Разработка способа маркировки объектов и алгоритма ее распознавания в условиях существенных искажений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Ильина, Екатерина Сергеевна

• Ильина, Екатерина Сергеевна
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Ильина, Екатерина Сергеевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ. ОБОБЩЕННАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Обзор способов маркировки и ее считывания

1.1.1 Обзор существующих способов маркировки

1.1.2 Обзор систем считывания номеров

1.2 Обзор существующих решений оптической обработки изображений

1.3 Общие сведения о металлургических предприятиях

1.4 Проблема учета металлургических емкостей

1.5 Используемая схема маркирования сталеразливочных ковшей

1.6 Обобщенная постановка задачи

ГЛАВА 2 КОДИРОВАНИЕ МАРКИРОВКИ КОВША

2.1 Предлагаемая маркировка ковша

2.2 Постановка задачи кодирования метки

2.3 Обзор кодов, обнаруживающих и исправляющих ошибки

2.3.1 Общие положения и принятые обозначения

2.3.2 Классификация кодов

2.4 Выбор оптимального способа кодирования метки

2.5 Двухуровневый каскадный код на основе двоичных кодов Рида-Соломона и Боуза-Чоудхури-Хоквингема

2.5.1 Синтез кодирующего устройства

2.5.2 Декодирование циклических кодов БЧХ и РС-кодов

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3 РАСПОЗНАВАНИЕ МЕТКИ НА ИЗОБРАЖЕНИИ КОВША

3.1 Идентификация, масштабирование и локализация изображения метки

3.1.1 Алгоритм идентификации метки на изображении ковша

3.1.2 Предобработка исходного изображения. Фильтрация и поворот изображения

3.1.3 Идентификация и масштабирование

3.1.3.1 Получение сигнала и соответствующего ему Фурье-преобразования

3.1.3.2 Влияние утечки и взвешивающие окна

3.1.3.3 Рекуррентное применение дискретного преобразования Фурье

3.1.3.4 Определение частоты сигнала с постоянным тактом на графике

3.1.4 Локализация области метки

3.2 Получение результирующей цифровой матрицы

3.2.1 Алгоритм формирования цифровой матрицы

3.2.2 Фильтрация изображения

3.2.3 Нахождение границ элементов и поиск максимального отклика

3.2.4 Формирование цифровой матрицы

Выводы к главе 3

ГЛАВА 4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДЛОЖЕННЫХ АЛГОРИТМОВ

4.1 Апробация алгоритмов на незашумленных изображениях

4.2 Апробация алгоритмов на зашумленных изображениях

4.3 Сравнение результатов с существующими системами

Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка способа маркировки объектов и алгоритма ее распознавания в условиях существенных искажений»

ВВЕДЕНИЕ

В диссертационной работе исследуется проблема идентификации номеров объектов в условиях промышленного производства. Предметом исследования является маркировка объектов, ее синтез и распознавание содержащегося в ней небольшого объема информации, полученного в условиях существенных искажений.

Актуальность темы исследования. На данный момент существует множество вариантов маркировки объектов и ее считывания, успешно применяемых в различных областях. Однако в условиях промышленного производства их использование затруднено, а иногда и вовсе существующие методы оказываются неработоспособными. Возникающие сложности при считывании, передаче и обработке содержащейся в метке информации в таких условиях ставят перед необходимостью использования маркировки, направленной на визуальное восприятие, что увеличивает потребность в человеческих ресурсах и влечет за собой риски по вине человеческого фактора. Таким образом, решение задачи синтеза и распознавания специальных образов в условиях существенных искажений на данный момент является актуальным.

В частности, наиболее ярким примером таких объектов могут выступать транспортные металлургические емкости (например, сталеразливочные ковши) технологически-связанных цехов металлургического комбината.

Результаты ряда работ [1-7], проведенных на российских металлургических заводах стали предпосылками настоящего диссертационного исследования. Они показали острую необходимость разработки альтернативного способа маркировки объектов и ее распознавания, так как определение местоположения металлургической емкости на комбинате, автоматическое внесение информации об их приходе и уходе в определенные места производства (номер и время прибывшей емкости), а также привязка конкретного сталеразливочного ковша к местам оценивания массы, напрямую связана с идентификацией его номера на участке и зависит от достоверности принятой информации.

Это важная технологическая и логистическая задача, для решения которой считанный в автоматическом режиме номер прибывшей на участок емкости требуется распознавать при условии сильного загрязнения поверхности ковша, что применяемый в настоящее время метод маркировки осуществить не позволяет. Это не только порождает проблемы логистики и учета, но также не позволяет решить многие научно-технические задачи, такие как: непрерывная оценка теплосодержания стенок металлургических емкостей в рамках технологического цикла; сопряженная с ней задача - оценка скорости падения температуры жидкой стали при транспортировке в металлургической емкости; прогар стенок металлургической емкости; коррекция оценки массы налитого металла, полученной по показаниям уровнемеров в процессе наливов и многие другие.

Помимо этого отсутствие актуальной информации о местоположении и состоянии металлургических емкостей, а именно сталеразливочных ковшей, отрицательно сказывается на ритмичности подачи их под налив, простою и как следствие, к экономическим потерям.

Степень разработанности темы. Анализ последних исследований и публикаций в области распознавания номеров на промышленных предприятиях показал, что ни одна из систем [7-14] не в состоянии распознавать частично загрязненный номер, что, зачастую, ограничивает область их применения в рассматриваемых условиях. Это подтверждает необходимость введения унифицированного графического идентификатора и разработки комплекса методов для его считывания.

Цели и задачи. Исходя из вышесказанного, целью диссертационной работы является исследование и разработка комплекса алгоритмов синтеза помехозащищенной маркировки, ее локализации на изображении и считывания содержащейся в ней информации в условиях существенных искажений.

Основываясь на намеченной цели, в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1) Исследованы существующие методы маркировки и ее считывания, а так же методы цифровой обработки изображений для задач идентификации объектов.

2) Предложен новый вид штриховой маркировки объекта.

3) Выбран и синтезирован помехозащищенный код, позволяющий идентифицировать содержащуюся в маркировке информацию в условиях существенных искажений.

4) Разработан способ выделения информационных сигналов для анализа маркировки, основанный на рекуррентном применении дискретного преобразования Фурье.

5) Разработан алгоритм определения параметров искомой области, содержащей маркировку по спектральным характеристикам информационных сигналов.

6) Разработана методика синтеза матричного фильтра для локализации области изображения метки по ее характерным признакам.

Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что

1) был предложен новый алгоритм масштабирования искомой области на изображении, основанный на определении спектральных характеристик содержимого в ней рисунка.

2) разработан способ поиска частоты следования линий маркировки на основе рекуррентного применения дискретного преобразования Фурье;

3) синтезирован новый вид матричного фильтра на основе характеристик расположения текстонов, позволяющий локализовать искомую область изображения.

