Когнитивная графика: Когнитивная графика | это… Что такое Когнитивная графика?

Когнитивная графика для организации директорного управления магистральными нефтепроводами. Ч. 2 — диаграмма Кивиата, ККГ, когнитивная графика, когнитивный образ, компьютерная когнитивная графика, линия гидроуклона, объект контроля и управления, ОУ, СДКУ, система диспетчерского контроля и управления

Появление и развитие средств компьютерной когнитивной графики (ККГ) [1] открывает для сферы интеллектуальной поддержки принятия управляющих решений принципиально новые графические возможности. Благодаря этим возможностям лица оперативно-диспетчерского персонала (в дальнейшем лица, принимающие решения — ЛПР) в процессе анализа изображений (их содержания, формы, размеров и цвета), могут добиваться резкого сокращения времени для оценки состояния объекта контроля и управления (ОУ) и принятия правильных и своевременных управляющих решений.

Применение ККГ в человеко-машинных системах диспетчерского контроля и управления (СДКУ) не только увеличивает скорость передачи информации для ЛПР и повышает уровень ее понимания, но и способствует развитию таких важных для диспетчерского персонала трубопроводных систем качеств, как интуиция, профессиональное «чутье», образное мышление.

Интуиция, как и «профессиональное чутье», в системах человеко-машинного управления довольно тесно связаны с образным мышлением и играют значительную роль в формировании первичных гипотез о проблемах, возникающих на объекте управления и путях поиска адекватных управляющих решений. В то же время, интуиция, «профессиональное чутье» и образное мышление — три независимых механизма, которые могут взаимодействовать в тех случаях, когда первый и второй инициируют проявление третьего.

Образное мышление ЛПР входит как существенный компонент процесса управления во все без исключения виды человеческой деятельности, в том числе и в оперативно-диспетчерскую деятельность. Основная функция образного мышления ЛПР — оперирование с когнитивными образами, представляющими состояния объекта управления, в процессе решения конкретных задач контроля и управления. Реализация этой функции у СДКУ обеспечивается представлением на экране динамических когнитивных образов состояния объекта управления.

А у ЛПР — обеспечивается специальными механизмами визуального мышления [2] как способа творческого решения проблемных задач в плане образного моделирования, а именно: контроля состояния образов, оценки степени отклонения состояния образов от штатного и установления причин возникновения таких отклонений.

Образное и визуальное мышление оперируют не словами, а образами. Это не означает, что здесь не используются словесные знания в виде определений, суждений и умозаключений. В образном и визуальном мышлении слова используются лишь как средство выражения, интерпретации уже выполненной оценки поведения образов, определяющих визуально образ состояния объекта управления.

В реальном процессе мышления (оценке, складывающейся на ОУ) одновременно присутствуют как образная, так и «понятийная» логика, причем это не две самостоятельные логики, а единая логика протекания мыслительного процесса у ЛПР. Сам когнитивный образ, которым оперирует мышление ЛПР, по своей природе гибок, динамичен и отражает в виде пространственной образной картины реальное состояние ОУ.

Понятия и образы, которыми оперирует мышление, составляют две стороны единого процесса. Будучи более тесно связанными с отражением реальной действительности, когнитивный образ дает знание не об отдельных изолированных сторонах (свойствах) этой действительности, а представляет собой целостную мысленную картину состояния объекта управления в целом или любой его части.

Вопросам построения когнитивного образа, позволяющего на одном экране контролировать несколько технологических участков магистрального или магистральных нефтепроводов (ТУ МН) посвящена настоящая статья.

Задачи когнитивной компьютерной графики для интеллектуальной поддержки деятельности оперативного диспетчерского персонала

Известно, что уже к началу 80-х годов прошлого столетия относится возникновение метафоры [3]: «человеческий мозг — это комбинация трех биокомпьютеров, связанных между собой сложными взаимоотношениями».

Первый биокомпьютер, который условно определяется как левое полушарие мозга, — это традиционная вычислительная машина, предназначенная для обработки вербализуемой (представляемой текстом) информации. В ее функции входит поиск, сортировка, классификация и обобщение. Эта машина выполняет функции логического блока, организуя процедуры логических рассуждений. Она же связана с процедурами общения на естественном языке.

Второй биокомпьютер — правое полушарие — напоминает некоторое аналоговое устройство, в котором решение достигается за счет протекания некоторого непрерывного процесса, в реализации которого большую роль играет случайность. Здесь происходит обработка всей информации, которая не вербализуется, а остается на уровне подсознания.

