RU2612326C2 - Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method - Google Patents
Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method Download PDFInfo
- Publication number
- RU2612326C2 RU2612326C2 RU2015105923A RU2015105923A RU2612326C2 RU 2612326 C2 RU2612326 C2 RU 2612326C2 RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A RU 2015105923 A RU2015105923 A RU 2015105923A RU 2612326 C2 RU2612326 C2 RU 2612326C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- information
- module
- input
- objects
- knowledge
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
Description
Техническим результатом функционирования базы знаний является обеспечение универсальности хранимой информации, оперативности обработки и достоверности ее результатов. Этот результат достигается за счет применения кворумного агрегирования источников исходных данных (т.е. параллельно используется несколько источников: в том числе представляющие данные о состоянии сельскохозяйственных земель, включая сельскохозяйственные полигоны и контуры; показатели плодородия почв сельскохозяйственных земель с указанием географических координат размещения сельскохозяйственных полигонов и контуров; данные об использовании сельскохозяйственных земель, загрязнении тяжелыми металлами, пестицидами, нефтепродуктами, радионуклидами и другими загрязнителями; данные о происходящих на сельскохозяйственных землях негативных почвенных процессах; данные о проведении агрохимических, мелиоративных, культур-технических и агротехнологических мероприятий на сельскохозяйственных землях; данные о размещении на сельскохозяйственных землях сельскохозяйственных культур по результатам наземных обследований и наблюдений, данные дистанционного зондирования Земли; сведения прав на недвижимое имущество и земельные участки; материалы почвенных обследований; топографические карты и планы в графической, цифровой, фотографической и иных формах, точность и содержание которых обеспечивают решение целевых задач; данные мониторинга земель; официальный статистический учет наличия и распределения земель в границах территориальных образований). Известна экспертная система обработки изображения (OCAPI) (V. Clement, М. Thonnat, J. VanDenElst. Supervision of Perception Tasks for Autonomous Systems: The OCAPI Approach, INRIA Rapports de Recherche N2000, 1993, 28 p.). Система содержит модуль, который вместе с драйвером интерфейса и интерфейсом пакета подпрограмм может функционировать как интегрированная среда, предназначенная для обработки изображений. Но этот модуль содержит только знания о том, как в общем контексте управлять внешней программной системой.The technical result of the functioning of the knowledge base is to ensure the universality of the stored information, the speed of processing and the reliability of its results. This result is achieved through the use of quorum aggregation of source data sources (i.e., several sources are used in parallel: including representing data on the state of agricultural lands, including agricultural landfills and contours; soil fertility indicators of agricultural lands indicating the geographical coordinates of the location of agricultural landfills and contours; data on the use of agricultural land, pollution by heavy metals, pesticides, oil products mi, radionuclides and other pollutants; data on negative soil processes occurring on agricultural lands; data on agrochemical, reclamation, crop-technical and agrotechnological measures on agricultural lands; data on the distribution of agricultural crops on agricultural lands according to the results of ground surveys and observations, data remote sensing of the Earth; information on rights to real estate and land; soil survey materials; topographic maps and plans in graphic, digital, photographic and other forms, the accuracy and content of which provide the solution of target tasks; land monitoring data; official statistics on the availability and distribution of land within the boundaries of territorial entities). A well-known expert image processing system (OCAPI) (V. Clement, M. Thonnat, J. VanDenElst. Supervision of Perception Tasks for Autonomous Systems: The OCAPI Approach, INRIA Rapports de Recherche N2000, 1993, 28 p.). The system contains a module, which, together with the interface driver and the interface of the subprogram package, can function as an integrated environment designed for image processing. But this module contains only knowledge about how to manage an external software system in a general context.
Известны способы построения баз знаний для систем распознавания образов с использованием компьютерных технологий, в том числе с обучением (US 5159667, 27.10.1992; US 5748850, 05.05.1998; US 6577757, B1, 10.06.2003), но они решают частные задачи, не связанные с предметом данного изобретения.Known methods for constructing knowledge bases for pattern recognition systems using computer technology, including with training (US 5159667, 10.27.1992; US 5748850, 05.05.1998; US 6577757, B1, 06/10/2003), but they solve particular problems, not related to the subject of this invention.
