Розробка математичних моделей паралельно-ієрархічного перетворення для ефективного оброблення зображень

Abstract

У статті розглянуто проблеми сучасних моделей та методів розпізнавання інформації та зображень, проведена аналогія навчання паралельно-ієрархічних мереж з RBF мережами. У ході аналізу було визначено, що обробка зображень за допомогою маскового методу не використовує всі потужності багатоядерних систем. Проведено аналіз паралельно-ієрархічного перетворення та оброблення зображень. Проведено аналіз математичної моделі паралельно-ієрархічного перетворення для підвищення швидкості за допомогою паралельного перетворення. Було проведено моделювання алгоритму використовуючи мову C, для тесту були використані штучно створені зображення за допомогою ГВЧ. Моделювати проведено для повного перетворення ПІ, результати моделювання відображені у таблицях. Паралельно-ієрархічне перетворення для оброблення зображень має великий потенціал у транспортних системах, його можна використовувати у задачах де необхідно проводити швидкий аналіз зображень з камери, наприклад, наявність перешкод на траєкторії руху транспорту та уникання зіткнення, аналіз наявності пошкодження асфальту на траєкторії руху та регулювання підвіски для нівелювання ефекту. Отримані результаті у процесі моделювання дозволяють зробити висновок щодо швидкодії паралельноієрархічного перетворення у задачах оброблення зображень.This article considers the problems of modern models and methods of recognition of information and images, the analogy of learning parallel-hierarchical networks with RBF networks. During the analysis, it was determined that image processing using the mask method does not use all the power of multi-core systems. The analysis of parallel-hierarchical transformation and image processing is carried out. The analysis of the mathematical model of parallel-hierarchical transformation for speed increase by means of parallel transformation is carried out. The algorithm was simulated using the C # language, and artificially created images using microwave were used for the test. The simulation was performed for complete PI conversion, the simulation results are shown in the tables. Parallel-hierarchical transformation for image processing has great potential in transport systems, it can be used in tasks where it is necessary to quickly analyze images from the camera, such as the presence of obstacles in the trajectory of traffic and collision avoidance, analysis of asphalt damage on the trajectory and suspension adjustment to level the effect. The results obtained in the modeling process allow us to conclude that the speed of parallel-hierarchical transformation in image processing problems.