<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="JATS-archive-oasis-article1-4.xsd" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>Журнал Современные проблемы науки и образования</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>2070-7428</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Общество с ограниченной ответственностью &amp;quot;Издательский Дом &amp;quot;Академия Естествознания&amp;quot;</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">ART-21614</article-id>
      <title-group>
        <article-title>ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ТОПОГРАФИЧЕСКИХ КАРТ</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Тарасян</surname>
              <given-names>В.С.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Tarasyan</surname>
              <given-names>V.S.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>vtarasyan@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff" rid="affd87cdd1c"/>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Дмитриев</surname>
              <given-names>Н.В.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Dmitriev</surname>
              <given-names>N.V.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>vtarasyan@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff" rid="affd87cdd1c"/>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff id="affd87cdd1c">
        <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВПО «Уральский государственный университет путей сообщения» (УрГУПС)</institution>
        <institution xml:lang="en">Ural State University of Railway Transport (USURT)</institution>
      </aff>
      <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2015-02-10">
        <day>10</day>
        <month>02</month>
        <year>2015</year>
      </pub-date>
      <issue>2</issue>
      <fpage>16</fpage>
      <lpage>16</lpage>
      <permissions>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri content-type="url" hreflang="ru">https://science-education.ru/ru/article/view?id=21614</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru" lang-variant="original" lang-source="author">
        <p>Рассматривается компьютерная система анализа специального класса графических изображений – топографических карт. Ее основной задачей является построение объемной модели местности по предложенной карте. Авторами разработана общая концепция такой системы, а также ее архитектура. В связи со спецификой правил построения топографических карт для создания такой системы требуется решить ряд подзадач, каждая из которых достаточно сложна для машинного анализа. По этой причине в системе применяются элементы искусственного интеллекта, облегчающие решение задач поиска объектов на карте, их распознавания и анализа. В качестве примера авторами приведены результаты обработки небольшого фрагмента реальной топографической карты, по которому построена 3D-модель участка местности.</p>
      </abstract>
      <abstract xml:lang="en" lang-variant="translation" lang-source="translator">
        <p>We consider a computer system for analysis of a special class of graphic images - topographic maps. Its main task is to build a three-dimensional model of the area the proposed map. The authors have developed a general concept of such system and its architecture. Due to the specific of the rules of construction of topographic maps for the creation of such system is required to solve a number of subproblems, each of which is complicated enough for machine analysis. For this reason, the system uses artificial intelligence components to facilitate the solution of problems of map search, their identification and analysis. As an example, the authors presented the results of processing a small portion of the actual topographic map on which is built 3D-model of the site area.</p>
      </abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>искусственный интеллект</kwd>
        <kwd>распознавание образов</kwd>
        <kwd>анализ изображений</kwd>
        <kwd>преобразование карт</kwd>
        <kwd>моделирование транспортной и логистической инфраструктуры</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>artificial intelligence</kwd>
        <kwd>pattern recognition</kwd>
        <kwd>image analysis</kwd>
        <kwd>conversion maps</kwd>
        <kwd>modeling of the transport and logistics infrastructure</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref>
        <note>
          <p>1.	Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. – 616 с. ISBN: 5-94836-092-Х, 0-13-008519-7.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>2.	Журавская М.А., Тарасян В.С. Искусственный интеллект в некоторых задачах моделирования и планирования логистических систем // Вестник науки Костанайского социально-технического университета имени академика Зулхарнай Алдамжар. 2012. № 3. С. 84–92.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>3.	Журавская М.А., Тарасян В.С. Обоснование оптимальной конфигурации региональной транспортной сети с учетом логистической инфраструктуры // Транспорт: наука, техника, управление. 2014. № 2. С. 22–27.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>4.	Петров М.Б., Тарасян В.С., Журавская М.А. Моделирование оптимальной сети железных дорог с учетом развития транспортно-логистической системы региона // Экономика региона. 2013. № 4. С. 181–189.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>5.	Тарасян В.С., Тен Д.О. Оптимизация транспортной инфраструктуры при помощи генетических алгоритмов // Инновационный транспорт. 2013. № 3 (9). С. 29–32.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>6.	Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с. ISBN 5-94774-384-1, 0-13-030796-3</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7.	Zhuravskaya M.A., Tarasyan V.S. Forming of the regional core transport network taking into account the allocation of alternative energy sources based on artificial intelligence methods // Transport Problems. 2014. Т. 9. № 4. С. 121–131.</p>
        </note>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
