Purpose. Development and testing of an information technology for automated processing of mediumresolution satellite im ages acquired at different times for allweather monitoring of oil and gas production areas. methodology. The information technology implies the use of two algorithms. The algorithm for automated recognition of new oil extraction sites is based on computing the normalized difference index (NDI) of temporal changes for a given pair of satellite images in visible and nearIR bands acquired at different times and selected spectral cannels with subsequent multithreshold binarization. The algorithm for automated recognition of large metal objects uses bipolarized Cband radar images from Sentinel1A/B satellites. findings. The proposed information technology made it possible to automatically detect the new oil extraction sites and rec ognition of large metal objects. The overall recognition accuracy, averaged for 20 test areas, was from 87 to 91 % with the kappa coefficient ranging from 0.82 to 0.85. For cloudcovered areas the big metal objects (an extraction units, automotive equipment for oil transportation, etc.) were recognized using SAR imagery from Sentinel1A/B satellites only. originality. Unlike the existing methods for detection of anthropogenic changes of the Earth's surface by satellite images, the proposed information technology uses immediate calculation of the normalized difference index of temporal changes NDI for a given pair of satellite images acquired at different times, which considerably reduces requirements to the computing power while ensuring higher accuracy of the allocation of the boundaries of new oil production sites. Allweather monitoring is provided using radar data. Practical value. Owing to high degree of automation, the developed technology can be implemented as a geoinformation web service for allweather uptothedate monitoring of oil extraction areas. This web service can be used to determine the area of fields, control production activity and estimate oil production, supervise development and production activities and assess anthro pogenic load in oil production areas.
Nowadays information systems for productions and shipments management become more complicated with the further development of international and domestic trades, increase of complexity of production and supply chains and etc. Therefore, the task of researching and designing new approaches for supply chains and logistics information systems becomes relevant for the solution. In this paper possible pros and cons of using blockchain technology in logistics and supply chain systems are reviewed. Blockchains can help to simplify and make more transparent the processes of monitoring and managing production and movement of goods between different entities. But also, there are several challenges which need to be solved such as software upgrades possibilities in smart-contracts and tasks of designing the complete blockchain-based system which will actually solve important problems in this area in the most effective way without critical problems.
У роботі вирішено актуальне завдання розробки інформаційної технології підвищення візуальної якості багатоканальних аерокосмічних зображень високого просторового розрізнення. Об'єктом дослідження є процес злиття панхромного та мультиспектрального фотограмметричних сканерних зображень, отриманих координатно-чутливими сенсорами у видимому та інфрачервоному діапазонах електромагнітного проміння. Предмет дослідження становлять методи попередньої та синергетичної обробки багатоканальних даних для поліпшення якості результуючого зображення та зменшення кольорових спотворень. Мета роботи: автоматизоване підвищення просторового розрізнення первинного багатоканального зображення та в порівнянні з існуючими методами усунення спектральних спотворень в локальних областях. Крім того, пропонована технологія дозволить ефективно проводити подальше розпізнавання й оперативний моніторинг об'єктів інфраструктури. У роботі запропоновано нову інформаційну технологію злиття багатоканальних аерокосмічних зображень на основі HSV-конвертування і гіперсферичного перетворення кольору, що дозволяє поліпшити просторове розрізнення первинного цифрового зображення й уникнути спектральних спотворень. Це досягається, зокрема, за рахунок попередньої еквалізації первинних знімків, оброблення даних у локалізованих спектральних базисах, оптимізованого за інформаційними характеристиками, та використання інформації, яку містить зображення інфрачервоного діапазону. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований підхід. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого алгоритму. Експериментальні оцінки проведені на восьмиканальних зображеннях, отриманих супутником World-View-2. Результати тестування підтвердили, що запропонований підхід дозволяє досягти високої спектральної та просторової якості багатоканальних зображень та перевершує існуючі методи.
The problem of blind signal separation, namely, the separation of a vocal track from a finished mixed recording, is considered. The purpose of the research is to isolate the characteristics of the vocal signal on the basis of existing methods and software. The existing methods of vocal selection are analyzed: frequency filtering methods, phase subtraction and methods based on artificial intelligence systems. Features of application of each method, their advantages and disadvantages are highlighted. A comparative analysis of the methods considered using Spleeter and iZotope RX7 software is carried out. Artificial intelligence methods are much better at solving the problem, but they are not satisfactory. There are distortions in the timbre of the voice and foreign noises from the remnants of other instruments. Based on this, we conclude that the existing methods of isolating the vocal are not effective due to the lack of consideration of the peculiarities of the timbre of the voice in a particular musical composition.
Розглянута задача сліпого поділу сигналу, а саме, виділення вокальної доріжки з готового зміксованого запису. Метою дослідження є виділення характеристик вокального сигналу на підставі існуючих методів і програмних засобів. Проаналізовані існуючі методи виділення вокалу: методи частотної фільтрації, фазового віднімання та методи на основі систем штучного інтелекту. Проведено порівняльний аналіз роботи програмних засобів для ізоляції вокалу та методу фазового віднімання, що дозволило зробити висновки про недостатню ефективність існуючих методів ізоляції вокалу у зв’язку з неврахуванням особливостей тембру голосу в конкретній музичній композиції.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.