Известен способ обработки картографического материала (RU 2037776, G01C 11/00, 19.06.1995), который включает идентификацию объектов местности на исходном картографическом материале, снятие метрической информации об объектах в виде массива координат и соответствующей семантической символьной информации, запись полученной информации на носитель в файловой системе. Недостаток способа заключается в отсутствии интеллектуальных процедур выделения проблемно-ориентированной информации.A known method of processing cartographic material (RU 2037776, G01C 11/00, 06/19/1995), which includes the identification of terrain objects on the original cartographic material, the removal of metric information about the objects in the form of an array of coordinates and the corresponding semantic symbolic information, recording the received information on a medium in file system. The disadvantage of this method is the lack of intelligent procedures for isolating problem-oriented information.
Известны способ и система для конструирования средств обработки изображений (WO 01/67389 Al, G06T 1/00, 13.09.2001), в состав которой входит база знаний. Эта система представляет собой многофункциональное средство анализа изображений, предназначенное для разработки приложений, исследований и обучения. Недостаток этой базы знаний в том, что она не решает задачу анализа и распознавания изображений на основе автоматизации извлечения информации из изображений.A known method and system for constructing image processing means (WO 01/67389 Al, G06T 1/00, 09/13/2001), which includes a knowledge base. This system is a multifunctional image analysis tool designed for application development, research and training. The disadvantage of this knowledge base is that it does not solve the problem of image analysis and recognition based on the automation of extracting information from images.
Известен способ (прототип), обеспечивающий построение базы знаний по анализу и распознаванию изображений (RU 2256224, G06K 9/66, 10.07.2005) с автоматизацией извлечения информации из изображений, накапливающей и использующей знания по анализу, распознаванию и интерпретации изображений. Технический результат изобретения достигается тем, что база знаний по анализу и распознаванию изображений содержит центральный блок управления процессами обработки и передачи данных, пользовательский интерфейс, интерфейс внешней связи и комплексную подсистему организованного хранения знаний, которая имеет модуль задач, модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений, модуль алгоритмов, модуль промежуточных результатов решения задач, модуль эталонных и тестовых изображений, модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний и модуль тезауруса, глоссария, библиографии и справочника. Эта база знаний характеризуется тем, что центральный блок управления процессами обработки и передачи данных содержит взаимосвязанные поисковую и управляющую подсистемы; модули, входящие в состав комплексной подсистемы организованного хранения знаний, выполнены в виде автономных реляционных баз данных.A known method (prototype) that provides the construction of a knowledge base for analysis and recognition of images (RU 2256224, G06K 9/66, 07/10/2005) with automation of the extraction of information from images, accumulating and using knowledge on analysis, recognition and interpretation of images. The technical result of the invention is achieved in that the knowledge base for analysis and recognition of images contains a central control unit for the processing and data transfer processes, a user interface, an external communication interface and a comprehensive subsystem of organized knowledge storage, which has a task module, a module for supporting planning, management and adoption processes solutions, module of algorithms, module of intermediate results of problem solving, module of reference and test images, module of extraction, structuring I and the records of new knowledge and the module of the thesaurus, glossary, bibliography and reference book. This knowledge base is characterized in that the central control unit for the processing and data transfer processes contains interconnected search and control subsystems; the modules that make up the integrated subsystem of organized knowledge storage are made in the form of autonomous relational databases.
Целью реализации предлагаемого способа является построение комплекса технических средств обработки данных, обеспечивающего автоматизированное формирование и пополнение базы знаний по анализу и распознаванию изображений в виде ориентированной на поиск по различным критериям упорядоченной совокупности информационных массивов - блоков задач. Каждый из этих блоков представляет собой структурированное описание задачи формирования конкретного типа ЦПС с использованием иерархической классификации задач анализа, обработки и распознавания изображений и тезауруса по анализу, обработке и распознаванию изображений, а также тематическому картированию объектов сельхозназначения.The aim of the implementation of the proposed method is the construction of a complex of technical means of data processing, which provides the automated formation and replenishment of the knowledge base for analysis and recognition of images in the form of a search-oriented set of information arrays - task blocks based on various criteria. Each of these blocks is a structured description of the task of forming a specific type of DSP using a hierarchical classification of the tasks of analysis, processing and recognition of images and thesaurus for analysis, processing and recognition of images, as well as thematic mapping of agricultural objects.
