CC BY
5
5. Кочетков В.А., Елесин М.Е., Алымов Н.Л. Методика определения места отказа в антенной решетке РЭС СВЧ диапазона на основе анализа значений ее волнового сопротивления // Информационные системы и технологии. Орел, 2021. № 6. С. 83 - 92.
6. Кочетков В.А., Алымов Н.Л., Елесин М.Е., Горшков А.А. Способ описания процесса формализации уровней диагностических моделей и постановка задачи их выделения из конфигурационных наборов топологии антенной решетки РЭС СВЧ диапазона с использованием нейросетевых технологий // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2019. Вып. 3. С. 9-19.
Кочетков Вячеслав Анатольевич, канд. техн. наук, сотрудник, buhtins@mail.ru, Россия, Орел, Академия Федеральной службы охраны,
Алымов Николай Леонидович, сотрудник, n.alymov@mail.ru, Россия, Россия, Орел, Академия Федеральной службы охраны,
Елесин Максим Евгеньевич, канд. техн. наук, сотрудник, awgn@rambler.ru, Россия, Орел, Академия Федеральной службы охраны
DIAGNOSTIC ALGORITHM OF AERIAL ARRAYS OF MICROWAVE RANGE ON THE BASIS OF ITS MEASURED VALUES OF STANDING WA VE RATIO AND WAVE RESISTANCE
V.A. Kochetkov, N.L. Alymov, M.E. Elesin
The developed diagnostic algorithm of aerial arrays of microwave range based on its measured values of standing wave ratio and wave resistance is presented. The algorithm can be applicable for some class of problems, which differ only in basic data, particularly for antenna arrays of "treelike" structure, arbitrary topology and working frequency.
Key words: model, antenna array, diagnostic algorithm, artificial neural network, standing wave ratio, wave resistance.
Kochetkov Vyacheslav Anatolevich, candidate of technical sciences, employee, buhtins@mail.ru, Russia, Orel, Academy of Federal Security Service of Russia,
Alymov Nikolay Leonidovich, employee, n. alymov@mail. ru, Russia, Orel, Academy of Federal Security Service of Russia,
Elesin Maxim Evgenevich, candidate of technical sciences, employee, awgn@rambler.ru, Russia, Orel, Academy of Federal Security Service of Russia
УДК 004.932
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-9-14-17
О НЕОБХОДИМОСТИ АНАЛИЗА СТРУКТУРИРОВАННЫХ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В СООБЩЕНИЯХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
А.Ю. Андросов, М.А. Васюков, Д.Л. Жусов, А.А. Толкунов
В статье представлено обоснование необходимости анализа структурированных графических изображений в сообщениях социальных сетей с целью обеспечения идентичности данных для оценки общественного мнения за счет увеличения полноты обрабатываемых сообщений.
Ключевые слова: социальная сеть, сообщение, структурированное графическое изображение, общественное мнение.
В последние годы социальные сети стали неотъемлемой частью жизни общества. По данным международного агентства We Are Social [1], в 2021 году социальными сетями в России пользовалось 99 млн человек, что составляет 67,8% населения страны. В сообществах социальных сетей пользователи публикуют открытые сообщения с целью общения, обсуждения вопросов, выражения своих мнений, размещения сведений о себе и т.п. По данным Brand Analytics ежемесячный объем публичных сообщений за 2021 год составил порядка 1.1 млрд публикаций [2], структура которых состоит из непосредственно текста оригинального сообщения, его повторения (репоста), а также комментариев (реакции) к нему (рис. 1) на примере комментариев сообщества Barnaul 22 [3].
14
Владимир желает продать запись с регика?) бизнес прёт@
вчера в 18:57 Ответить Поделиться С? 2
# -----—
Дарья, там чтс-то про водительское УДОВОЛЬСТВИЕ)
вчера в 19:20 Ответить Поделиться С5 3
> 'Ч 1Ч.РИ | ответила Алексею ^^ Алексей, ^^^^
вчера в 19:21 Ответить Псделитъсв
Рис. 1. Структура сообщения в социальной сети
Таким образом, сообщения социальных сетей являются значительным источником информации, способным повысить идентичность данных для оценки общественного мнения за счет увеличения полноты обрабатываемых сообщений, отражающих общественное мнение по актуальным вопросам жизни населения.