Теоретическая и практическая значимость работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, имеют как теоретическую ценность для

решения задач системного анализа, обработки и анализа сигналов, в области распознавания образов, систем технического зрения, помехозащищенного кодирования информации, так и практическую значимость для идентификации объектов в различных отраслях промышленности и решения множества сопряженных с ней инженерных задач. Например, в области черной металлургии, результаты, полученные в диссертационной работе, применимы для создания гибридной системы, объединяющей в себе подсистемы контроля уровня налива, оценки температуры и массы чугуна и автоматической подсистемы логистического учета металлургических емкостей на выпуске. Своевременное считывание маркировки емкости является практической необходимостью. Использование разработанной унифицированной маркировки и алгоритмов ее считывания позволяет создать мнемосхему, отображающую полную информацию о транспортных емкостях завода, что значительно облегчает получение точной информации местоположении емкости, а также о массе и температуре выпущенного чугуна. Положительный эффект внедрения разработки - экономия энергии на повторном разогреве емкости и металла, повышение качества конечного продукта, снижение времени простоя и риска прогара футеровки, тем самым, повышение безопасности персонала при использовании емкостей.

Результаты диссертационного исследования внедрены при проектировании системы мониторинга оборота сталеразливочных ковшей фирмой ООО «НТЦ «Прибор» (г. Санкт-Петербург), являющейся разработчиком измерительных систем для черной металлургии, что подтверждено соответствующим документом (Приложение А).

Методология и методы исследования. При решении задач для достижения поставленной цели были применены методы системного анализа, спектрального анализа, численные методы обработки сигналов и изображений, такие как дискретное преобразование Фурье и свертки с матричными фильтрами на основе ориентированных лапласианов, а так же методы помехоустойчивого кодирования и декодирования циклических кодов Рида-Соломона и Боуза-Чоудхури-Хоквингема с использованием алгебраических методов конечных полей Галуа.

Экспериментальным методом исследования разработанных алгоритмов стал метод моделирования, осуществленный в среде программирования Matlab с пакетами расширения аппаратных средств «Image Processing Тоо1Ьох»и «Communication System Toolbox».

Положения, выносимые на защиту:

1) Способ выделения информационных сигналов для анализа штриховой маркировки с помощью рекуррентного применения дискретного преобразования Фурье.

2) Алгоритм определения параметров искомой области изображения метки по спектральным характеристикам информационных сигналов.

3) Методика синтеза матричного фильтра для локализации области изображения метки по ее характерным признакам.

Степень достоверности и апробация результатов подтверждается печатными работами, а также статьями в сборниках конференций. Основные результаты диссертации докладывались на конференциях:

1) «XLIV Научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО»,03.02.15 - 06.02.15, Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург, Россия;

2) XLV Научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО, 02.02.15 - 06.02.15, Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург, Россия;

3) VI Всероссийский конгресс молодых ученых, 18.04.17 - 21.04.17, Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург, Россия;

4) VII Всероссийский конгресс молодых ученых, 17.04.18 - 20.04.18, Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург, Россия.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ [6, 7, 15-21], 4 статьи из которых опубликованы в рецензируемых научных журналах из перечня ВАК [6, 16, 20, 21], 1 статья опубликована в международной базе данных Scopus и Web of Science [7], 4 в иных изданиях [15, 17-19].

Объем и структура работы. Объем диссертационной работы, которая состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения - 137 страниц, в том числе 56 рисунков и 9 таблиц. Библиографический список включает в себя 139 источников.

В главе 1 приводится обзор существующих методов маркировки и ее считывания, способов обработки цифровых изображений, а также краткая информация о металлургических предприятиях и действующем до настоящего времени методе маркировки металлургических емкостей. На основе обзора сделан вывод об актуальности выбранного направления исследований, определены задачи, требующие решения.

В главе 2 предлагается новый вид маркировки металлургических емкостей. Представлен обзор существующих методов помехозащищенного кодирования информации. Определены общие требования, предъявляемые к кодирующему и декодирующему устройствам. Выбран способ кодирования и синтезированы кодер и декодер номера ковша.

В главе 3 разрабатываются алгоритмы идентификации, масштабирования и локализации области метки на изображении, а так же алгоритм преобразования выделенного изображения в цифровую матрицу.

Глава 4 представлены результаты экспериментального исследования работоспособности разработанных алгоритмов и приводится оценка выполнения заявленных требований.

В заключении представлены основные результаты диссертационной работы.

Работа выполнена на кафедре Систем управления и информатики Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики.

ГЛАВА 1

ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ. ОБОБЩЕННАЯ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

В качестве предмета исследования выбрана маркировка объектов, ее синтез и распознавание содержащегося в ней небольшого объема информации, полученного в условиях существенных искажений.

В данной главе приводится краткий обзор методов маркирования и существующих решений по распознаванию образов и наиболее известных решений, положительно себя зарекомендовавших и активно используемых в различных сферах деятельности.

Обзор направлен на исследование применимости существующих решений на промышленных предприятиях на примере металлургического комбината. Рассматривается используемая система маркировки металлургических емкостей (сталеразливочных ковшей, чугуновозных ковшей, миксеров, шлаковых чаш и др.) и продемонстрированы ее недостатки в рамках задачи мониторинга оборота ковшей, приводятся краткие сведения о металлургических предприятиях.

На основе обзора и опыта предыдущих проектов сделан вывод об актуальности выбранного направления исследований, определены задачи, требующие решения.

1.1 Обзор способов маркировки и ее считывания

1.1.1 Обзор существующих способов маркировки

Маркировкой (меткой) считается нанесенный на объект комплекс изображений, состоящих из условных, графических или цветовых знаков, цифр, букв, надписей, а так же приемопередатчик (транспондер, радиоответчик), используемые для последующей идентификации и учета объекта, распознавания его свойств и характеристик.

В промышленности и торговле в качестве маркировки применяются специальные метки, такие как RFID-метки (в том числе, chipless RFID [22, 23]), штрих-коды и QR-коды. Примеры меток представлены на рисунке 1.1.

RFID-метки

Штрих-коды

Рисунок 1.1 - Примеры маркировки

QR-коды

Штрих-код - считываемая машиной оптическая метка, содержащая информацию об объекте, к которому она привязана. QR-код использует четыре стандартизированных режима кодирования (числовой, буквенно-цифровой, двоичный и кандзи) для эффективного хранения данных; могут также использоваться расширения.

Система QR-кодов стала популярной за пределами автомобильной промышленности благодаря возможности быстрого считывания и большей ёмкости по сравнению со штрих-кодами стандарта UPC [24].

RFID-метки - это считываемый ридером оптический идентификатор, способный хранить и передавать информацию радиоволновым, бесконтактным способом. В таблице 1.1 (составлена по материалам книги [25]) представлены сравнительные характеристики этих методов.