Если о двух первых биокомпьютерах мы можем примерно сказать, где они находятся и что делают, а также создать, хотя бы в будущем, аналоги, то для третьего биокомпьютера такой ясности нет. Известно лишь то, что биокомпьютеры правого и левого полушарий практически все задачи решают совместно, привнося каждый свои возможности. Это сотрудничество организовывается и согласуется третьим биокомпьютером. Пока не представляется возможным подобрать для него технический аналог или создать математическую модель.

Однако как раз на стыке вербализуемой — текстовой и невербализуемой — графической информации и возникли идеи ККГ. Это позволяет сделать вывод о том, что в плане работ по созданию систем поддержки принятия решений именно ККГ ближе всего к моделированию некоторых функций, выполняемых третьим биокомпьютером — мозгом человека.

В человеко-машинных системах информационной поддержки принятия решений (СППР) [4,5] компьютерная когнитивная графика может использоваться в качестве средства визуализации идей состояний объекта контроля и управления, которые у ЛПР еще не получили какого-либо точного выражения.

Дадим краткую классификацию основных ветвей ККГ. В основу классификации положим тезис о том, что ККГ позволяет моделировать отдельные функции третьего биокомпьютера нашего мозга.

В зависимости от моделирования тех или иных функций этого биокомпьютера условно разделим ККГ на три направления.

Первое направление занимается теми областями, где задача вербализируема, но не решаема или трудно решаема без применения некоторых нетрадиционных методов, например, экспертных систем.

Второе направление — моделирование когнитивных процессов, связанных с пониманием и обработкой текстово-графической информации, т.е. разработка систем типа «Текст — рисунок» и «Рисунок — текст».

Третье направление — назовем его «системы восприятия и оценки» — во многом сходно с первым. Однако, здесь критична не столько сложность задачи, сколько объем исходной информации и время, дающееся на принятие решения.

Так, на пульт диспетчера как ЛПР, управляющего сложной технологией в реальном времени может выводиться информация от нескольких тысяч датчиков дискретного и непрерывного типа, а для ее отображения используется множество видеообразов (мнемосхем, таблиц, графиков и т.п.). При этом ЛПР должен осмыслить всю эту информацию и, в случае возникновения аномальной ситуации, распознать ее, диагностировать причины, спрогнозировать пути развития и принять адекватное ситуации решение о коррекции поведения соответствующих подсистем объекта управления. Принятие неадекватных или неправильных решений может привести к тяжелым материальным или даже людским потерям, время же имеющееся на обдумывание, исчисляется минутами.

Поэтому люди, выполняющие роль диспетчеров в таких ситуациях, зачастую испытывают стрессовые перегрузки и допускают ошибки. Для снижения таких нагрузок на помощь человеку-диспетчеру может прийти система представления информации, основанная на идеях ККГ.

Известный специалист в области искусственного интеллекта Д.А. Поспелов сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики [6,7].

Первой задачей является создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление.

Вторая задача — визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания.

Третья — поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.

Эти три задачи ККГ с позиций информационных технологий поддержки принятия решений следует дополнить четвертой задачей. Она заключается в создании условий для развития у ЛПР профессионально-ориентированных интуиции и творческих способностей путем построения пользовательского интерфейса, основанного на методах когнитивной графики.

Дуализм мышления ЛПР при принятии решений и образное представление информации для принятия решений

Человеческое сознание использует два механизма мышления. Один из них позволяет работать с абстрактными цепочками символов, с текстами и т.п. Этот механизм мышления обычно называют символическим, алгебраическим или логическим. Второй механизм мышления обеспечивает работу с чувственными образами и представлениями об этих образах. Его называют образным, геометрическим, интуитивным. Физиологически логическое мышление связано с левым полушарием человеческого мозга, а образное мышление — с правым полушарием.

Каждое из полушарий человеческого мозга является самостоятельной системой восприятия внешнего мира, переработки информации о нем и планирования поведения в этом мире. Левое полушарие представляет собой как бы большую и мощную ЭВМ, имеющую дело со знаками и процедурами их обработки. Речь, мышление словами, рационально-логические процедуры переработки информации и т.п. — все это реализуется именно в левом полушарии. В правом же полушарии реализуется мышление на уровне чувственных образов: эстетическое восприятие мира, музыка, живопись, ассоциативное узнавание, рождение принципиально новых идей и открытий и т.п. Весь тот сложный механизм образного мышления, который нередко определяют одним термином «интуиция», и является правополушарной областью деятельности мозга.