В настоящее время для обработки сообщений социальных сетей применяются автоматизированные методы (токенизация, удаление стоп-слов, лемматизация и стеммизация), которые формируют наборы непосредственно текстовых данных, подлежащих дальнейшему анализу. В то же время по данным Noosphere Technologies доля структурированных графических изображений (СГИ) в сообщениях социальных сетей в 2019 году превысила 25% [4]. Примеры СГИ, используемые пользователями социальной сети ВКонтакте сообществ Barnaul 22, Инцидент Барнаул, Чёрное и Белое Барнаул, Левый Бийск | БАЛАХНИ и ЛДПР Алтайский край за период с 1 июня по 24 августа 2022 года, получены авторами с помощью разработанного программного средства и приведены в табл. 1.
Таблица 1
Примеры структурированных графических изображений, используемые пользователями сообществ «Barnaul 22», «Инцидент Барнаул», «Чёрное и Белое Барнаул», «Левый Бийск | БАЛАХНИ»
№ п/п СГИ Количество повторений
1 :6ф 1587
2 ш 502
3 d 424
4 350
5 ж 320
6 217
7 о 167
9 © 157
10 # 119
11 9 84
На основе собранных данных выявлено, что СГИ встречаются примерно в 19% сообщений, что в очередной раз доказывает актуальность исследования значений СГИ в ходе анализа сообщений социальных сетей (рис. 2).
Результаты частотного анализа встречаемости конкретных СГИ в сообщениях социальных сетей свидетельствуют о необходимости их исследования во взаимосвязи с содержанием самих текстовых сообщений.
Известно [5], что использование конкретных СГИ характерно для различных половозрастных групп пользователей либо их социального статуса.
fie« Г J 1 ; йг vi.rtti ov( Uiîâ.si-, , 1**4er-Nene}
asj'^BfckiceeeMT):
Г noJI_only{coaB»nt :
■ f с not In НПП.Ж[0К.Е№)1|'С1>']:
Н°Д {»]: - ^l'ceo-rnfj.ieelyfe-iJI.eKtifc)
tl*Jî - dOeoJi.eovnïO f ilf.ïwrttOt'qo-M-nî'l
prtftl(*ïtlfu4*)
».IMJIHWWIÏM
Opano 19% нме44винй cwp«ar еич*
Рис. 2. Фрагмент программного кода, реализующего сбор статистики использования СГИ
в сообщениях социальной сети, и результат его выполнения
15
Однако на сегодняшний день при анализе сообщений социальных сетей они удаляются вышеупомянутыми методами обработки текстов, что фактически приводит к потере части анализируемой информации и, как следствие, снижению результативности данного процесса (рис. 3).
Для мусора есть место - ^
D4cpa в 1 7:00 Ответить Поделиться О 53
Л . — Для мусора есть место -
ячеран17'0(1 Отнятить Поделиться О 53
Рис. 3. Приведение текстовых сообщений социальной сети к виду, пригодному
для их смысловой обработки
Это особенно принципиально, когда сообщение состоит только из СГИ и не содержит текстовых фрагментов. Фрагмент программной реализации на языке python с использованием библиотеки pandas для выделения сообщений социальных сетей, содержащих только СГИ, представлен на рис. 4.
V lief KrrjJ' o-ilvicamünt): far t in
ií ■ :>: w Horji |ИШК_ЕТЩ1Г' «i' ]: íftwKnL ■ Nunc frlum tmi
ji;] Jr ffjll tply - iiip-nC t.íppi/i™ji.únlí j
jl3] lir ™jl tnlv - üf d« Jiunly. Jroi'r.ül j
Ú
1«
ыю ¿ Ш
: ' ¿¡
• DJ d
»IT ó
H« ó lue
115! d
un ú
1Ш ü t".
un A
Í5M Д
;::. ¿ JIM MlM Í4Í3 iSM
S64Í ¿
мы ú^ú
Нам: ¿ímrtrt, dTyp+: OttfKt
Рис. 4. Иллюстрация поиска количества сообщений, состоящих из структурированных
графических изображений
Применение разработанной программной реализации выделения сообщений социальных сетей, содержащих только СГИ, на примере некоторых сообществ (табл. 2) позволяет сделать вывод, что в среднем 4-5% сообщений (комментариев, реакций) состоят только из СГИ.