12345670

Таблица 1.1 - Сравнение характеристик

Характеристики технологии RFID Штрих-код QR-код

Максимальная

дальность До 10 м До 5 м До 1 м

регистрации

Идентификация движущихся объектов Да Зависит от качества СТЗ зависит от качества СТЗ

Устойчивость к воздействиям окружающей среды: механическому, Повышенная прочность, подвержена воздействию помех от аппаратуры, не все метки могут использоваться на металлических объектах Зависит от материала, на который Зависит от материала, на который

температурному наносится наносится

химическому,

влаге

Максимальная

рабочая до +200°С

температура

Работа при повреждении Невозможна Затруднена Затруднена

метки

Необходимость в прямой видимости метки Не обязательно. Чтение скрытых меток Прямая видимость обязательна, иначе считывание невозможно Прямая видимость обязательна, иначе считывание невозможно

Стоимость Средняя и высокая Низкая Низкая

Наиболее дешевым методом маркирования является использование меток, в виде арабских цифр на металлургических емкостях. Системы распознавания таких цифр активно используются в офисной индустрии, однако данные системы функционируют по принципу «черного ящика». В случае, когда распознавание проходит безуспешно, что неизбежно в условиях постепенного износа и загрязнения меток, не возбуждается сигнал ошибки, следовательно, происходит

искажение результата. Кроме того, тип емкости и ее сторона постанова под налив в такой нотации учтены не будут.

Распознавание стандартного штрих-кода может быть нарушено даже при незначительном загрязнении, а также при наличии на изображении линейных структур в виде ребер жесткости или потеков шлака и металла. Этот недостаток штрих-кодов связан с их малой информационной емкостью и невозможностью внесения избыточных символов в код. Идея удлинить линии (штрихи) привела к возникновению проблемы идентификации неповрежденного участка кода. Выделение незагрязненных участков штрих-кода довольно проблематично и порождает ошибки при стыковке выделенных (незагрязненных) кусков, а, следовательно, и к ошибочности полезной информации.

Наиболее удобной выглядит использование матричных двумерных штрих-кодов или QR-кодов, однако от их использования практически сразу пришлось отказаться, так как при повреждении одного из поисковых узоров, метка теряет свою работоспособность и перестает распознаваться, что приводит к ошибке считывания номера, наряду с отсутствием сигнала ошибки, подобно случаю с арабскими цифрами. Но в случае отсутствия этой проблемы, метку можно распознавать стандартным программным обеспечением. Максимальная избыточная информативность такой метки составляет 30%.

Очевидным подходом по осуществлению считывания номеров ковшей является использование GPS-трекеров или RFID-меток. При всем удобстве и надежности данного метода, при решении задачи мониторинга, их использование не является удачным выбором. Основным препятствием являются условия их эксплуатации.

GPS-трекер предназначен для слежения за местоположением транспорта, имеет достаточно компактные размеры и приемлемую цену. Однако, для осуществления считывания такой метки необходимо выполнение трех условий:

1) возможность принимать сигналы навигационных спутников GPS;

2) покрытие сотовой связью системы GSM;

3) выход в Internet.

Поскольку металлургический транспорт преимущественно курсирует в закрытых цехах, то сигнал от спутников может быть ослаблен, а то и вовсе оказаться в «мертвой зоне». С сотовой сетью и Internet ситуация такая же. К тому же, маячок нельзя устанавливать рядом с металлическими предметами, что на металлургическом предприятии обеспечить попросту невозможно. Ну и последним, но не менее важным недостатком является запрет на использование этих трекеров службой безопасности предприятия [26].

В 2013г. фирмой ООО «НТЦ «Прибор» в рамках работы на ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» были получены термограммы распределения температуры по броне ковша после выпуска стали, одна из которых представлена на рисунке 1.2, Анализ термограмм показал, что большая температура кожуха ковша (300С° и выше) не позволяет использовать специализированные RFID-метки с рабочим диапазоном температур от -40 до +200С°.

Рисунок 1.2 - Термограмма брони стальковша. Распределение температуры по

броне ковша после выпуска стали

Поскольку производство ведется в условиях больших температур, а некоторые участки находятся в зонах, расположенных на открытом воздухе

(соответственно, в летний и зимний периоды времени, температура рабочей зоны может достигать от -40 до +40С°), практически невозможно воспользоваться бесконтактными метками.

На рисунке 1.2 видно, что на ковше есть зоны с низкими температурами, но эти места наиболее подвержены агрессивным физическим воздействиям. При перемещении ковшей кранами, кожух подвергается ударам крючьев, а при наливе металла в ковш, метка может подвергаться воздействию брызг раскаленного металла и перегретого шлака. В той или иной степени, все сказанное справедливо и для шлаковых чаш.

Кроме того возникает противоречия между потребностью дистанционного (соответствует применению меток классифицируемых как RFID-метки дальней идентификации на расстояниях от 5 до 300 метров) съема информации и надежной дифференциации ковшей на близко расположенных участках. Еще одним отрицательным фактором являются рабочая среда, которая содержит большое количество металла и жидкости, что может повлиять на точность чтения меток в зависимости от частоты. Отражение сигналов ридера от радионепрозрачных объектов вызывает многолучевое распространение, то есть отраженные от поверхности волны рассеиваются и могут приходить к антенне считывателя в произвольные моменты времени [25].

Кроме того, стоит также учитывать цены на комплект считывателей, антенн и RFID-меток наряду с количеством участков, подлежащих оснащению ими. Минимальная цена комплекта достаточно велика (типовая цена комплекта от 200 тыс. руб.), а учитывая, что считывать информацию необходимо на всех этапах (как во время прихода ковша на участок, так и ухода с участка), то система станет неоправданно дорогой.

Все это не позволяет использовать КБГО-метки при идентификации чугуноразливочных и сталеразливочных ковшей, а так же шлаковых чаш, поскольку нет возможности гарантировать длительное штатное функционирование как пассивных, так и активных меток без их повреждения.

Стоит отметить, что многие из перечисленных факторов гораздо менее выражены при работе с миксерами и чугуновозными ковшами, что позволяет в принципе, применять RFID-метки при их идентификации. В этом случае, RFID-метки крепятся на поверхности миксеровоза и ковшевоза, соответственно. Таким образом, миксер и ковш автоматически «привязывается» к подвижному составу.

Однако, из соображений масштабируемости и унификации элементов системы, целесообразно применять единый подход для подсистемы мониторинга номеров сталеразливочных емкостей.

Вывод: У всех перечисленных специальных меток есть как преимущества, так и недостатки, не позволяющие использовать эти системы в исследуемой задаче. Поэтому необходимо разработать альтернативный вариант маркирования объекта, при котором частичное загрязнение метки не будет помехой для считывания номера, а при неудачном распознавании сигнализировать о невозможности считывания и необходимости замены метки.

В этом случае, целесообразно использовать метки в виде матрицы диагонально ориентированных полос. Это позволит свести к минимуму интерференции с естественной текстурой ковша и распознавать метки посредством частотного анализа изображения.

К тому же вновь разрабатываемая метка должна удовлетворять следующим требованиям:

— устойчивость к воздействиям окружающей среды или возможность быстрого восстановления с минимальными затратами;

— идентифицируемость на движущемся объекте;

— работоспособность при повреждении метки и температуре объекта 400°С;

— низкая стоимость;

— быть одобренной службой безопасности предприятия.

