Browsing by Author "Олевська, Юлія Борисівна"

Now showing 1 - 2 of 2

Методологія використання багатоканальних аерокосмічних зображень у моделі переслідування для корпоративних диференціальних ігор
(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Олевський, Віктор Ісаакович; Грищак, Дмитро Дмитрович; Олевська, Юлія Борисівна
UKR: Війна в Україні призвела до значних змін у геополітичному ландшафті, що стимулює розвиток нових технологій, зокрема безпілотних літальних апаратів, дронів та сучасних систем озброєнь. Дослідження математичних моделей переслідування в комбінації з методами корпоративних диференціальних ігор може допомогти в розробленні новітніх систем керування транспортними засобами (СКТЗ) у цивільній та військовій сферах. Мета дослідження полягає в розробленні методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Методологія дослідження полягає в інтеграції даних багатоканальних аерокосмічних зображень у розрахунки параметрів руху літальних апаратів методами теорії ігор і створення сучасної інформаційної технології для запобігання протидії супротивника. Використання аерокосмічних знімків (АКЗ) стало невід’ємною частиною більшості сучасних технологій у СКТЗ і системах дистанційного управління. Хоча не існує надійних СКТЗ, що використовують ці АКЗ, вони поширені в повсякденному житті й відповідають за збереження великої кількості людських життів. Водночас АКЗ схильні до впливу великої кількості факторів збудження, які роблять інформацію на них спотвореною і часто не дозволяють правильно її використовувати безпосередньо для СКТЗ. Це зумовлює актуальність і глобальну значимість завдання створення інтелектуальних СКТЗ нового покоління з включеними в них інформаційними системами оброблення та аналізу АКЗ для моделей переслідування в задачах корпоративних диференціальних ігор. Основним напрямом підвищення точності оброблення та аналізу АКЗ є використання багатоканальних зображень (БКЗ), тобто серій зображень одного і того ж об’єкта, отриманих на різних частотах випромінювання, з різних положень, кутів або за різний час зйомки. У цій техніці реалізуються біонічні принципи оптимального контролю, перевірені еволюцією живої природи. Технологія оброблення БКЗ і вбудовування результатів у моделі СКТЗ ще не до кінця розроблена і вимагає подальшого доопрацювання. Наукова новизна дослідження полягає в розробленні методологічних основ використання даних багатоканальних аерокосмічних зображень у системах керування транспортними засобами та створенні сучасної інформаційної технології оптимального керування літальними апаратами, яка базується на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх і методах машинного навчання нейронних мереж. Таким чином, у статті розглянуто актуальну проблему створення методології використання даних багатоканальних супутникових знімків у системах керування транспортними засобами, які базуються на моделях переслідування в корпоративних диференціальних іграх. Подальший розвиток цього напряму передбачається шляхом побудови спеціалізованих нейронних мереж згорткового типу для автономної роботи літальних апаратів.
Методологія об’єднання даних багатоканальних зображень
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Грищак, Володимир Володимирович; Олевська, Юлія Борисівна; Олевський, Віктор Ісаакович; Удовик, Ірина Михайлівна
UKR: Актуальність теми дослідження. У сучасних дослідженнях та практичному застосуванні багатоканальних зображень, отриманих з різних джерел, таких як аерокосмічні сенсори та медичні системи візуалізації, виникає необхідність ефективного об’єднання даних. Постановка проблеми. Необхідно розробити методологію об’єднання зображень із різними спектральними характеристиками для отримання більш точної інформації про земну поверхню. Мета та методи дослідження. Мета полягає у розробці методології об’єднання багатоканальних зображень задля покращення точності аналізу, підвищення інформативності та зниження впливу шумів. Запропонована методологія базується на використанні математичних моделей для гармонізації різнорідних даних, включаючи алгоритми попереднього препроцессингу, спектрального аналізу та машинного навчання. Розглянуто адаптацію підходів для специфічних завдань: об’єднання даних дистанційного зондування Землі для картографічного аналізу та злиття зображень різної модальності (наприклад, МРТ, КТ та УЗД) для діагностичних цілей. Результати та ключові висновки. Проведені експерименти демонструють підвищення якості результатів при використанні запропонованого підходу. Отримані результати підтверджують, що інтеграція багатоканальних зображень дозволяє досягти кращої деталізації, зменшити помилки ідентифікації об’єктів та забезпечити більш точну візуалізацію. Розроблена методика є універсальною та може бути застосована в багатьох галузях, включаючи екологічний моніторинг, планування міських територій, медичну діагностику та робототехніку.