Способ формирования цифровой план-схемы объектов сельскохозяйственного назначения представлен схемами алгоритмов основных процедур его реализации.The method of forming a digital plan of agricultural facilities is represented by algorithms of the basic procedures for its implementation.
1. Пользователь вводит исходные данные. Система производит анализ предъявленных снимков (изображений) и извлечение полезной информации об этом изображении, которая будет использована при постановке задачи и поиске решения (универсальные идентификаторы объектов сельхозназначения, форматы изображений, количество градаций яркости, пр. признаки).1. The user enters the source data. The system analyzes the presented images (images) and extracts useful information about this image, which will be used when setting the problem and finding a solution (universal identifiers of agricultural objects, image formats, number of gradations of brightness, etc. signs).
2. Пользователь создает объект, соответствующий постановке конкретной задачи, для чего через пользовательский интерфейс вводится максимально возможное количество данных о задаче. Учитывается информация, полученная на 1-м этапе.2. The user creates an object corresponding to the formulation of a specific task, for which the maximum possible amount of data about the task is entered through the user interface. The information received at the 1st stage is taken into account.
3. Формируется сложный запрос на основе созданного пользователем объекта. Условия запроса учитывают свойства элементов создаваемой ЦПС. Для свойств элементов, отражающих смысловое содержание, предварительно производится назначение (выборка) дескрипторов с использованием тезауруса предметной области, которые включаются в условную часть запроса.3. A complex request is generated based on the object created by the user. The query conditions take into account the properties of the elements of the created DSP. For the properties of elements that reflect semantic content, the descriptors are preliminarily assigned (selected) using the domain thesaurus, which are included in the conditional part of the request.
4. Формируется множество описаний задач (решений), содержащих алгоритмы (операторы) решения. Описания ранжируются в соответствии с выбранной мерой близости.4. A lot of descriptions of tasks (solutions) are formed containing algorithms (operators) of the solution. Descriptions are ranked according to the selected proximity measure.
5. Выбирается алгоритм, соответствующий первому из ранжированных описаний.5. The algorithm corresponding to the first of the ranked descriptions is selected.
6. Исполнение алгоритма.6. Execution of the algorithm.
7. Анализируется полученная выборка описаний задач. Если выборка не удовлетворяет пользователя (множество пустое или описаний слишком много), то в постановку задачи вносятся изменения, и делается новый запрос.7. The resulting sample of task descriptions is analyzed. If the selection does not satisfy the user (the set is empty or there are too many descriptions), then changes are made to the problem statement and a new request is made.
8. Автоматизированное формирование цифровой план-схемы в виде специализированного отчета.8. Automated generation of a digital plan in the form of a specialized report.
Технический результат, сформулированный в задаче настоящего изобретения, достигается тем, что система для формирования цифровых план-схем изображений содержит центральный блок управления (ЦБУ) процессами обработки и передачи данных, пользовательский интерфейс (ПИ), внешний интерфейс (ВИ) и подсистему хранения знаний (ПХЗ). ПХЗИ включает в себя подключенные к общей информационно-управляющей магистрали (ИУМ) модуль задач (МЗ), модуль поддержки процессов планирования (МППР), управления и принятия решений, модуль алгоритмов (МА), модуль промежуточных результатов (МПР) решения задач, модуль эталонных (МЭ) и тестовых (МТИ) изображений, модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний (МНЗ) и модуль тезауруса, глоссария (МТГ), библиографии и справочника. К общей информационно-управляющей магистрали подключен первый вход-выход центрального блока управления процессами обработки и передачи данных, второй вход-выход которого связан с пользовательским интерфейсом, а третий - с внутренним входом-выходом интерфейса внешней связи. Внешний вход-выход интерфейса внешней связи является входом-выходом базы знаний по анализу и распознаванию изображений с возможностью подключения к системе анализа и обработки.The technical result formulated in the task of the present invention is achieved by the fact that the system for generating digital image plan-schemes contains a central control unit (CPU) for data processing and transmission, a user interface (PI), an external interface (VI) and a knowledge storage subsystem ( PCP). PCPI includes a task module (MOH) connected to a common information and control highway (IUM), a module for supporting planning processes (MPPR), management and decision making, an algorithm module (MA), an intermediate results module (MPR), problem solving, a reference module (ME) and test (MIT) images, a module for extracting, structuring and recording new knowledge (MNE) and a module for the thesaurus, glossary (MTG), bibliography and reference. The first input-output of the central data processing and transmission control unit is connected to the common information-control highway, the second input-output of which is connected to the user interface, and the third to the internal input-output of the external communication interface. The external input-output of the external communication interface is the input-output of the knowledge base for analysis and recognition of images with the ability to connect to the analysis and processing system.