Нередко правополушарное мышление связывают с деятельностью в искусстве. Иногда это мышление даже называют художественным. Однако, и более формализованные виды деятельности в существенной мере используют интуитивный механизм мышления. Любопытны высказывания крупных ученых о роли интуиции в научной деятельности. «Подлинной ценностью, — говорил А. Эйнштейн [8], — является, в сущности, только интуиция. Для меня не подлежит сомнению, что наше мышление протекает, в основном, минуя символы (слова) и к тому же бессознательно». А. Пуанкаре высказывается еще более определенно: «… для того, чтобы создать арифметику, как и для того, чтобы создать геометрию или какую бы то ни было науку, нужно нечто другое чем чистая логика. Для обозначения этого другого у нас нет иного слова, кроме слова «интуиция» [9].

Различие между двумя механизмами мышления можно проиллюстрировать принципами составления связного текста из отдельных элементов информации: левополушарное мышление из этих элементов создает однозначный контекст, т.е. из всех бесчисленных связей между предметами и явлениями оно активно выбирает только некоторые, наиболее существенные для данной конкретной задачи [3]. Правополушарное же мышление создает многозначный контекст, благодаря одновременному охватыванию практически всех признаков и связей одного или многих явлений. Иными словами логико-знаковое мышление вносит в картину мира некоторую искусственность, тогда как образное мышление обеспечивает естественную непосредственность восприятия мира таким, каков он есть.

Это фундаментальное различие между лево- и правополушарной стратегией переработки информации имеет прямое отношение к формированию различных способностей. Так, для научного творчества, т.е. для преодоления традиционных представлений, необходимо восприятие мира во всей его целостности, что предполагает развитие способностей к организации многозначного контекста (образного мышления). Существуют многочисленные наблюдения, что для людей, сохраняющих способности к образному мышлению, творческая деятельность менее утомительна, чем рутинная, монотонная работа. Люди же, не выработавшие способности к образному мышлению, нередко предпочитают выполнять механическую работу, причем она им не кажется скучной, поскольку они как бы «закрепощены» собственным формально-логическим мышлением. Отсюда ясно, как важно с ранних пор правильно строить воспитание и обучение, чтобы оба нужных человеку типа мышления развивались гармонично, чтобы образное мышление не оказалось скованным логикой, чтобы развивался творческий потенциал человека.

Развитие средств компьютерной техники и огромное разнообразие программных продуктов открывают новые возможности для создания современного пользовательского интерфейса в информационных системах поддержки принятия решений. Новые средства ввода, вывода, передачи, хранения и преобразования информации позволяют использовать речевой ввод и вывод, виртуальную реальность, мультипликационные и видеообразы, чертежи, карты, сложные трехмерные динамические графические образы и т.п., что существенно расширяет «полосу пропускания» информации при общении человека с компьютером.

Наиболее быстро читается человеком динамически синтезируемый образ, построенный на базе измеренных, вычисленных и справочных данных. Хорошо развитый у человека двумерный и трехмерный механизм распознавания образов, а также чувство симметрии позволяет очень быстро и эффективно воспринимать и обрабатывать различные виды данных, если они представлены как зрительные когнитивные (cognition- познавание) образы. Статическая составляющая когнитивных образов минимальна, основную информацию несет динамика (цвет, форма, расположение на экране) и ее эволюция. Наиболее эффективна когнитивная графика для быстрой оценки ситуации в целом, так как позволяет, не анализируя большого количества разнородных сигналов и их значений сделать вывод о нештатной ситуации, пути ее развития и адекватных управляющих решений. При построении образов желательно сгруппировать участвующие в его создании сигналы на однотипные и взаимозависимые, Каждая из этих групп параметров на экране должна представляться некоторым графическим когнитивным образом, например: сектором, гистограммой, крестом, кругом, петлей гистерезиса и т.п., несущими определенный технологический смысл и имеющий однозначную технологическую интерпретацию в ОУ.

Принципы построения когнитивного образа типа «калейдоскоп»

Аналогом когнитивного образа взят образ из детского калейдоскопа, где ребенок, крутя прибор, видит удивительный мир симметричных меняющихся цветных фигур. При этом в разработанном когнитивном образе было введено естественное для ЛПР ограничение на количество одновременно управляемых динамически меняющихся переменных в соответствии с законом Миллера Дж. А. (семь — плюс/минус два) [10].

Под технологическим участком (ТУ) магистрального нефтепровода (МН) понимается трубопровод с нефтеперекачивающими станциями (НПС), линейной частью (ЛЧ), связывающие два нефтехранилища в виде резервуарных парков (РП). Технологические участки могут относиться к разным нефтепроводам.