1.1.2 Обзор систем считывания номеров

В различных сферах производства на данный момент активно применяется множество устройств и систем, осуществляющих автоматическое или автоматизированное распознавание символов, и предназначенных для решения актуальных задач в прикладных целях, например, таких как:

— считывание символов с использованием программ распознавания текста;

— считывание автомобильных регистрационных знаков;

— считывание номеров железнодорожных вагонов.

Конечно же, этими тремя направлениями считывания номеров существующий список задач и систем не ограничивается, однако, для более подробного изучения методов были выбраны именно эти три, так как они близки задачам логистики и учета транспортного парка описанного далее производства.

Преобладающее большинство программ распознавания символов, текста (в том числе и рукописного) основаны на методе деления текста на слова и символы, поиске расстояния между ними, а также сравнения полученного изображения с эталонными изображениями соответствующих символов с использованием различных классификаторов [27-31].

Примерами таких систем являются ABBYY FineReader [30-31] и система распознавания символов на изображениях со сложным фоном [32].

Стимулом к созданию таких систем послужил процесс компьютеризации современного общества, большой объем рукописных и печатных документов, требующих оцифровки и, как следствие, желание упростить и сократить временные затраты на обработку большого количества информации. А с ростом производственных мощностей предприятий, решение этой задачи стало актуально не только для автоматизации документооборота, но и контроле выпускаемых материалов (например, считывание маркировок товара на конвейере) [28].

Несмотря на постоянное усовершенствование алгоритмов считывания текстовой информации, а также заявленный процент удачно распознанных символов, стопроцентной гарантии эффективности данный метода не обеспечивает. Основные сложности, с которыми сталкиваются разработчики систем для распознавания текста, - это отсутствие унификации рукописных и печатных символов (различный шрифт, масштаб, наклон), визуальная схожесть очертаний некоторых групп символов («О» и «0», «V» и «и», «Ь> и <ф>, и «5», «2» и «7», «3» и «З», и «6»), искажения цифровых изображений (плохое качество изображения, непропечатка, загрязнения, блики и тени от освещения при съемке объекта видеокамерой) [33, 34].

Эти причины могут привести к ошибочному распознаванию символов. Стоит отметить, что трудности считывания, связанные с вышеперечисленными проблемами, справедливы не только для систем распознавания текста, но и для систем автоматического чтения автомобильных номерных знаков и для систем автоматического распознавания номеров железнодорожных вагонов.

Считывание регистрационных знаков автотранспорта на сегодняшний день стало чуть ли не самой востребованной разработкой в области распознавания номеров. Но поскольку универсальное решение так и не найдено, то создание систем этого направления остается актуальным. «Автомаршал», «Дорожный пристав» [28], IPVideoRecord [35], HikVision [36] - это лишь малый список всех существующих решений. По специфике распознавания они делятся на программные или аппаратные решения, т.е. распознавание номера происходит на сервере или непосредственно на видеокамере, соответственно. На данный момент разработчики отдают предпочтение аппаратно-программным комплексам, увеличивая тем самым надежность проектируемых систем [37-39].

Все автомобильные номера стандартизованы (нормированные номерные знаки в пределах одной страны), выполнены на металлическом или пластмассовом светоотражающем листе. В идеальных условиях система в состоянии распознать примерно 95% проходящих номеров. Хоть и встречаются

решения, которые в теории позволяют считывать загрязненные номера, на практике же такие системы - редкость [40].

И поэтому, большая часть из оставшихся нераспознанных 5% обусловлена невозможностью считывания испачканных или испорченных номерных знаков

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ильина, Екатерина Сергеевна, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1) Петушков, И.А. Разработка способа измерения уровня и оценки веса чугуна в заливочном ковше на участке перелива чугуна в конвертерном производстве ОАО Северсталь [Текст] / И.А. Петушков, А.Д Чернопольский, А.А. Блинников [и др] // Труды девятого конгресса сталеплавильщиков : Москва : ОАО Черментинформация, - 2007. - С. 202-205.

2) Система измерения уровня чугуна в миксеровозе во время выпуска [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://ntc-pribor.ru/project/45-sistema-izmereniya-urovnya-chuguna-v-mikserovoze-vo-vremya-vypuska.html, своб. (Дата обращения: 09.06.18).

3) Система измерения уровня чугуна в миксеровозе во время выпуска (ОАО «Северсталь») [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://ntc-pribor.ru/project/43-sistema-izmereniya-urovnya-chuguna-v-mikserovoze-na-oao-severstal.html, своб. (Дата обращения: 09.06.18).

4) Технология автоматического определения теплосодержания сталеразливочного ковша [Текст] / С.В. Агеев, А.Д Чернопольский, И.А. Петушков, В.И. Бойков, С.В. Быстров, А.А. Блинников // Металлург. - 2011. - № 5. - С. 48-52.

5) Концепция организации кластерной сети теплофизического мониторинга технологии и оборудования конвертерного производства [Текст] / С.В. Агеев [и др.] // ЧерМК «Северсталь». Бюл. Черная металлургия. - 2009. - № 1. - С. 68-72.

6) A hybrid system of evaluating iron weight on its release from blast furnace [Text] / E.S. Glebova, A.A. Blinnikov, A.D. Chernopolsky, R.A. Kartashov // International Research Journal, IET. - 2016. - № 5-3(47) - P. 75-78.

7) Evaluating the weight of pig iron tapped from a blast furnace [Text] / A.D. Chernopol'Skii, S.V. Ageev, A.A. Dmitriev, A.A. Blinnikov, E.S. Glebova, R.A. Kartashev //Metallurgist, IET - 2017. - Vol. 61, № 3-4. P. 278-282.

8) Каргин, А.А. Идентификация номера чугуновозного ковша по сегменту изображения сравнением его с эталонным сегментом [Текст] / А.А.Каргин, А.В. Сергиенко // Проблеми шформацшних технологш. -Херсон, 2010. - № 7. - С. 114-121.

9) Каргин, А.А. Сегментация в задаче идентификации номера чугуновозного ковша по его фотоизображению [Текст] / А.А. Каргин, А.В. Сергиенко // Конференция Университетская наука-2011. - 2011. -С. 11.

10) Сергиенко, А.В. Об использовании кластеризации методом ближайших соседей при локализации информативной области на зашумленном изображении [Текст] / А.В. Сергиенко // Iнформацiйно-керуючi системи на зашзничному транспорт^ - 2013. - №4. - С. 8-14.

11) Метод локализации информативных областей на основе низкоуровневых характеристик изображения [Текст] / А.А Каргин, А.В. Сергиенко, Е.Е. Пятикоп, В.С. Плескачевская // Системи обробки шформаци. - 2013. - №1 (108). - С. 61-66.

12) Золотько Ю.С. Оптоэлектронное распознавание чугуновозных ковшей / Ю.С. Золотько [Текст] // Вестник приазовского Державного технического университета. - 2007. - №17. - С. 174-177.

13) Рахмангулов, А.Н. Выбор устройств идентификации и позиционирования железнодорожного подвижного состава для условий металлургических предприятий [Текст] / А.Н. Рахмангулов, С.Н. Корнилов, А.Н. Антонов // Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2014. - №5. - С. 16-20.