При этом ЦБУ содержит взаимосвязанные подсистему ассоциативного поиска (ПАП) и центральное устройство управления (ЦУУ).At the same time, the CBU contains an interconnected associative search subsystem (PAP) and a central control device (CCU).
Система (см. фиг. 1) содержит центральный блок управления (ЦБУ) 1 процессами обработки и передачи данных, пользовательский интерфейс (ПИ) 2, внешний интерфейс (ВИ) 3 и подсистему хранения знаний (ПХЗ) 4. Пользовательский интерфейс 2 предназначен для осуществления взаимодействия пользователя с базой знаний и служит для ввода, вывода и визуализации информации.The system (see Fig. 1) contains a central control unit (CBU) 1 for data processing and transmission, a user interface (PI) 2, an external interface (VI) 3 and a knowledge storage subsystem (PCP) 4. User interface 2 is designed for user interaction with the knowledge base and serves for input, output and visualization of information.
Подсистема ПХЗ 4 включает в себя подключенные к общей информационно-управляющей магистрали (УИМ) 5: модуль задач (МЗ) 6, модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений (МППР) 7, модуль алгоритмов (МА) 8, модуль промежуточных результатов решения задач (МПР) 9, модуль эталонных и тестовых изображений (МЭТ) 10, модуль тезауруса, глоссария (МТГ) 11, библиографии и справочника и модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний (МНЗ) 12.The subsystem of PCP 4 includes those connected to a common information and control highway (UIM) 5: a task module (MOH) 6, a module for supporting planning, management and decision-making processes (MPPR) 7, an algorithm module (MA) 8, a module for intermediate decision results tasks (MPR) 9, module of reference and test images (MET) 10, module of the thesaurus, glossary (MTG) 11, bibliography and reference and module for extracting, structuring and recording new knowledge (MNE) 12.
К общей информационно-управляющей магистрали 5 подключен первый вход-выход центральной подсистемы 1 управления, второй вход-выход 13 которой связан с пользовательским интерфейсом 2. Третий вход-выход связан с внутренним входом-выходом интерфейса 14 внешней связи, внешний вход-выход 15 которого является входом-выходом базы знаний по анализу и распознаванию изображений (БЗАИ) 16. Этот вход-выход 15 интерфейса 3 предназначен для подключения к системам анализа и обработки изображений и осуществляет обмен данными, в частности может быть подключен к открытой система для автоматизации обработки, анализа и распознавания изображений (RU 2242047, 10.12.2004).The first input-output of the
Система (см. фиг. 1) содержит центральный блок управления (ЦБУ) 1 процессами обработки и передачи данных, пользовательский интерфейс (ПИ) 2, внешний интерфейс (ВИ) 3 и подсистему хранения знаний (ПХЗ) 4. Пользовательский интерфейс 2 предназначен для осуществления взаимодействия пользователя с базой знаний и служит для ввода, вывода и визуализации информации.The system (see Fig. 1) contains a central control unit (CBU) 1 for data processing and transmission, a user interface (PI) 2, an external interface (VI) 3 and a knowledge storage subsystem (PCP) 4. User interface 2 is designed for user interaction with the knowledge base and serves for input, output and visualization of information.
Подсистема ПХЗ 4 включает в себя подключенные к общей информационно-управляющей магистрали (УИМ) 5: модуль задач (МЗ) 6, модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений (МППР) 7, модуль алгоритмов (МА) 8, модуль промежуточных результатов решения задач (МПР) 9, модуль эталонных и тестовых изображений (МЭТ) 10, модуль тезауруса, глоссария (МТГ) 11, библиографии и справочника и модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний (МНЗ) 12.The subsystem of PCP 4 includes those connected to a common information and control highway (UIM) 5: a task module (MOH) 6, a module for supporting planning, management and decision-making processes (MPPR) 7, an algorithm module (MA) 8, a module for intermediate decision results tasks (MPR) 9, module of reference and test images (MET) 10, module of the thesaurus, glossary (MTG) 11, bibliography and reference and module for extracting, structuring and recording new knowledge (MNE) 12.