В качестве «когнитивного образа процесса перекачки нефти» по ТУ МН рассматривается подход, основанный на когнитивном образе «линия гидроуклона» [11] и ядре, представленном в виде диаграммы Кивиата [12]. «Линия гидроуклона» образно характеризует распределение давлений в стационарных и нестационарных режимах функционирования нефтепровода и показывает взаимосвязь с эпюрой несущей способности трубы и профилем трассы нефтепровода, где возможны ситуации появления точек перегиба (разрыв сплошности потока и образование полостей, заполненных парами перекачиваемой нефти).

Диаграмма Кивиата показывает в едином образе состояние множества контролируемых технологических участков одного или нескольких нефтепроводов и наличие в них нештатных ситуаций и сообщений об отклонениях от режима эксплуатации МН.

Мини-образ «линия гидроуклона» для ТУ 1 калейдоскопа представлен динамическим образом вида (рис. 1):

Рис. 1. Мини-образ «линия гидроуклона» для ТУ 1

Когнитивный образ ядра «калейдоскопа» для восьми ТУ представляет собой фигуру восьмигранника, представленную на рис. 2 .

Рис. 2. Вид ядра калейдоскопа в виде восьмиугольной диаграммы Кивиата

Каждый сектор этого восьмигранника представляет состояние конкретного технологического участка, которое представляется цветной триадой:

• первый элемент этой триады от центра (цвет — «желтый») представляет сообщения типа — «извещения», включающие события, не требующие принятия управляющих решений на конкретном ТУ МН;
• второй элемент этой триады от центра (цвет — «ярко-красный») представляет сообщения типа — «смена режима», включающие события, требующие принятия управляющих решений по изменению режима работы конкретного ТУ МН;
• третий элемент этой триады от центра (цвет — «темно-красный») представляет сообщения типа — «останов», включающие события, требующие принятия управляющих решений по остановке конкретного ТУ МН;
• штатное состояние ТУ МН (где нет сообщений вышеописанных типов) имеет цвет — зеленый.

В зависимости от тяжести событий на каждом ТУ МН его мини-образ «линия гидроуклона» (рис. 1) перекрашивается в соответствующий цвет, по которому диспетчер может определить приоритеты и выбрать конкретные управляющие действия.

Примеры работы когнитивного образа типа «калейдоскоп» представлены на рис. 3.

Рис. 3. Представление события типа «извещения по ТУ МН»

Рис. 4. Представление события типа «смена режима ТУ МН»

Рис. 5. Представление события типа «останов ТУ МН»

Примеры обобщенного представления состояния ТУ МН отображены на рис. 6 и рис. 7.

Рис. 6. Пример 1 обобщенного представления состояния ТУ МН

Рис. 7. Пример 2 обобщенного представления состояния ТУ МН

При необходимости уточнения выбранного действия диспетчер может путем «клика» «мышью» на соответствующий мини-образ «линия гидроуклона» перейти на полный когнитивный образ «линия гидроуклона» для конкретного МН, представленный на рис. 8. Последний рисунок, имея результаты оперативной диагностики состояния технологии перекачки на конкретном ТУ МН, позволяет диспетчеру в процессе оценки состояния и принятии управляющих решений более точно оценить состояние технологии и выбрать коррелированное с результатами диагностики управляющее решение [10].

Рис. 8. Окно оценки конкретной нештатной ситуации на конкретном ТУ МН и выбора адекватного нештатной ситуации управляющего решения

Выводы

Рассмотренный подход к реализации когнитивного образа типа «калейдоскоп» позволяет организовать более качественную интеллектуальную помощь лицам оперативно-диспетчерского персонала при управлении МН в нештатных ситуациях.