14) Концепция автоматизированной системы мониторинга транспортировки жидкого чугуна на металлургических предприятиях [Текст] / В.А Ошурков, Л.С. Цуприк, К.В. Бурмистров, И.С. Бурмистрова // Современные проблемы транспортного комплекса России. - 2015. - №1(6). - С. 7-11.

15) Блинников, А.А. Распознавание меток сталеразливочных ковшей с помощью свертки изображения с матричным фильтром [Текст] / А.А. Блинников, С.В. Быстров, Е.С. Глебова // Prospero. - 2015. - № 5(17). -С. 25-29.

16) Глебова, Е.С. Модификация меток сталеразливочных ковшей в задаче автоматизации их оборота [Текст] / Е.С. Глебова, А.А. Блинников // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2015. - Т. 58, № 9. - С. 765-769.

17) Глебова, Е.С. Применение каскадного кодирования для решения задачи маркирования сталеразливочного ковша [Текст] / Е.С. Глебова, А.А. Блинников, С.В. Быстров // Проблемы и достижения в науке и технике : сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. - Омск, 2016. - № 3. - С. 41-44.

18) Глебова, Е.С. Определение частоты сигнала с постоянным тактом на изображении [Электронный ресурс] / Е.С. Глебова, С.В. Быстров // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых : Электронное издание. - 2017. - Режим доступа : http://kmu.ifmo.ru/collections_article /4959/opredelenie_chastoty_signala_s_postoyannym_taktom_na_izobrazhen ii.htm, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

19) Ильина, Е.С. Методы цифровой обработки изображений для минимизации влияния утечки [Электронный ресурс] / Е.С. Ильина, С.В. Быстров // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых : Электронное издание. - 2018 - Режим доступа : http://kmu.ifmo.ru/ collections_article/7128/metody_cifrovoy_obrabotki_izobrazheniy_dlya_mi nimizacii_vliyaniya_utechki.htm, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

20) Ильина, Е.С. Определение размера и локализации области изображения, содержащей сигнал с постоянным тактом [Текст] / Е.С. Ильина, С.В. Быстров, А.А. Блинников // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2018. - Т. 61, № 8. - С. 725-729.

21) Ильина, Е.С. Определение частоты импульсного сигнала с постоянным тактом посредством рекуррентного применения преобразования Фурье [Текст] / Е.С. Ильина, С.В. Быстров, А.А. Блинников // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2018. - Т. 18, № 5. - С. 905-909. - doi: 10.17586/2226-14942018-18-5-905-909.

22) Perret, E. Radio Frequency Identification and Sensors: From RFID to Chipless RFID [Text] / E. Perret // Wiley-ISTE, 2014. - P. 360.

23) Dominic, D. Multiresonator-Based Printable Chipless RFID for Relative Humidity Sensing [Text] / D. Dominic, S. Krafft, N. Safdari, S. Bhadra // Proceedings. - 2017. - №1, 367. - P. 1-4.

24) QR Code Essentials [Электронный ресурс] / DENSO ADC. - 2011. -Режим доступа : http://www.nacs.org/LinkClick.aspx?fileticket=D1FpVAv vJuo%3D&tabid=1426&mid=4802 (дата обращения: 10.06.2018).

25) Сандип Лахири. RFID. Руководство по внедрению [Текст] / Сандип Лахири ; пер. с англ. - Москва : КУДИЦ-ПРЕСС, 2007. - 312 с. : ил.

26) GPS Маркер [Электронный ресурс]. - 2016. - Режим доступа : https://gpsmarker.ru/info/blog/kak-uluchshit-priem-gps.html, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

27) Кисляков, Ю. Реализация простейшего алгоритма распознавания графических образов [Электронный ресурс] / Ю. Кисляков. - 2006. -Режим доступа : http://www.delphikingdom.com/asp/viewitem.asp?catalog ID=1203, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

28) Малленом Системс [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.mallenom.ru/resheniya/mashinnoe-zrenie/po-zadacham/schityva nie-tekstovoi-markirovki/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

29) Исиков, Г. Как это работает: FineReader [Электронный ресурс] / Г. Исиков. - 2012. - Режим доступа : http://www.ixbt.com/soft/finereader. shtml, своб. (дата обращения: 10.06.2018).:

30) Распознавание текстов [Электронный ресурс] / ABBYY. - Режим доступа : https://www.abbyy.com/ru-ru/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

31) Неочевидные возможности ABBYY FineReader [Электронный ресурс] / Блог компании ABBYY. - Режим доступа : https://habrahabr.ru/company/ abbyy/blog/116542/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

32) Балахонцева, А. Система распознавания символов на изображениях со сложным фоном [Текст] / А. Балахонцева, А. Годоба, Н. Тьен // ГРАФИКОН 2013 : Труды 23-ей Международной конференции по компьютерной графике и зрению. - Владивосток, 2013. - С. 250-253.

33) Методы распознавания текста [Электронный ресурс]. - 2014. - Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/220077/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

34) Wiki ресурс Техническое зрение [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://wiki.technicalvision.ru/index.php/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

35) Программа распознавания автомобильных номеров IPVideoRecord. SpRecord [Электронный ресурс]. - Режим доступа : ttps://sprecord.ru/products/modul-raspoznavaniya-avtomobilnyh-nomerov, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

36) Системы видеонаблюдения HikVision [Электронный ресурс] . - Режим доступа : www.hikvision.com, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

37) Титов, А. Распознавание автомобильных номеров - обзор 16 производителей [Электронный ресурс] / А. Титов. - Режим доступа : http://securityrussia.com/blog/avto-nomera.html#HikVision, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

38) Анохин, А. Сравнение систем распознавания автономеров IS S Auto и Автомаршал [Электронный ресурс] / А. Анохин. - Режим доступа : http://auroracomp.ru/blog/sravnenie-sistem-raspoznavaniya-avtonomerov-iss-auto-i-avtomarshal/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

39) Куксова, С.А. Сравнение методов распознавания символов номерного знака автомобиля [Текст] / С.А. Куксова // GraphiCon2015 : Юбилейная 25-а Международная конференции. - Россия, Протвино (Парк Дракино), 2015. - С. 137-139.

40) Распознавание номеров: от А до 9 [Электронный ресурс] / Блог Компании Recognitor. - 2014. - Режим доступа : https://rn.habr.com/ company/recognitor/blog/221891/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

41) Системы распознавания автомобильных номеров [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа : https://www.videomax-server.ru/ support/articles/raspoznavanie-avtomobilnykh-nomerov-proektirovanie-nastroyka/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

42) Суханов, А.В. Метод оптической идентификации железнодорожных подвижных единиц на основе интегральных устойчивых признаков [Электронный ресурс] / А.В. Суханов, И.С. Артемьев, А.И. Долгий, А.Е. Хатламаджиян. - Режим доступа : http://ivdon.ru/uploads/article/ pdf/IVD_99A_Sukhanov.pdf_2217.pdf, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

43) ЗАО «ОЦВ» Система автоматической идентификации подвижного состава (САИ ПС) коммерческое предложение по автоматизации процессов идентификации подвижного состава [Текст]. - Москва, 2011. - C. 24.