К общей информационно-управляющей магистрали 5 подключен первый вход-выход центральной подсистемы 1 управления, второй вход-выход 13 которой связан с пользовательским интерфейсом 2. Третий вход-выход связан с внутренним входом-выходом интерфейса 14 внешней связи, внешний вход-выход 15 которого является входом-выходом базы знаний по анализу и распознаванию изображений (БЗАИ) 16. Этот вход-выход 15 интерфейса 3 предназначен для подключения к системам анализа и обработки изображений и осуществляет обмен данными, в частности может быть подключен к открытой система для автоматизации обработки, анализа и распознавания изображений (RU 2242047, 10.12.2004).The first input-output of the
ЦБУ 1 содержит взаимосвязанные поисковую ПАП 17 и управляющую 18 подсистемы.CBU 1 contains interconnected search PAP 17 and the control 18 of the subsystem.
Модуль задач МЗ 6, модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений МППР 7, модуль алгоритмов МА 8, модуль промежуточных результатов решения задач МПР 9, модуль эталонных и тестовых изображений МЭТ 10 и модуль тезауруса и глоссария МТГ 11 выполнены в виде автономных реляционных баз данных (см. фиг. 2).The module of tasks МЗ 6, the module of support for planning, management and decision-making processes of MPPR 7, the module of algorithms MA 8, the module of intermediate results of solving problems of MPR 9, the module of reference and
Каждая из автономных реляционных баз данных модулей 6-11 содержит один или более блоков БП 17 памяти, ориентированных на хранение электронных таблиц, специализированный контроллер К 18 и блок связи БС 19 с общей информационно-управляющей магистралью УИМ 5. Первый вход-выход 20 блока 19 связи является входом-выходом модуля, а второй вход-выход 21 соединен с общим входом-выходом контроллера К 18. Информационные и управляющие входы-выходы 22 контроллера К 18 связаны соответственно с информационными управляющими входами-выходами блока памяти БП 17.Each of the autonomous relational databases of modules 6-11 contains one or more memory BP 17 blocks oriented to storing spreadsheets, a specialized controller K 18, and a communication block BS 19 with a common information-control trunk UIM 5. The first input-
Модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний МНЗ 12 также выполнен в виде автономной реляционной базы, структура которой подобна вышеописанной, показана на фиг. 3. Она содержит блок памяти новых знаний БПНЗ 23, ориентированный на хранение электронных таблиц, и специализированный контроллер СК 24, блок связи БС1 25 с общей информационно-управляющей магистралью УИМ 5, блок проверки непротиворечивости вводимых знаний БПН 26. Первый вход-выход 27 блока 25 связи является входом-выходом модуля МНЗ 12, а второй вход-выход 28 соединен с общим входом-выходом контроллера 24. Информационные и управляющие входы-выходы 29,30 контроллера СК 24 связаны соответственно с информационными и управляющими входами-выходами блоков 23 и 26.The module for extracting, structuring, and recording new knowledge of MNZ 12 is also made in the form of an autonomous relational base, the structure of which is similar to that described above, is shown in FIG. 3. It contains a memory block of new knowledge BPNZ 23, focused on the storage of spreadsheets, and a specialized controller SK 24, a communication unit BS1 25 with a common information management highway UIM 5, a unit for checking the consistency of
Модуль задач МЗ 6 содержит знания о классификациях задач формирования ЦПС, знания о типовых и решенных задачах (в том числе архив существующих ЦПС) в виде структурированных описаний в универсальной кодировке, блоки задач.The MOH 6 module of tasks contains knowledge about the classifications of problems of the formation of DSPs, knowledge of typical and solved problems (including the archive of existing DSPs) in the form of structured descriptions in a universal encoding, task blocks.
Модуль поддержки процессов планирования, управления и принятия решений МППР 7 содержит общие сведения о решении задач с помощью программного обеспечения ЭВМ, общие и специализированные знания по обработке, анализу и распознаванию изображений, контуров и текстур, знания о прикладной области, а также решающие правила различных типов, соответствующих выбранной модели решения задач.The support module for the planning, management and decision-making processes of MPPR 7 contains general information about solving problems using computer software, general and specialized knowledge on processing, analysis and recognition of images, contours and textures, knowledge about the application area, as well as decision rules of various types corresponding to the selected model for solving problems.
