https://elib.psu.by/handle/123456789/27620 2026-04-09T02:14:20Z https://elib.psu.by/handle/123456789/27632 Title: Вычисление и анализ признаков движущихся объектов для сопровождения на видеопоследовательности Authors: Богуш, Р. П.; Абламейко, С. В.; Захарова, И. Ю.; Bohush, R.; Ablameyko, S.; Zahkarava, I. Abstract: Рассмотрена задача формирования признаков объектов на видеопоследовательностях. Представлены основные типы движения одиночного объекта и группы. Предложена следующая классификация основных признаков, характеризующих движение объекта на видеопоследовательности: смещение, траектория, скорость и ускорение, время движения. С использованием предложенных обобщений для вычисления признаков динамических объектов описана модификация алгоритма сопровождения множества людей на видеопоследовательностях за счет использования фильтра Калмана для видеонаблюдения вне помещений. Первый этап алгоритма требует обнаружения всех людей во входных кадрах с использованием сверточной нейронной сети YOLOv4. Для сопоставления изображений людей на кадрах выполняется анализ их признаков в пространственной области кадров и во временной области на видеопоследовательности. При этом используются нейросетевые и гистограммные признаки, вычисленные для последнего правильного обнаружения человека в кадре; координаты центра выделенной области человека в кадре; смещение в текущем кадре относительно предыдущего; ширина и высота области на предыдущем кадре; траектория движения; время движения. Представлены результаты экспериментов для видеопоследовательностей, полученных с использованием стационарной и движущейся видеокамеры.= This paper discusses the formation of object features considering the peculiarities of their presentation in video sequences. The main types of movement of a single object and object group are presented. We propose a classification of features that characterize the movement of objects in a video sequence. A modification of the algorithm for tracking multiple people on video sequences using the Kalman filter for outdoor video surveillance is described. The first stage requires detecting person in the input frames by YOLOv4 convolutional neural network. For assignment problem solving of person we store information about individual object in spatial domain of frames and in the time domain on a video sequence. For person description feature set is used: neural network and histogram features, center coordinates of a person in the frame, offset in the current frame relative to the previous one, person width and height in the previous frame, trajectory and time of movement. The results of experiments for video sequences obtained using a stationary and moving video camera are presented. 2021-01-01T00:00:00Z https://elib.psu.by/handle/123456789/27631 Title: Синтез автоматических систем комбинированного управления вакуум-выпарными установками Authors: Кожевников, М. М.; Адамов, С. Н.; Kozhevnikov, M.; Adamov, S. Abstract: Предложен метод синтеза комбинированных автоматических систем управления температурой, концентрацией и глубиной вакуума для вакуум-выпарных установок, основанный на линеаризованных моделях динамики. В ходе выполненного анализа определены каналы нанесения возмущающих воздействий и найдены передаточные функции динамических компенсаторов для контуров регулирования температуры, концентрации и вакуума. Предложенный метод позволяет найти передаточные функции динамических компенсаторов в различных режимах работы вакуум-выпарной установки.= The paper proposes a method for the synthesis of combined automatic control systems for temperature, concentration and vacuum depth for vacuum evaporation plants based on linearized dynamics models. The performed analysis shows the channels for applying the disturbing effects and the transfer functions of the dynamic compensators for the control loops of temperature, concentration and vacuum were found. The proposed method allows find the transfer functions of dynamic compensators in various operating modes of a vacuum evaporator. 2021-01-01T00:00:00Z https://elib.psu.by/handle/123456789/27630 Title: Integration of the system of diagnostics of industrial equipment and enterprise asset management systems using FIWARE framework Authors: Kechik, D.; Davydov, I.; Hierasimuk, Ya.; Tsurko, A.; Smolev, M.; КЕЧИК, Д. А.; Давыдов, И. Г.; ГЕРАСИМУК, Я. В.; Цурко, А. В.; СМОЛЕВ, М. А. Abstract: The purpose of this paper is to present integration of vibrational diagnosing system with a FIWARE framework. This integration increases scalability of the system and facilitates the further developing of the system. Designed system has been implemented and tested in real life conditions. The best economical effect can be achieved if the proposed system is used in full-automated manufacturing. Integration with subsystems of enterprise management of Industry 4.0 trend has been proposed. Operative recomputing of workflow and costs of each of alternative scenarios can maximize advantages of continuous automated monitoring of technical state of equipment. Advantages of application of the FIWARE framework for design of proposed Cyber- Physical System have been shown.= Цель настоящей работы – описать интеграцию системы вибрационной диагностики с фреймворком FIWARE. Данная интеграция повышает масштабируемость системы и способствует ее дальнейшему развитию. Разработанная система реализована и опробована в реальных условиях. Наилучший экономический эффект от внедрения данной системы может быть получен в случае, когда она применяется в полностью автоматизированном производстве. Предложен вариант интеграции с подсистемами управления предприятием тренда Индустрии 4.0. Оперативный перерасчет техпроцесса и стоимости каждого из альтернативных сценариев потенциально максимизирует преимущества непрерывного автоматизированного мониторинга технического состояния оборудования. Показаны преимущества применения фреймворка FIWARE для разработки предложенной киберфизической системы. 2021-01-01T00:00:00Z https://elib.psu.by/handle/123456789/27629 Title: Моделирование эпидемии с помощью клеточных автоматов Authors: Оськин, А. Ф.; Оськин, Д. А.; Oskin, A.; Oskin, D. Abstract: Рассматривается технология построения модели распространения эпидемии с помощью клеточных автоматов. Приведены краткие сведения по истории становления данной технологии моделирования. Указано, что в качестве среды для построения модели выбран табличный процессор Microsoft Excel, проанализированы достоинства и недостатки такого выбора. Описана SIR-модель распространения эпидемии и показано как она реализуется в среде Microsoft Excel. Рассмотрены результаты моделирования по различным сценариям.= The technology of constructing a model of the spread of an epidemic using cellular automata is considered. Brief information on the history of the formation of this modeling technology is given. It is indicated that the Microsoft Excel spreadsheet processor is selected as the environment for building the model, and the advantages and disadvantages of this choice are listed. The SIR-model of the spread of the epidemic is described and it is shown how this model is implemented in the MS Excel environment. The results of modeling for various scenarios are considered. 2021-01-01T00:00:00Z