44) Система автоматического распознавания номеров железнодорожных вагонов [Электронный ресурс] / SecurOSTransit. - Режим доступа : https://iss.ru/products/intelligent/transit/, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

45) Славин О.А., Федоров Г.О. Вопросы распознавания текста, оцифрованного с помощью видеокамер [Текст] / О.А. Славин, Г.О. Федоров ; под ред. д. т. н., проф. В.Л. Арлазарова, д. т. н., проф. Н.Е. Емельянова // Управление информационными потоками : Сборник

трудов Института системного анализа Российской академии наук. -Москва : URSS, 2002. - 7 c.

46) Знаки и надписи на вагонах грузового парка колеи 1520мм : Альбом [Текст] / ПКБ ЦВ ОАО РЖД, 2006. - № 632.

47) Сморгонский, Б.С. Состав основных металлургических заводов зарубежных стран [Текст] / Б.С. Сморгонский, К.С. Трубицын, В.И. Тиверовский [и др.] // Обзорная информация / ин-т Черметинформация.

- Москва, 1980. - 108 с.

48) Лукин, А. Введение в цифровую обработку сигналов (математические основы) [Текст] : учеб. пособие / А. Лукин // Факультет ВМК МГУ, 2007. - 54 с.

49) Попова, Л.П. Обзор существующих методов распознавания образов [Текст] / Л.П. Попова, И.О Датьев // Сборник научных трудов. -Москва, 2007. - 11 с.

50) Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс. - Москва : Техносфера, 2005. - 1070 с.

51) Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. - Москва : Техносфера, 2006.

- 615с.

52) Черногорова, Ю.В. Методы распознавания образов [Текст] / Ю.В. Черногорова // Молодой ученый. - 2016. - № 28. - С. 40-43.

53) Симанков, В.С. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов [Текст] / В.С. Симанков, Е.В. Луценко // Краснодар : Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та, 1999. - 318 с.

54) Polikar, R. Pattern Recognition [Text] / R. Polikar // University Glassboro. -New Jersey, 1997. - 21 с.

55) Салыга, В.И. Идентификация и управление процессами в черной металлургии [Текст] / В.И. Салыга, Н.Н. Карабутов. - М.: Металлургия, 1986. -192 с.

56) Диязитдинова, А.Р. Общая теория систем и системный анализ [Текст] / А.Р. Диязитдинова, И.Б. Кордонская. - Самара: ПГУТИ, 2017. - 125с.

57) Никаноров, С.П. Системный анализ и системный подход [Текст] / С.П. Никаноров ; Ежегодник : Системные исследования. - Москва, 1972.

58) Оптнер, С.Л. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем [Текст] / С.Л. Оптнер. - Москва, 1969.

59) Коротич, В.И. Металлургия черных металлов [Текст] / В.И. Коротич, С.Г. Братчиков. - Москва: Металлургия., 1987. - 240 с.

60) Щиренко, Н.С. Механическое оборудование доменных цехов [Текст] / Н.С. Щиренко. - Москва: Металлургиздат, 1962. - 524 с.

61) Финкель, А.Ф. Технологическое оборудование заводов черной металлургии [Текст] / А.Ф. Финкель, П.П. Ипатов. - Москва: Металлургиздат, 1982, С. 354-397.

62) Целиков, А.И. Машины и агрегаты металлургических заводов [Текст] / А.И. Целиков, П.И. Полухин, В.М. Гребеник [и др.]. - Москва: Металлургия, 1987, - Т.1. - 440с. ; 1988. - Т.2. - 442с.

63) Современная энциклопедия промышленности России [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.wiki-prom.ru/173/metallurgich eskie-zavody.html, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

64) Перепеченко, В. П. Экономика Вологодской области [Текст] / В.П. Перепеченко. - Вологда: Рус. Америка, 1997. - 60 с. : ил., портр.; 20 см.

65) ЧерМК (ПАО «Северсталь») [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://chermk.severstal.com/rus/press_center/news/document47227.phtml, https://iz.ru/670585/2017-11-14/domennaia-pech-severianka, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

66) Бабич, В.К. Основы металлургического производства [Текст]: учебник для средних профессионально-технических училищ / В.К. Бабич, Н.Д. Лукашкин [и др.]. - 2-е изд. - Москва: Металлургия, 2000. - 240 с.

67) Дружков, В.Г. Выбор режима выпуска чугуна и шлака из горна доменных печей в современных условиях [Текст] / В.Г. Дружков, И.Е.

Прохоров // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. - 2011. - №04 (36), декабрь. - С. 9-12.

68) Центральный металлический портал РФ. Поэтапный обзор производства стального рулона - от выплавки чугуна до оцинковки на НЛМК [Электронный ресурс]. - 2013. - Режим доступа : http://metallicheckiy-portal.ru/news/2013/12/11/poetapnii_obzor_ proizvods tva_stalnogo_rulona_-_ot_viplavki_chuguna_do_ocinkovki_na_nlmk, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

69) Щербаков, В.П. Основы доменного производства [Текст]: учебное пособие для профессионально-технических училищ / В.П. Щербаков. -Москва : Металлургия, 1969. - 327 с.: ил.

70) Титов, В.Н. Проектирование доменных цехов [Текст]: курс лекций для студентов, обучающихся по специальности «Металлургия черных металлов» по совместной программе ЛГТУ-НЛМК / В.Н. Титов, Н.С. Иноземцев, В.А. Дудина. - Липецк, 2007. - 115 с.

71) Харлашин, П.С. О возможности энергосберегающих технологий аргонной продувки с использованием разогретой футеровки сталеразливочного ковша [Текст] / П.С. Харлашин, А.Н. Яценко // Вюник Приазовського державного техшчного ушверситету : зб. наук. праць. - Марiуполь : ПДТУ. - 2009. - Вип. 19. - С. 64-67.

72) Огурцов, А.П. Производство стали от старта до финиша. Сталеразливочный ковш и внепечные технологии [Текст] / А.П. Огурцов// Днепродзержинск : ДГТУ. - 2011. - Т. 2. - 275 с.

73) Спирини, В.А. Система управления стендом сушки и высокотемпературного разогрева сталеразливочных ковшей [Текст] / В.А. Спирини [и др.] // Современные технологии автоматизации. -2000. - № 3. - С. 66-71.]

74) Вихлевщук, В.А. Ковшевая доводка стали [Текст] / В.А. Вихлевщук, В.С. Харахулах, С.С. Бродский // Днепропетровск : Системные технологии. - 2000. - 190 с.

75) Бейцун, С.В. Исследование на компьютерной модели разогрева сталеразливочных ковшей [Текст] / С.В. Бейцун, Н.В. Михайловский, В.Ю. Мурдий // Вюник Приазовського Державного Техшчного Ушверситету. - 2015. - Т. 1, Вип. 30. - С.105-111.

76) Смирнов, А.Н. Металлургические мини-заводы [Текст] / А.Н. Смирнов, В.М. Сафонов, Л.В. Дорохова, А.Ю. Цупрун // Донецк: Норд-Пресс.-2005. - 469 с.