Модуль алгоритмов МА 8 содержит знания об используемой библиотеке обработки изображений: сведения об алгоритмах, их входных параметрах, результатах и способах оценки качества работы алгоритмов.The MA 8 algorithm module contains knowledge about the image processing library used: information about the algorithms, their input parameters, results and methods for evaluating the quality of the algorithms.
Модуль промежуточных результатов решения задач МПР 9 служит для сохранения и последующего использования результатов работы алгоритмов обработки и распознавания.The intermediate results module for solving MPR 9 problems is used to save and subsequently use the results of processing and recognition algorithms.
Модуль эталонных и тестовых изображений МЭТ 10 используется для тестирования алгоритмов и обучения.The module of reference and
Модуль МТГ 11 содержит тезаурус, глоссарий, библиографию и справочник. Тезаурус и глоссарий используются при составлении описаний задач, а также являются семантической базой используемой модели решения задач. Данный модуль 11 также выполняет функции справочника пользователя "Help".The
Модуль извлечения, структурирования и записи новых знаний МНЗ 12 предназначен для введения новых описаний задач в базу знаний, автоматизированного выявления зависимостей, характеристик и формализованного выражения свойств изображений, а также проверку непротиворечивости вводимых знаний с уже имеющимися в базе.The module for extracting, structuring, and recording new knowledge of
Каждый из модулей состоит из одной или группы таблиц базы знаний, управляющей подсистемы (контроллера таблиц) и может быть связан (если это функционально необходимо) с соответствующим пользовательским интерфейсом. Контроллер таблиц осуществляет обработку и обмен данными между таблицами базы знаний и управляющей подсистемойEach of the modules consists of one or a group of knowledge base tables, a control subsystem (table controller) and can be connected (if it is functionally necessary) with the corresponding user interface. The table controller processes and exchanges data between knowledge base tables and the management subsystem
Планирование решения задачиProblem Planning
1. В поисковой подсистеме (ПАП 17) по найденному описанию типовой задачи производится формирование запроса для поиска описаний (типовых) подзадач.1. In the search subsystem (PAP 17) according to the found description of a typical task, a query is generated to search for descriptions of (typical) subtasks.
2. Подсистема управления (ПУ 18) через контроллеры таблиц описаний задач и алгоритмов посылает запрос.2. The control subsystem (PU 18) through the controllers of the tables of descriptions of tasks and algorithms sends a request.
3. Для каждой из типовых подзадач формируется запрос для поиска описаний составляющих подзадач и других компонентов.3. For each of the typical subtasks, a request is generated to search for descriptions of the constituent subtasks and other components.
4. По результатам серии запросов формируется схема (план) решения задачи и выводится на пользовательский интерфейс 2 (на экран монитора в окно редактора). Подсистема управления 18 осуществляет контроль алгоритмов, включенных в схему решения, на совместимость по типам входных и выходных данных, а также назначает начальные значения параметров алгоритмов.4. Based on the results of a series of queries, a scheme (plan) for solving the problem is formed and displayed on user interface 2 (on the monitor screen in the editor window). The control subsystem 18 controls the algorithms included in the decision scheme for compatibility by input and output data types, and also assigns the initial values of the algorithm parameters.
5. Пользователь корректирует сформированную схему решения и параметры алгоритмов. В результате формируется программа, составленная на макроязыке системы обработки, анализа изображений и формирования ЦПС.5. The user adjusts the generated decision scheme and parameters of the algorithms. As a result, a program is formed, compiled on the macro language of the processing system, image analysis and the formation of the DSP.
6. Пользователь компилирует и запускает программу на исполнение.6. The user compiles and runs the program for execution.
7. Пользователь оценивает результаты решения задачи, при необходимости корректирует схему решения и параметры алгоритмов. По результатам оценки пользователь осуществляет введение новых описаний задач в базу знаний и проверку непротиворечивости вводимых знаний уже имеющимся в базе.7. The user evaluates the results of solving the problem, if necessary, adjusts the solution scheme and parameters of the algorithms. Based on the results of the assessment, the user introduces new task descriptions into the knowledge base and checks the consistency of the entered knowledge already in the database.
