CC BY
12Математические модели и методы в науках о Земле
129
достаточно большой объем работ выполняется вручную, поэтому любые методы автоматизации построения трехмерных моделей местности и зданий позволят ускорить процессы создания полностью трехмерной модели всей поверхности Земли [4]. Также нужно отметить, что решение этой задачи позволит значительно снизить любые виды потерь при чрезвычайных ситуациях, путем максимально быстрого создания и обновления трехмерных моделей местности по всем имеющимся видам данных. В этой работе предлагается использовать четырехмерные сверточные нейронные сети для обработки моделей полученных методами лазерного сканирования и видеопотока для сегментации объектов как в помещениях, так и на открытой местности [1-3]. Приведены результаты построения трехмерной модели с помощью нейронной сети этой архитектуры для эталонных тестов (ScanNet, Stanford 3D, RueMonge) и для собственных наборов данных.
Список литературы
1. Choy C., Gwak J., Savarese S. 4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks // CVPR 2019
2. Ye X., Li J., Huang H., Du L., and Zhang X. 3d recurrent neural networks with context fusion for pointcloud semantic segmentation // InThe European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2018
3. Dai A., Chang A.X., Savva M., Halber M., Funkhouser T., and Nießner M. Scannet: Richly-annotated 3d reconstructions of indoor scenes // InProc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE, 2017.
4. Колесников А.А., Кикин П.М., Комиссарова Е.В., Грищенко Д.В. Анализ и обработка данных ДЗЗ методами машинного обучения // Сборник материалов V Международной научной конференции "Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли" (РПДЗЗ-2018), Красноярск, 2018, с.130-134.
Получение вероятностных оценок для остаточной массы, плотности и прочих параметров метеорита Иннисфри
М. А. Кривов
МГУ им. М. В. Ломоносова Email: [email protected] DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10264
Практически единственной информацией, на основании которой можно сделать предположения о процессе движения и горения метеороида в атмосфере Земли, являются данные с фотодетекторов обсерваторий и видеосъемки от случайных очевидцев. Так как географические координаты наблюдателей известны, то по этим материалам удается восстановить значения высоты и скорости болида для участка пути, на котором происходило интенсивное горение вещества.
При этом практический интерес представляют оценки для остаточной массы и точки падения небесного тела, которые можно получить только с помощью математического моделирования. Один из современных подходов [1] заключается в аналитическом решении системы ОДУ [2], описывающей весь процесс движения и горения небесного тела. К сожалению, для нее невозможно определить начальные условия, однако после ряда упрощений, обезразмеривания величин и введения искусственных параметров можно построить авто-модельное решение.
В докладе рассматривается предложенное автором развитие данного подхода. Аналогичная система ОДУ решается численно за счет задания начальных условий и неизвестных параметров из коллекции ожидаемых значений. Таким образом, моделирование производится для тысячи виртуальных метеоритов, среди которых отбираются случаи, соответствующие наблюдаемому явлению. Схема работы предложенного метода иллюстрируется на примере анализа достаточно хорошо изученного метеорита Иннисфри, упавшего 5 февраля 1977 года.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, научный проект № 18-37-00429 мол_а Список литературы
1. Стулов В.П., Мирский В.Н., Вислый А.И. Аэродинамика болидов. - М.: Наука, 1995, 236 с.
2. Gritsevich M. et al. A comprehensive study of distribution laws for the fragments of Kosice meteorite // Meteoritics & planetary science. 2014. vol. 49(3), pp. 328-345.