77) Энциклопедия современной техники. Строительство. [Текст] / под ред. В.А. Кучеренко. - Москва : Советская энциклопедия, 1964.- Т. 1. - 544 с.

78) Ковши есть, ковшей нет. Где и сколько мы теряем. Рабкоровский рейд «Магнитогорского металла» [Текст] / Миронов Л., Акулинушкин В., Медведев В, Балабанов Ю. // Магнитогорский металл. - 1977. - С. 3.

79) РусАвтоматизация&Wadeco [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://wadeco.ru/stalerazlivochnye-kovshi (дата обращения: 10.06.2018).

80) Портнов, А. Хладнокровно о горячем: снижение издержек металлургического предприятия [Электронный ресурс] / А. Портнов. -2011. - Режим доступа : http://www.up-pro.ru/library/logistics/systems/ hladnokrovno-o-goriachem.html, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

81) Зайцев, В.С. К вопросу моделирования потерь тепла в чугуновозном ковше [Текст] / В.С. Зайцев, Дубовкина М.Ю // Вестник Приазов. гос. техн. ун-та: Сб. науч. тр. - Мариуполь, 2001. - Вып.11. - С. 259-262.

82) Казанский, Н.Л. Распределённая система технического зрения регистрации железнодорожных составов [Текст] / Н.Л. Казанский, С.Б. Попов // Компьютерная оптика. - 2012. - Т. 36, № 3. - С. 420-428.

83) Ушаков, А.В. Прикладная теория информации: элементы теории и практикум [Текст]: учеб. пособие для вузов. - СПБ.:СПбГУИТМО, 2010

84) Кокоулин, А.Н. Повышение эффективности использования двухступенных алгебраических кодов в системах надежного хранения

информации [Текст] / А.Н. Кокоулин, Е.Л. Кон // Вестник ПГТУ. -2011. - № 5. - С. 86-94.

85) Васильев, К.К. Теория электрической связи [Текст]: учеб. пособие / К.К. Васильев, В.А. Глушков, А.В. Дормидонтов, А.Г. Нестеренко ; под общ.ред. К.К. Васильева. - Ульяновск : УлГТУ, 2008. - 452 с.

86) ГОСТ 26.205 - 88Е «Комплексы и устройства телемеханики».

87) Диязитдинов, Р.Р. Системы подвижной связи [Текст] : консп. лекций / Р.Р. Диязитдинов. - Самара: ФГОБУ ВПО ПГУТИ, 2013. - 204 с.

88) Березюк, Н.Т. Кодирование информации (двоичные коды) [Текст] / Н.Т. Березюк, А.Г. Андрущенко, С.С. Мощицкий [и др.] // Харьков : издательское объединение Вища школа, 1978. - 252 с.

89) Солдатов, А.И. Электронные средства обработки и отображения информации [Текст] : учеб. пособие / А.И. Солдатов. - Томск : Изд-во ТПУ, 2008. - 177 с.

90) Вернер, М. Основы кодирования [Текст] : учебник для ВУЗов / М. Вернер. - Москва : Техносфера, 2004. - 288 с.

91) Бородин, Л.Ф. Введение в теорию помехоустойчивого кодирования [Текст] / Л.Ф. Бородин. - Москва : Советское радио, 1968. - 408с.

92) Кларк, Дж. Кодирование с исправлением ошибок в системах цифровой связи [Текст] / Дж. Кларк, Дж. Кейн // Радио и связь, 1987. - 388 с.

93) Мак-Вильямс, Ф. Теория кодов, исправляющих ошибки [Текст] / Ф. Мак-Вильямс, Н. Слоэн. - пер. с англ. - Москва : Связь, 1979. - 744 с.

94) Соловьева, Ф.И. Введение в теорию кодирования [Текст]: учеб. пособие / Ф.И. Соловьева ; Новосиб. гос. ун-т. - Новосибирск, 2006. -127 с..

95) Блейхут, Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки [Текст] / Р. Блейхут. - Москва : Мир, 1986. - 576 с.

96) Питерсон, У. Коды, исправляющие ошибки [Текст] / У. Питерсон. -Москва : Мир, 1964.

97) Питерсон, У. Коды, исправляющие ошибки [Текст] : пер. с англ. / У. Питерсон, Э. Уэлдон ; под ред. Р.Л. Добрушина, С.И. Самойленко. -Москва : Мир, 1976. - 594 с.

98) Берлекэмп, Э. Алгебраическая теория кодирования [Текст] / Э. Берлекэмп. - Москва : Мир, 1971.

99) Тутевич, В.Н. Телемеханика [Текст] / В.Н. Тутевич. - Москва : Высшая школа, 1985. - 423 с.

100) Сагалович, Ю.Л. Введение в алгебраические коды [Текст] : учеб. пособие / Ю.Л. Сагалович. - Москва : МФТИ, 2007. - 262 с.

101) Самойленко, С.И. Помехоустойчивое кодирование [Текст] / С.И. Самойленко. - Москва : Наука, 1966. - 240 с. : ил.

102) Морелос-Сарагоса, Р. Искусство помехоустойчивого кодирования [Текст] / Р. Морелос-Сарагоса. - Москва : Техносфера, 2005.

103) Кудряшов, Б.Д. Основы теории кодирования [Текст] : учеб.пособие / Б.Д. Кудряшов. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2016. - 400 с. : ил.

104) Могилевская, Н.С. Информационная система исследования эффективности алгебраических схем помехоустойчивой защиты в системах передачи данных [Электронный ресурс] / Н.С. Могилевская // Современные проблемы науки и образования - 2015. - №1./121-17127. -Режим доступа : https://science-education.ru/pdf/2015/1/25.pdf, своб. (дата обращения: 10.06.2018).

105) Устройство кодирования с исправлением ошибок и способ кодирования с исправлением ошибок, используемый в нем. [Текст] : патент 2373641 Рос. Федерация : МПК Н03М13/19 / Камия Норифуми (ЛР) ; патентообладатель НЕК КОРПОРЕЙШН (ЛР) ; заявл. 29.11.05 ; опубл. 27.01.07

106) Способ кодирования и декодирования сообщений [Текст] : патент 2613021 Рос. Федерация : МПК Н03М13/00/ А.О. Орлов, А.Е. Зинурович : патентообладатель ООО Стриж Телематика ; заявл. 20.11.15 ; опубл. 14.03.17.

107) Тамразян, Г.М. Программно-аппаратная реализация оптимального алгоритма декодирования каскадных кодов на базе кодов Рида -Соломона в адаптивных системах обмена данными [Текст] : дис. ...канд. тех. наук : 05.12.13 / Тамразян Георгий Михайлович. -Ульяновск, 2017. - 141 с.

108) Прокис, Д. Цифровая связь [Текст] : пер. с англ. / Д. Прокис ; под ред. Д.Д. Кловского. - Москва : Радио и связь, 2000. - 800 с.

109) Хэмминг, Р.У. Коды с обнаружением и исправлением ошибок [Текст] / Р.У. Хэмминг. - Москва. - 1956. - С. 7-22. : ил

110) Никитин, Г.И. Помехоустойчивые циклические коды [Текст] : учеб. пособие / Г.И. Никитин ; СПбГУАП. - Санкт-Петербург, 2003. - 33 с.

