Предложен динамический метод поиска антропогенных объектов в толще морского дна с использованием группы автономных необитаемых подводных аппаратов. В отличие от статического метода, при котором все аппараты с геофонами на борту одновременно заглубляются и прикрепляются ко дну, а после окончания сеанса поиска одновременно всплывают, предложенный метод обеспечивает непрерывность ведения поиска за счет динамического поведения группы аппаратов. В то время как основная часть аппаратов с геофонами занята прослушиванием отраженного сигнала, другая часть аппаратов перемещается далее по своему маршруту. Таким образом достигается непрерывность ведения сейсморазведки в заданном районе и существенное сокращение времени на ее проведение. Предложенный метод представляет собой дальнейшее развитие методов поиска антропогенных объектов на морском дне с использованием необитаемых аппаратов. Приведен алгоритм согласованного поведения аппаратов с геофонами на борту и подводного аппарата, перемещающего излучатель. Определено взаимное положения группы и излучателя, обеспечивающее наиболее эффективное ведение сейсморазведки антропогенных объектов. Определен показатель эффективности — всеазимуталность прихода отраженных от толщи морского дна сигналов, и приведен алгоритм его вычисления. Указан порядок решения задачи определения параметров метода поиска. Определено необходимое количество аппаратов в группе с учетом параметров движения аппаратов и излучателя. Описана математическая модель функционирования системы «излучатель — геофоны». Проведены численные эксперименты по определению оптимальных параметров ведения сейсморазведки антропогенных объектов. Результаты моделирования позволили оценить выигрыш от использования предло-женного метода, определить его оптимальные параметры и разработать рекомендации по его использованию для поиска антропогенных объектов на дне Мирового океана.
В статье анализируется проблема сегментации цветового изображения, аппроксимируемого кусочно-постоянными приближениями. Качество сегментации оценивается по классическому среднеквадратичному отклонению (СКО) пикселей приближения от пикселей изображения. Обсуждаются современные версии классических методов кластеризации пикселей изображения посредством минимизации СКО или суммарной квадратичной ошибки. Описываются четыре основные операции с кластерами пикселей и критерии их выполнения для построения оптимизированных приближений. Предлагаются варианты алгоритма преобразования приближения изображения, которые при неизменном числе сегментов обеспечивают оптимизацию приближения как по СКО, так и по зрительному восприятию.
1 - 2 из 2 результатов