на основе изображений подстилающей поверхности. Выделены перспективные методы обработки изображений и на их основе разработаны оригинальный алгоритм сопоставления изображений, полученны х со спутника и бортовой камеры БПЛА, и алгоритм определения углового положения БПЛА.
Ключевые слова
беспилотный летательный аппарат; оптическая система; особые точки; сопоставление изображений; дескриптор
Methods for determining the position of an unmanned flying vehicle based on images of the underlying surface
T he most common methods for determining the position of an unmanned flying vehicle (UAV) based on images of the underlying surface are investigated. The promising methods of image processing are highlighted and, on their basis, an original algorithm for comparing im ages obtained from the satellite and the UAV’s onboard camera and an algorithm for determining the angular position of the UAV are developed.
Keywords
unmanned flying vehicle; technical vision; special points; comparison of images
- Методы определения положения беспилотного летательного аппарата на основе изображений подстилающей поверхностиMethods for determining the position of an unmanned flying vehicle based on images of the underlying surfaceАвторы статьиAuthorsРязанова Н.Ю.Ryazanova N.YU.Рыжкова Е.К.Ryijkova E.K.ryaz_nu@mail.ruryaz_nu@mail.ru
Методы определения положения беспилотного летательного аппарата на основе изображений подстилающей поверхности
УДК 681.5.015
Исследованы наиболее распространённые м етоды определения положения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) на основе изображений подстилающей поверхности. Выделены перспективные методы обработки изображений и на их основе разработаны оригинальный алгоритм сопоставления изображений, полученны х со спутника и бортовой камеры БПЛА, и алгоритм определения углового положения БПЛА.
Ключевые слова
беспилотн ый летательный аппарат; техническое зрение; особые точки; сравнение изображений
Methods for determining the position of an unmanned flying vehicle based on images of the underlying surface
T he most common methods for determining the position of an unmanned flying vehicle (UAV) based on images of the underlying surface are investigated. The promising methods of image processing are highlighted and, on their basis, an original algorithm for comparing im ages obtained from the satellite and the UAV’s onboard camera and an algorithm for determining the angular position of the UAV are developed.
Keywords
unmanned flying vehicle; technical vision; special points; comparison of images
- Метод построения классификатора сетевого трафика на основе глубокого обученияA method for constructing a network traffic classifier based on deep learningАвторы статьиAuthorsРязанова Н.Ю.Ryazanova N.YU.Осипова С.В.Osipova S.V.Михайлова Т.Ю.Mihaylova T.YU.ryaz_nu@mail.ru, osipovaa123@yandex.ruryaz_nu@mail.ru, osipovaa123@yandex.ru
Метод построения классификатора сетевого трафика на основе глубокого обучения
УДК 681.3
DOI: 10.36652/0869-4931-2021-75-4-177-182
Приведены обзор и анализ методов построения классификаторов сетевого трафика и показано преимущество методов глубокого обучения. На основе сравнительного анализа выбраны методы глубокого обучения с учителем. Рассмотрен метод, основанный на использовании многослойной нейронной сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). Создана структура глубокой сети, на вход которой подаются потоки необработанных данных, разделённые на сессии. На основе выбранных классов приложений экспериментально доказано, что разработанная нейронная сеть долгой краткосрочной памяти, на вход которой подаются необработанные данные, позволяет получить высокую точность классификации.
Ключевые слова
сетевой трафик; глубокое обучение; нейронная сеть долгой краткосрочной памяти; необработанные данные
A method for constructing a network traffic classifier based on deep learning
An overview and analysis of methods for constructing of network traffic classifiers is given and the advantage of deep learning methods is shown. Based on a comparative analysis, the methods of deep learning with a teacher is selected. A method based on the use of a multilayer neural network of long short-term memory (LSTM) is considered. The structure of a deep network, at the input of which raw data flows fed, divided into sessions is created. Based on the selected classes of applications, it is experimentally proven that the developed neural network of long short-term memory, to the input of which raw data is supplied, allows to obtain a high classification accuracy.
Keywords
network traffic; deep learning; long short-term memory neural network; raw data
- Анализ информационной безопасности распределенной системы на основе потока со-общенийAnalysis of information security analysis of a distributed system based on message flowАвторы статьиAuthorsНовиков М.Р.Novikov M.R.Рязанова Н.Ю.Ryazanova N.YU.mikaelnovikov@yandex.ru, ryaz_nu@mail.rumikaelnovikov@yandex.ru, ryaz_nu@mail.ru
Анализ информационной безопасности распределенной системы на основе потока со-общений
УДК 004.056.5
DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-2-72-76
Рассмотрены SIEM-системы и проведен сравнительный анализ существующих механизмов корреляции. Предложен новый механизм уникальных полей. Обоснована необходимость ис-пользования механизма уникальных полей для повышения производительности системы в целом.
Ключевые слова
информационная безопасность, события безопасности, корреляция, уникальные поля
Analysis of information security analysis of a distributed system based on message flow
SIEM systems are considered and a comparative analysis of existing correlation mechanisms is carried out. A new mechanism for unique fields is proposed. The necessity of using the unique fields mechanism to improve the performance of the system as a whole is substantiated.
Keywords
information security, security events, correlation, unique fields