111) Никитин, Г.И. Помехоустойчивые циклические коды [Текст]: учеб.пособие / Г.И. Никитин, С.С. Поддубный ; СПбГУАП. - Санкт-Петербург, 1998. - 72 с.

112) Дружинин, В.И. Коды Рида-Соломона в системах обнаружения и исправления ошибок при передаче данных [Текст] / В.И. Дружинин, О.В. Кузьмин // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2015. - №1 (45). - С. 116-124.

113) Дяченко, О.Н. Аппаратная реализация и корректирующие возможности кодов Рида-Соломона [Текст] / О.Н. Дяченко // Науковi пращ Донецького нацюнального техшчного ушверситету, Серiя Проблеми моделювання та автоматизаци проектування динамiчних систем (МАП-2007). - Донецк : ДонНТУ. - 2007. - Вып 6 (127). - С. 113-121.

114) Рахман, П.А. Основы защиты данных от разрушения. Коды Рида-Соломона/ [Электронный ресурс] / П.А. Рахман. - Режим доступа : http://icc.mpei.ru/documents/00000885.pdf, своб. (дата обращения:10.06.2018).

115) Фрейман, В.И. Исследование принципов построения и коррекции ошибок элементам систем управления, реализующими код Рида-

Соломона [Текст] / В.И. Фрейман // Фундаментальные Исследования. -2016. - №8. - С. 281-285.

116) Охорзин, В. М. Циклические коды [Текст] : практикум / В.М. Охорзин ; Федеральное агентство связи ; С.-Петерб. гос. ун-т телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича. - Санкт-Петербург : Теледом, 2010. -56 с.

117) Быков, В.В. Использование символьного перемежения для формирования кодов, исправляющих длинные пакеты ошибок в потоке MPEG-2 [Текст] / В.В. Быков // Материалы Международной научно-технической конференции. - Москва, 2014. - С. 178-181.

118) Новиков, Р.С. Анализ эффективности методов перемежения данных для помехоустойчивых кодов в каналах связи с помехами [Текст] / Р.С. Новиков // Вестник науки и образования Северо-запада России. - 2015. - Т. 1, № 2. - С. 1-7.

119) Михайлов, Н.Л. Корректирующие коды [Текст] : учеб. пособие / Н.Л. Михайлов. - Рыбинск : РГАТА, 2010. - 84 с.

120) Серов, А.В. Эфирное цифровое телевидение DVB-T/H [Текст] / А.В. Серов. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2010. - 464 с.

121) Форни, Д. Каскадные коды [Текст] : пер. с англ. / Д. Форни ; под ред. С.И. Самойленко. - Москва : Мир, 1970. - 208 с.

122) Зиновьев, В.А. Обобщенные каскадные коды для каналов с пакетами ошибок и независимыми ошибками [Текст] / В.А. Зиновьев // Пробл. передачи информ. - 1981. - Т. 17, Вып. 4. - C. 53-62.

123) Зяблов, В.В. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах [Текст] / В.В. Зяблов, Д.Л. Коробков, С.Л. Портной. - Москва : Радио и связь, 1991, - 288 с.

124) Охорзин, В.М. Построение каскадных кодов на основе кодов Боуза-Чоудхури-Хоквингема и Рида-Соломона [Текст] / В.М. Охорзин, Д.С. М.С. Кукунин ; Новодворский СПбГУТ. - Санкт-Петербург, 2004. - 59 с.

125) Гладких, А.А. Методы эффективного декодирования избыточных кодов и их современные приложения [Текст] / А.А. Гладких, Р.В. Климов, Н.Ю. Чилихин. - Ульяновск : УлГТУ, 2016. - 258 с.

126) Колесник В.Д. Алгебраическая теория блоковых кодов : учеб. пособие по курсу кодирование и декодирование сообщений [Текст] / В.Д. Колесник ; ГУАП. - Санкт-Петербург. - 2006.

127) Иванов, Н.Р. Матричные фильтры обработки изображений [Электронный ресурс] / Н.Р. Иванов, Е.Н. Лукьянов, Т.А. Матвеева, В.Б. Светличная // Материалы X Международной студенческой электронной научной конференции Студенческий научный форум. -Режим доступа : http://www.scienceforum.ru/2018/3185/5143, своб. (дата обращения: 18.06.2018).

128) Основы обработки изображений [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://courses.graphicon.ru/files/courses/vision/2012/lectures/cv20 12_02_ip_web.pdf, своб. (дата обращения: 18.06.2018).

129) Приведение параллелизма в Интернет с речной трассой [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://intellabs.github.io/RiverTrail/tutorial/# edge, своб. (дата обращения: 18.06.2018).

130) Бутенко, В.В. Особенности применения фильтров обработки изображений перед поиском объектов на изображениях [Текст] / В.В. Бутенко // Технические науки: теория и практика : материалы III Междунар. науч. конф. - Чита : Молодой ученый, 2016. - С. 1-3.

131) Поворот изображения на произвольный угол [Электронный ресурс]. -2010. - Режим доступа : http://zhukovsd.blogspot.ru/2010/04/blog-post.html, своб. (дата обращения: 31.05.2018).

132) Воскобойников, Ю.Е. Фильтрации сигналов и изображений: Фурье и вейвлет алгоритмы (с примерами в Mathcad) [Текст] / Ю.Е. Воскобойников, А.В. Гочаков, А.Б. Колкер ; Новосиб. гос. архитектур.-строит. ун-т (Сибстрин). - Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2010. -188 с.

133) Пономарев, Ю.В. Введение в спектральный, корреляционный и вейвлет-анализ [Текст] / Ю.В. Пономарев ; Физический факультет МГУ (отдел оперативной печати). - Москва : Физический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 2012. - 284 с.

134) Смирнов, С.А. Преобразования оптических сигналов [Текст] : учеб. пособие / С.А. Смирнов. - Санкт-Петербург : СПбГУ ИТМО, 2008. -113 с.

135) Котельников, В.А. О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи [Текст] / В.А. Котельников // Всесоюзный энергетический комитет : Материалы к I Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности. -Репринт статьи в журнале УФН, 176:7 (2006). - 1933. - С. 762-770.

136) Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов [Текст] / Р. Лайонс. - 2-е изд., пер. с англ. - Москва : ООО Бином-Пресс, 2006. - 656 с. : ил.

137) Хованова, Н.А., Хованов И.А. Методы анализа временных рядов [Текст] : учеб. пособие / Н.А. Хованова, И.А. Хованов. - Саратов : Гос. учеб.-науч. центра "Колледж", 2001. - 119 с.

138) Спектральный анализ на ограниченном интервале времени. Оконные функции [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dsplib.ru/content/win/win.html, своб. (дата обращения: 31.05.2018).

139) Приложение для считывания RFID-меток, NeoReader QR &BarcodeScanner [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://play.google.com/store/apps/details?id= de.gavitec.android&hl=ru, своб. (дата обращения: 31.05.2018).