МЕТОД БЕЗДРОТОВОЇ ПЕРЕДАЧІ ЗОБРАЖЕНЬ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОМЕРЕЖ

Автор(и)
Ключові слова:
Array, Array, Array, Array, Array, Array
Анотація

Стаття присвячена оптимізації передачі зображень з безпілотних літальних апаратів за допомогою сучасних методів обробки зображень та машинного навчання. Автори представляють новаторський підхід, який базується на використанні розділених автоенкодерів. Ці автоенкодери, що працюють між безпілотними літальними апаратами та приймачем, дозволяють стискати зображення без втрати якості, що в свою чергу допомагає зекономити енергію та збільшити пропускну здатність при передачі даних. Однак, щоб запобігти можливим втратам якості від стиснення, автори застосовують методи надвисокої роздільної здатності на приймальній стороні. Такий комбінований підхід не тільки підвищує ефективність передачі зображень, але й відкриває нові можливості для програм дистанційного зондування та моніторингу на основі безпілотних літальних апаратів. Стаття буде корисною для фахівців у галузі бездротових мереж, спеціалістів з обробки зображень та дослідників, які працюють над розробкою та вдосконаленням безпілотних літальних апаратів.

Біографія автора
  1. автор Вадим Слюсар , афіліація Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України

    доктор технічних наук, професор

Посилання

Слюсар В.И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. Первая миля. Last mile (Приложение к журналу «Электроника: наука, технология, бизнес»). 2019. № 2. С. 46—61. https://doi.org/10.22184/2070-8963.2019.79.2.46.61. DOI: https://doi.org/10.22184/2070-8963.2019.79.2.46.61

Davies, L. (2018). Review of unmanned aircraft system technologies to enable beyond visual line of sight (BVLOS) operations. X 537 Intern. Conf. on electrical power drive systems (ICEPDS). https://doi.org/10.1109/ICEPDS.2018.8571665. DOI: https://doi.org/10.1109/ICEPDS.2018.8571665

Human Factors In UAS Research. Available at: http://uasblogger.blogspot.com/.

Bourtsoulatze, E., Burth Kurka, D. & Gunduz, D. (2019). Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. Vol. 5(3). Pp. 567—579. https://doi.org/10.1109/TCCN.2019.2919300. DOI: https://doi.org/10.1109/TCCN.2019.2919300

Deng, H., Zhang, Y., Li, R., Hu, C., Feng, Z. & Li, H. (2022). Combining residual attention mechanisms and generative adversarial networks for hippocampus segmentation. Tsinghua Science and Technology. Vol. 27(1). Pp. 68—78.

https://doi.org/10.26599/tst.2020.9010056. DOI: https://doi.org/10.26599/TST.2020.9010056

Arun, P., Herrmann, I., Budhiraju, K.M. & Karnieli, A. (2019). Convolutional network architectures for super-resolution/sub-pixel mapping of drone-derived images. Pattern recognition. Vol. 88(12). Pp. 431—446. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.11.033. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.11.033

Park, S.C., Park, M.K. & Kang, M.G. (2003). Super-resolution image reconstruction: A technical overview. IEEE Signal Processing Magazine. Vol. 20(3). Pp. 21—36. https://doi.org/10.1109/MSP.2003.1203207. DOI: https://doi.org/10.1109/MSP.2003.1203207

Chang, H., Yeung, D. & Xiong, Y. (2004). Super-resolution through Neighbor embedding. IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. P. II. https://doi.org/10.1109/CVPR.2004.1315043. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2004.1315043

Goodfellow, Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A. & Bengio, Y. (2020). Generative adversarial networks. Commun. ACM. Vol. 63(11). https://doi.org/10.1145/3422622. DOI: https://doi.org/10.1145/3422622

Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Gornostal, S., Rudakov, S., Shevchenko, S., Chernikov, O., Kolpachenko, N., Timofeyev, V. & Artiukh, R. (2021). Construction of an advanced method for recognizing monitored objects by a convolutional neural network using a discrete wavelet transform. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. Vol. 4/9(112). Pp. 65—77. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238601. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238601

Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Kovalov, P., Borodych, P., Shevchenko, S., Chernikov, O., Vazhynskyi, S., Bogatov, O. & Khrustalev, K. (2021). Improvement of the object recognition model on aerophotos using deep conventional neural network. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. Vol. 5/2(113). Pp. 6—21. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.243094

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.243094/.

Slyusar, V., Protsenko, M., Chernukha, A., Melkin, V., Biloborodov, O., Samoilenko, M., Kravchenko, O., Kalinichenko, G., Rohovyi, A. & Soloshchuk, M. (2022). Improvement of the model for detecting objects on aerial photos and video in unmanned aerial systems. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. Vol. 1/9(115). Pp. 24—34.

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252876. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252876

Redmon, J. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR-2016). https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.91. DOI: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.91

Badrinarayanan, V., Kendall, A. & Cipolla, R. (2017). SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 39(12). Pp. 2481—2495. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2644615. DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2644615

Slyusar, V. (2021). Improving a neural network model for semantic segmentation of images of monitored objects in aerial photographs. Eastern-European J. of Enterprise Technologies. Vol. 6/2 (114). Pp. 86—95.

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248390. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.248390

Применение нейронной сети на основе архитектуры U-NET с целью детектирования искомых объектов на изображениях на примере детектирования активных элементов на фотографиях печатных плат. [Електронный ресурс]. – Режим доступу: https://codeby.school/blog/informacionnaya-bezopasnost/primenenie-neyronnoy-seti-na-osnove-arhitektury-u-net-s-celyu-detektirovaniya-iskomyh-obektov-na-izobragheniyah-na-primere-detektirovaniya-aktivnyh-elementov-na-fotografiyah-pechatnyh-plat.

Yu, C., Han, R., Song, M., Liu, C. & Chang, C.I. (2020). A Simplified 2D-3D CNN Architecture for Hyperspectral Image Classification Based on Spatial-Spectral Fusion. IEEE J. of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Vol. 13. Pp. 2485—2501. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2983224. DOI: https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2983224

Asadpour, M., Giustiniano, D., Hummel, K.A. & Egli, S. UAV networks in rescue missions. The 8th ACM Intern. Workshop on Wireless Network Testbeds, Experimental Evaluation & Characterization − WiNTECH 13. https://doi.org/10.1145/2505469.2506491. DOI: https://doi.org/10.1145/2505469.2506491

Sangjan, W., McGee, R.J. & Sankaran, S. (2022). Optimization of UAV-Based Imaging and Image Processing Orthomosaic and Point Cloud Approaches for Estimating Biomass in a Forage Crop. Remote Sensing. Vol. 14(10). P. 2396. https://doi.org/10.3390/rs14102396. DOI: https://doi.org/10.3390/rs14102396

Slyusar, V. & Bihun, N. (2022). The Method of Increasing the Immunity of Data Transmission in Communication Channels. IEEE 9th Intern. Conf. on Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). Kharkiv. Pp. 301—305. https://doi.org/10.1109/PICST57299.2022.10238546. DOI: https://doi.org/10.1109/PICST57299.2022.10238546

Cover Image
Завантаження
Опубліковано
31.12.2023
Розділ
ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ
Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Вадим Слюсар ,Наталія Бігун

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

<< < 1 2