Литература

1. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика/ Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1991. 192 с.
2. Арнхейм Р. Визуальное мышление //Хрестоматия по общей психологии. М., Изд-во МГУ, 1981. — стр. 97-107.
3. Поспелов Д.А. Фантазия или Наука. На пути к искусственному интеллекту. М.: Наука, 1982.
4. Гвишиани В.А., Бритков В.Б., Башлыков А.А., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. — М.: издательство «Эдиториал УРСС, 2001, 303 с.
5. Башлыков А.А. Человек в системе оперативно-диспетчерского управления и проблемы автоматизации процессов для интеллектуальной поддержки принятия решений. — М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 1/2014, стр. 11-19.
6. Поспелов Д.А. Когнитивная графика — окно в новый мир. // Программные продукты и системы. 1992. с. 4-6.
7. Башлыков А.А. Когнитивное управление как новая парадигма построения интеллектуальных систем человеко-машинного управления сложными и экологически опасными объектами и технологиями. — М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 2/2013, стр. 15-21.
8. Эйнштейн А. Физика и реальность. М.: Наука, 1965.
9. Пункаре А. О науке. М.: Наука, 1983.
10. Башлыков А.А. «Линия гидроуклона» как когнитивный образ для организации директорного управления магистральными нефтепроводами. — М: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. ВНИОЭНГ. № 3/2015, стр. 4-11.
11. Миллер Дж. А., Магическое число семь, плюс или минус два, сб. «Инженерная психология», изд-во «Прогресс», 1964.
12. M. Pinzger, H. Gall, M. Fischer, and M. Lanza. Visualizing Multiple Evolution Metrics In Proceedings of the 2005 ACM symposium on Software Visualization Visualization of the software development process, Pages: 67 — 75.

comments powered by HyperComments

Когнитивная графика — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Cтраница 1

Когнитивная графика — направление в машинной графике, которое связывает представления, возникающие на экране дисплея, с когнитивными процессами, протекающими при решении задач ( подсознательным мышлением специалиста — прим. Когнитивная графика позволяет визуализировать процесс решения. При достаточно продуманной системе визуализации образцы, возникающие в динамике на экране, могут помочь пользователю, решающему задачу в интерактивном режиме, увидеть те закономерности или пути решения задачи, которые ранее для него не были доступны.  [1]

Блок когнитивной графики — это совокупность программно-аппаратурных средств, которые позволяют ЛПР визуально воспринимать процесс и результаты поиска решений благодаря установлению взаимосвязей между изображениями, возникающими на экране дисплея с когнитивными процессами образного мышления, протекающими при решении НФЗ.  [2]

Блок когнитивной графики — это совокупность программно-аппаратурных средств, которые позволяют пользователю визуально воспринимать процесс и результаты поиска решений благодаря установлению взаимосвязей между изображениями, возникающими на экране дисплея с когнитивными процессами образного мышления, протекающими при решении НФЗ.  [3]

Кроме того, когнитивная графика может быть реализована с использованием принципов нейросетей. Один из подходов такого типа описан ниже.  [4]

Для решения этой задачи будет использована и специальная когнитивная графика, и методы перебора вариантов, и ряд специфических методов, которым систему обучат опытные инженеры-проектировщики. Если проект осуществляется в области экономики, то вместо чертежей мы будем иметь бизнес-план.  [5]

Интересные возможности к структурированию знаний добавляют системы когнитивной графики.  [6]

В замечательной работе [ Зенкин, 1991 ] по когнитивной графике показано, как удачная раскраска числовых массивов помогает решить многие исключительно трудные задачи из области теории чисел. К сожалению, как правило, в ней приводятся лишь решения задач, но не объясняется, каким образом автор пришел к таким решениям. В этом и следующих разделах мы покажем, как можно использовать для этого принцип семиотической интроспекции подобное — отождествить, различие — подчеркнуть.  [7]

Для поддержки этих запросов достаточно обеспечить доступ к средствам картографики, когнитивной графики и мультимедиа.  [8]

Представляемые в цвете интегральные оценки состояния системы можно рассматривать как реализацию когнитивной графики, позволяющую специалисту облегчить принятие решения. Программная система НЕЙРОС рассматривается как прототип интеллектуальной системы ( на принципах нейросетей) для решения задач энергетических исследований.  [9]

Представление абстрактных понятий и объектов в виде визуальных образов, осуществляемое когнитивной графикой, открывает новые возможности перед пользователем интеллектуальной системы. Следует заметить, что в системах с когнитивной графикой человек, т.е. пользователь, работающий преимущественно с образами исследуемых объектов, является основной подсистемой этих человеко-машинных систем. Описанные выше особенности левополушарного и правополушарного мышления позволяют оценивать с позиций интеллектуализации человеко-машинные системы с когнитивной графикой, в которых именно визуализация объектов предметной области стимулирует образное, интуитивное, правополушарное мышление человека и качественно повышает его интеллектуальный творческий потенциал, и дают достаточное основание рассматривать такие системы как интеллектуальные системы.  [10]

Интеграция на логическом уровне.  [11]

Дружественный интерфейс обеспечивается интеллектуальной системой организации ВЭ, включающей средства информационно-справочного режима, иллюстративной и когнитивной графики.  [12]