Таблица 2
Статистика сообщений пользователей социальной сети ВКонтакте за период с 1 июня по 24 августа 2022 года_
Сообщество Количество сообщений
общее только СГИ
Barnaul 22 5328 215
Инцидент Барнаул 4360 208
Чёрное и Белое Барнаул 5561 225
Левый Бийск | БАЛАХНИ 5670 279
ЛДПР Алтайский край 4328 210
Следовательно, можно полагать, что анализ структурированных графических изображений в сообщениях социальных сетей может дать больше информации об обсуждаемых в сообществах темах и обеспечить идентичность данных для оценки общественного мнения за счет увеличения полноты анализируемых сообщений, что является актуальной информационно-аналитической задачей обработки общественного мнения.
Список литературы
1. Global Digital 2022: вышел ежегодный отчёт об интернете и социальных сетях - главные цифры [Электронный ресурс] URL: https://www.sostav.ru/publication/we-are-social-i-hootsuite-52472.html (дата обращения: 30.08.2022).
2. Социальные сети в России: цифры и тренды, осень 2021 [Электронный ресурс] URL: https://br-analYtics.ru/blog/social-media-russia-202l (дата обращения: 30.08.2022).
3. Barnaul 22 | VK [Электронный ресурс] URL: https://vk.com/barneos22 (дата обращения: 30.08.2022).
4. Аналитики назвали наиболее популярные у россиян смайлики | Все новости мира компьютеров и связи | OSP News | Издательство «Открытые системы» [Электронный ресурс] URL: https://www.osp.ru/news/2019/0425/13037021 (дата обращения: 30.08.2022).
5. Гид по смайликам: как в них разобраться и не попасть в неловкое положение - Лайфхакер [Электронный ресурс] URL: https://lifehacker.ru/emoii (дата обращения: 30.08.2022).
Андросов Алексей Юрьевич, канд. техн. наук, сотрудник, saper176@mail.ru, Россия, Орёл, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,
Васюков Максим Александрович, сотрудник, vasyuckoff.m@yandex.ru, Россия, Орёл, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,
Жусов Дмитрий Леонидович, канд. техн. наук, доцент, сотрудник, d.zhusov@mail. ru, Россия, Орёл, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации,
Толкунов Александр Александрович, канд. техн. наук, сотрудник, altifact@mail.ru, Россия, Орёл, Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации
ON THE NEED TO ANALYZE STRUCTURED GRAPHIC IMAGES IN SOCIAL MEDIA MESSAGES A.Y. Androsov, M.A. Vasyukov, D.L. Zhusov, A.A. Tolkunov
The article provides a justification for the need to analyze structured graphic images in social network messages in order to ensure the identity of data for assessing public opinion by increasing the completeness of processed messages.
Key words: social network, message, structured graphic image, public opinion.
Androsov Alexey Yur'evich, candidate of technical sciences, employee, saper176@mail.ru, Russia, Orel, Russian Federation Security Guard Service Federal Academy,
Vasyukov Maksim Alexandrovich, employee, vasyuckoff.m@yandex.ru, Russia, Orel, Russian Federation Security Guard Service Federal Academy,
Zhusov Dmitry Leonidovich, candidate of technical sciences, docent, employee, d.zhusov@mail.ru, Russia, Orel, Russian Federation Security Guard Service Federal Academy,
Tolkunov Alexandr Alexandrovich, candidate of technical sciences, employee, altifact@mail.ru, Russia, Orel, Russian Federation Security Guard Service Federal Academy
УДК 620.192.46
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-9-17-20
МЕТОДИКА ПОДГОТОВКИ ТЕРМОГРАММ КЛЕЕВЫХ ШВОВ ФАРФОРОВЫХ ИЗОЛЯТОРОВ ИВВ500 ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ НАЛИЧИЯ ДЕФЕКТОВ
И.В. Зайчиков
Описана методика геометрического преобразования тепловизионных изображений, получаемых в системе регистрации тепловизионных изображений клеевого шва фарфоровых изоляторов ИВВ500, для подготовки к автоматизированному контролю наличия дефектов
Ключевые слова: регистрация, фарфор, клей, тепловизионный, изображение, геометрическое преобразование, палитра.
Используемое оборудование ИРТИС-2000 для тепловизионного контроля в системе регистрации тепловизионных изображений [1] клеевого шва фарфорового изолятора ИВВ500 [2] с использованием метода нагрева фарфорового изолятора [3] обладает большим динамическим диапазоном измерения температуры. Термограмма клеевого шва изолятора ИВВ500 в этой связи содержит более 1000 отсчётов при измерении перепада температур. Получаемое тепловизионное изображение является по сути полутоновым серым, но содержит гораздо большее количество уровней квантования, чем может отобразить
17