Claims (7)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015105923A RU2612326C2 (en) | 2015-02-24 | 2015-02-24 | Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015105923A RU2612326C2 (en) | 2015-02-24 | 2015-02-24 | Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2015105923A RU2015105923A (en) | 2016-09-20 |
RU2612326C2 true RU2612326C2 (en) | 2017-03-07 |
Family
ID=56891771
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2015105923A RU2612326C2 (en) | 2015-02-24 | 2015-02-24 | Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2612326C2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107798169A (en) * | 2017-09-22 | 2018-03-13 | 上海卫星工程研究所 | Satellite unit product reliability Quantitative design method |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5467271A (en) * | 1993-12-17 | 1995-11-14 | Trw, Inc. | Mapping and analysis system for precision farming applications |
US6236907B1 (en) * | 1995-05-30 | 2001-05-22 | Ag-Chem Equipment Co., Inc. | System and method for creating agricultural decision and application maps for automated agricultural machines |
US20020022929A1 (en) * | 2000-06-05 | 2002-02-21 | Agco | System and method for creating field attribute maps for site-specific farming |
RU2256224C1 (en) * | 2003-11-14 | 2005-07-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Информационные исследования" ("Изучение, Оценивание, Распознавание") | Database for processing, analyzing and recognizing images |
-
2015
- 2015-02-24 RU RU2015105923A patent/RU2612326C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5467271A (en) * | 1993-12-17 | 1995-11-14 | Trw, Inc. | Mapping and analysis system for precision farming applications |
US6236907B1 (en) * | 1995-05-30 | 2001-05-22 | Ag-Chem Equipment Co., Inc. | System and method for creating agricultural decision and application maps for automated agricultural machines |
US20020022929A1 (en) * | 2000-06-05 | 2002-02-21 | Agco | System and method for creating field attribute maps for site-specific farming |
RU2256224C1 (en) * | 2003-11-14 | 2005-07-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Информационные исследования" ("Изучение, Оценивание, Распознавание") | Database for processing, analyzing and recognizing images |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2015105923A (en) | 2016-09-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Abraham et al. | Survey of spatio-temporal databases | |
Nyerges | Analytical map use | |
Peuquet | It's about time: A conceptual framework for the representation of temporal dynamics in geographic information systems | |
Lu et al. | Environmental informatics for solid and hazardous waste management: advances, challenges, and perspectives | |
Malerba et al. | Empowering a GIS with inductive learning capabilities: the case of INGENS | |
Bill et al. | Geospatial information research: state of the art, case studies and future perspectives | |
Hellmuth | UPDATE APPROACHES AND METHODS FOR DIGITAL BUILDING MODELS--LITERATURE REVIEW. | |
RU2612326C2 (en) | Method of forming digital plan-scheme of agricultural facilities and system for realising said method | |
Lima et al. | Helping to detect legal swimming pools with deep learning and data visualization | |
Staiculescu | Aplication of GIS Tehnologies in Monitoring Biodiversity | |
San Blas et al. | A platform for swimming pool detection and legal verification using a multi-agent system and remote image sensing | |
Gómez-Sanz et al. | Landscape assessment and monitoring | |
Pierkot et al. | Formalizing spatiotemporal knowledge in remote sensing applications to improve image interpretation | |
Stocker | Situation awareness in environmental monitoring | |
Du et al. | Mining multicity urban data for sustainable population relocation | |
Phung Duc | Improving data acquisition processes for geospatial building information applications | |
Gebremeskel et al. | The Integral of Spatial Data Mining in the Era of Big Data: Algorithms and Applications | |
Carneiro et al. | Advanced data mining method for discovering regions and trajectories of moving objects:“ciconia ciconia” scenario | |
Hao | Spatial analysis | |
Bartoněk | Solving big GIS projects on desktop computers | |
Liu et al. | Multivariate Data Fusion Method Based on 3DGIS and its Application in Engineering Management | |
Dhanushkodi et al. | An Effective Approach to Classify Terrain and Geographical Images Using Alexnet Algorithm Over VGG-16 Algorithm | |
Kruiper | Automatic recognition of underground utilities in point clouds | |
Sebillo et al. | A territorial intelligence-based approach for smart emergency planning | |
Zhang et al. | Optimization of Electronic Data Investigation Mode Based on Intelligent Perception and Positioning Technology |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20190225 |