Осознание особой роли визуальной информации началось с появлением персональных компьютеров, а еще точнее — с появлением так называемой когнитивной графики, дающей человеку возможность с помощью компьютера свободно оперировать зрительными образами. Исследования в этой области еще только начались, но уже видно, что будущее психологии познания связано с когнитивной графикой.  [13]

ПИИ входят три основных блока: лингвистический процессор ( ЛП), блок регламентированного общения ( БРО) и блок когнитивной графики.  [14]

Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моделируемых или наблюдаемых процессов. Когнитивная графика позволяет в наглядном и выразительном виде представить множество параметров, характеризующих изучаемое явление, освобождает пользователя от анализа тривиальных ситуаций, способствует быстрому освоению программных средств и повышению конкурентоспособности разрабатываемых ИИС. Применение когнитивной графики особенно актуально в системах мониторинга и оперативного управления, в обучающих и тренажерных системах, в оперативных системах принятия решений, работающих в режиме реального времени.  [15]

Страницы:      1    2

Компьютерная графика в деталях — Боддунан

Компьютерная графика занимается созданием, представлением, обработкой и отображением изображений с помощью компьютера. Он играет важную роль в мультимедийном приложении. Изображения, используемые в компьютерной графике, можно разделить на два типа.

1. Штриховые чертежи
Это рисунки и иллюстрации в виде 2D и 3D изображений, которые создаются из математического представления простых объектов, таких как линии, окружности, дуги и т. д. Простые типы объектов используются для создания сложных объектов. Например: изображение стула можно нарисовать с помощью линий и дуг. Числовые результаты, полученные в результате вычислений, также могут быть преобразованы в графические формы, такие как гистограммы или круговые диаграммы, с использованием простых объектов.

Область компьютерной графики, связанная с этим типом изображений, называется генеративной графикой. Генеративная графика широко используется при создании иллюстративных диаграмм. Двумя очень важными приложениями генеративной графики являются CAD (автоматизированное проектирование) и CAM (автоматизированное производство). В настоящее время пакеты САПР широко используются при проектировании моделей самолетов, кораблей и строительных конструкций, компоновки печатных плат, трубопроводов химических заводов и т. д. На основе этих чертежей автоматически создается и используется производственная информация, такая как список деталей, список узлов и т. д. пакетами CAM. Самым большим преимуществом использования пакетов CAD и CAM для таких приложений является то, что изменения конструкции могут быть быстро изменены путем немедленного создания точных сборочных чертежей и связанных списков деталей и подсборок.

2. Изображение
Это изображения и фотографии, состоящие из набора пикселей (краткая форма «элемента изображения», который является единицей измерения на экране компьютера). Пиксели изображения расположены в виде двумерная матрица. Это двумерное (или пространственное) представление называется разрешением изображения. Поскольку представление изображений в памяти представляет собой прямой перенос изображения пиксель за пикселем, понятия дуги линии или окружности не существует.

Каждый пиксель состоит из трех компонентов: красного (r), зеленого (G) и синего (B). На экране дисплея каждый компонент пикселя соответствует люминофору. Люминофор светится при возбуждении электронной пушкой. Различные комбинации различных интенсивностей RGB дают разные цвета.

Область компьютерной графики, связанная с типом изображений, известна как когнитивная графика. Когнитивная графика наряду с методами обработки изображений (такими как сжатие и распаковка изображений, очистка зашумленных или размытых изображений, редактирование изображений и т. д.) широко используется в приложениях, связанных с распознаванием и классификацией изображений. Например, база данных изображений, содержащая изображения отпечатков пальцев людей, обычно используется в настоящее время в уголовном расследовании. Еще одним подобным приложением является классификация изображений ЭКГ и рентгеновских снимков различных частей тела для проведения медицинской диагностики пациентов с помощью компьютеров.

ТРЕБОВАНИЯ К АППАРАТНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ ДЛЯ ГРАФИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ

Компьютерная графика обычно включает следующие аппаратные устройства:

программное обеспечение, часто используется для непосредственного рисования изображений на экране компьютера с нуля для приложений генеративной графики.

2. Планшет или дигитайзер с прямоугольными координатами также используется в качестве устройства ввода для генеративных графических приложений для ввода существующей линии (например, карты) в компьютер.

3. Сканеры (оптические сканеры, дигитайзеры для сканирования изображений и т. д.) чаще всего используются в качестве устройств ввода для захвата фотографий и рисунков в виде цифровых изображений для приложений когнитивной графики.

4. Цифровая камера — цифровые изображения также захватываются непосредственно цифровой камерой или оборудованием захвата кадров, таким как плата видеозахвата, подключенная к какому-либо стандартному источнику видео, например видеокамере или кассетному видеомагнитофону (ВКМ)

5. Компьютерные экраны с возможностью отображения графики используются для отображения графики.

6. Лазерные принтеры чаще всего используются для вывода графики в печатном виде.

7. Плоттеры также используются для вывода графики в печатном виде.

ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ ДЛЯ ГРАФИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ

Следующие возможности обработки графики очень желательны в мультимедийной компьютерной системе для лучшего представления и использования графической информации.

1. Программное обеспечение для рисования или рисования
Это программное обеспечение позволяет пользователю создавать графику с нуля с помощью мыши и различных простых объектов, таких как линии, круги и многоугольники с различными поддерживающими цветами. Это также позволяет пользователю изменять и улучшать графические изображения, созданные с помощью сканера или программного обеспечения для захвата экрана. Все эти функции делают это программное обеспечение очень полезным для создания желаемой графики в мультимедийном приложении.

2. Программное обеспечение для захвата экрана
Часто нам нужно включить изображения с экрана компьютера в какой-либо документ. Пакеты программного обеспечения для захвата экрана используются в таких случаях для захвата отображения экрана компьютера в виде графического изображения.

3. Картинки
Картинки — это библиотека часто используемых графических изображений или объектов, таких как персональный компьютер, принтер, самолет, телефон, цветок, здание и т. д. Эти изображения можно напрямую импортировать из библиотеки и использовать в мультимедийном приложении, экономя время и усилия, которые в противном случае могли бы потребоваться для создания или поиска и захвата аналогичного объекта изображения. Это также полезно, если у вас нет сканера или какого-либо другого средства ввода графики в компьютер. Библиотека картинок часто предоставляет возможность добавлять новые объекты или удалять существующие объекты из библиотеки.

4. Импорт графики
Задача создания мультимедийного приложения, включающего графику, часто может быть значительно упрощена, если прикладное программное обеспечение может импортировать графические изображения в некоторых стандартных форматах. Общие графические форматы включают BMP, GIF и PCX.

Горячий Просмотров: 5489

……….

---

Поставьте лайк на Facebook, твитните или поделитесь этой статьей на других сайтах закладок.

Здесь пока нет комментариев

Войдите, чтобы оставить комментарий

Имя пользователя

Пароль

Зарегистрироваться

Использование анализа когнитивной работы для разработки клинических дисплеев

. 2001; 84 (часть 1): 127–31.

Дж Эффкен ¹ , R Loeb, K Johnson, S Johnson, V Reyna

принадлежность

• ¹ Колледж медсестер Аризонского университета, Тусон, AZ 85721-0203, США. [email protected]

• PMID: 11604719

Дж. Эффкен и соавт. Stud Health Technol Inform. 2001.

. 2001; 84 (часть 1): 127–31.

Авторы

Дж Эффкен ¹ , Р. Леб, К. Джонсон, С. Джонсон, В. Рейна

принадлежность

• ¹ Колледж медсестер Аризонского университета, Тусон, AZ 85721-0203, США. [email protected]

• PMID: 11604719

Абстрактный

В современных отделениях интенсивной терапии клиницисты регулярно объединяют огромное количество дискретных точек данных, чтобы получить целостную картину состояния своих пациентов. Часто врач должен получать эти элементы данных со многих устройств, что усложняет задачу. Поскольку визуальное представление данных усиливает познание, используя хорошо известные способности человеческого восприятия, неудивительно, что растущий объем исследований направлен на эффективное представление визуальной информации на клинических дисплеях. Тем не менее, разработка клинических дисплеев, которые эффективно поддерживают интеграцию и понимание врачами многих дискретных элементов данных в сложных, высокотехнологичных рабочих областях, таких как отделения интенсивной терапии, остается труднодостижимой задачей. Возможно, традиционные методы анализа и проектирования просто не подходят для такой сложной среды. Висенте описал новую методологию, названную «анализом когнитивной работы» (CWA), которая нацелена на анализ сложных областей работы. Анализ существенно отличается от традиционных аналитических методов, особенно тем, что в нем основное внимание уделяется анализу рабочей области, а также предписанием явного сбора информации на пяти уровнях (рабочая область, диагностические и лечебные задачи, диагностические стратегии, социально-экономические аспекты). организационные и клинические навыки), которые накладывают ограничения на окончательный дизайн дисплея. В этой модели порядок сбора данных также имеет решающее значение. Поскольку ограничения рабочей области, как правило, являются наиболее постоянными, они, вероятно, оказывают наибольшее влияние на дизайн, и поэтому анализ начинается с них. По мере того, как анализ проходит через последующие уровни, выявляются дополнительные проектные ограничения. Недавно мы использовали CWA для анализа информационных потребностей в интерактивных графических дисплеях, которые будут интегрировать и представлять данные в структурах, помогающих клиницистам визуализировать физиологическое состояние пациента. Мы обнаружили, что анализ был эффективным способом определения информационных потребностей на нескольких уровнях. Исходя из нашего опыта, CWA представляет собой общую методологию, которая очень применима к медицинской информатике.

Похожие статьи

• Отображение клинической информации для улучшения результатов интенсивной терапии.

  Эффкен Дж.А., Леб Р.Г., Канг Ю., Лин З.К. Эффкен Дж.А. и соавт. Int J Med Inform. 2008 ноябрь; 77 (11): 765-77. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2008.05.004. Epub 2008 17 июля. Int J Med Inform. 2008. PMID: 18639487

• Анализ рабочей области для отображения погоды авиадиспетчером.

  Альстром У. Альстром У. J Безопасность Res. 2005;36(2):159-69. doi: 10.1016/j.jsr.2005.03.001. J Безопасность Res. 2005. PMID: 15878775

• Когнитивная инженерия в дизайне интерфейсов.

  Джасперс М.В., Стин Т. Джасперс М.В. и др. Stud Health Technol Inform. 2002;90:123-7. Stud Health Technol Inform. 2002. PMID: 15460673

• Графические тактильные дисплеи для слабовидящих людей.

  Видаль-Верду Ф., Хафез М. Видаль-Верду Ф. и др. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2007 март; 15(1):119-30. doi: 10.1109/ТНСРЕ.2007.891375. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2007. PMID: 17436884 Обзор.

• Выявление стратегий рассуждений при принятии медицинских решений: методическое руководство.

  Ароча Дж.Ф., Ван Д., Патель В.Л. Ароча Дж. Ф. и соавт. Дж. Биомед Информ. 2005 г., апрель; 38 (2): 154–71. doi: 10.1016/j.jbi.2005.02.001. Дж. Биомед Информ. 2005. PMID: 15797004 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Новый дизайн интерфейса для приложений мониторинга пациентов в реаниматологии: обзор человеческого фактора.

  Андраде Э., Куинлан Л., Харт Р., Бирн Д., Фэллон Э., Келли М., Кейси С., Кирран Ф., О’Коннор П., О’Хора Д., Скалли М., Лаффи Дж., Плэдис П., Беучи А., Олейгин Г. . Андраде Э. и соавт. JMIR Hum Factors. 3 июля 2020 г .; 7 (3): e15052. дои: 10.2196/15052. JMIR Hum Factors. 2020. PMID: 32618574 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

• Лучшие практики визуализации данных: создание и оценка отчета для научно обоснованной программы предотвращения падений.

  Хаснабиш С., Бернс З., Коуч М., Маллин М., Ньюмарк Р., Дайкс П.С. Хаснабиш С. и др. J Am Med Inform Assoc. 2020 1 февраля; 27 (2): 308-314. doi: 10.1093/jamia/ocz190. J Am Med Inform Assoc. 2020. PMID: 31697326 Бесплатная статья ЧВК.

• Дизайн VitalPAD , ориентированный на клиницистов — интеллектуальное устройство мониторинга и связи для повышения безопасности пациентов в отделении интенсивной терапии.

  Флор Л., Бодри С., Джонсон К.Т., Уэст Н., Бернс К.М., Ансермино Дж.М., Дюмон Г.А., Уэнсли Д., Скиппен П., Горджес М. Флор Л. и др. IEEE J Transl Eng Health Med. 2018 5 марта; 6:3000114. doi: 10.1109/JTEHM.2018.2812162. Электронная коллекция 2018. IEEE J Transl Eng Health Med. 2018. PMID: 29552425 Бесплатная статья ЧВК.

• Разработка поддержки принятия решений в режиме реального времени для реанимации при травмах.

  Ядав К., Чемберлен Дж.М., Льюис В.Р., Абтс Н., Чавла С., Эрнандес А., Джонсон Дж., Тувесон Г., Берд Р.С. Ядав К. и др. Академия скорой медицинской помощи. 2015 сен;22(9):1076-84. doi: 10.1111/acem.12747. Epub 2015 24 августа. Академия скорой медицинской помощи. 2015. PMID: 26300010 Бесплатная статья ЧВК.

• Ограничения рабочей области для моделирования хирургической производительности.