13575
Верифицированный переводчик
Переводчик Числов Евгений Владимирович
2 086Свободен
Дата регистрации: 25 мая, 2017 г.
Россия, Москва
Мужской
Специализации:
Устные переводы (Последовательный перевод, Гид-переводчик)
Письменные переводы (Перевод сайтов, Деловая и личная переписка, Договоры и контракты, Технический, Автотранспорт, Авиация и космос, Автоматизация и робототехника, Оборонная промышленность, Компьютеры: общая тематика, Компьютеры: программы, Лингвистика, Механика, машиностроение, Образование, педагогика, Судостроение, мореплавание, Туризм)
Стаж работы:
6 лет
Родной язык:
Русский
Иностранные языки:
Английский
Фрилансер
Программы:
SDL Trados, MS Office, Adobe FineReader, Foxit
Образование:
Московский Государственный Областной Педагогический Институт / Факультет иностранных языков / 2011 год
Возраст:
35 лет
О себе:
Свыше шести лет занимаюсь письменными и устными переводами, в частности техническими. Наиболее близкими тематиками являются техническая, военная, IT. Имеется возможность практиковать устный последовательный и синхронный переводы, принимая участие в зарубежных командировочных поездках. Всегда рад развиваться как в узкоспециализированном направлении, так и узнавать что-то новое. Именно поэтому переводы для меня - кладезь знаний, возможность постичь непостижимое, расширить свой кругозор и увеличить размер и объем своих интересов.
Принимал участие в следующих проектах:
* Лингвистическое сопровождение при запуске птицефабрики
* Лингвистическое сопровождение в рамках военно-промышленной выставки DEFEXPO'14
* Лингвистическое сопровождение инспекции вертолетоносца типа "Мистраль"
* Лингвистическое сопровождение проекта монтажа производственной линии шоколадной продукции
* Лингвистическое сопровождение приемки-передачи военно-транспортных самолетов марки "Ил" иностранным заказчикам после проведения капитально-восстановительного ремонта
* Лингвистическое сопровождение проекта монтажа, пуско-наладки и ввода в эксплуатацию оборудования летающего кинотеатра «Полет над Москвой» на территории открывшегося парка «Зарядье», Москва
*Лингвистическое сопровождение проекта строительства нефтегазоперерабатывающего завода мощностью 200 млн тонн (Тобольск, Тюменская область).
*Лингвистическое сопрвождение проекта «ЭкзоМарс 2020» по запуску марсохода в целях исследования поеврхности Марса на предмет потенциальных биосигнатур (Королев, Московская обоасть).
Язык перевода - английский.
Образцы переводов
Feature Based Tracking Algorithms for Imaging Infrared Anti-Ship Missiles
ABSTRACT
This paper investigates feature based tracking algorithms that could be used within models of imaging infrared anti-ship missile seekers in a simulation environment. The algorithms use global shape based object features such as Fourier Descriptors or Hu Moments to track a target in rendered sensor images. A template of the desired target is saved during acquisition, and matching is performed between the template and the features of unknown objects extracted from subsequent sensor images. The centroid of the object that matches the best becomes the seeker aim-point. A seeker using local features, generated by the Scale Invariant Feature Transform, to track objects will also be examined. It discriminates between objects within the sensor images by clustering SIFT features that have neighbouring regions of similar intensity. The cluster of features whose average neighbouring intensity is the closest to a desired target template is chosen as the highest priority cluster. A variable radius distance metric is used to reject features in this cluster that are too far from the seeker’s previous aim-point. The new aim-point is calculated as the centroid of the cluster of remaining features. Comparisons of the three algorithms’ ability to track a naval vessel deploying countermeasures will be also presented.
Keywords: Fourier Descriptors, Hu Moments, Scale Invariant Feature Transform, imaging infrared seeker
ABSTRACT
This paper investigates feature based tracking algorithms that could be used within models of imaging infrared anti-ship missile seekers in a simulation environment. The algorithms use global shape based object features such as Fourier Descriptors or Hu Moments to track a target in rendered sensor images. A template of the desired target is saved during acquisition, and matching is performed between the template and the features of unknown objects extracted from subsequent sensor images. The centroid of the object that matches the best becomes the seeker aim-point. A seeker using local features, generated by the Scale Invariant Feature Transform, to track objects will also be examined. It discriminates between objects within the sensor images by clustering SIFT features that have neighbouring regions of similar intensity. The cluster of features whose average neighbouring intensity is the closest to a desired target template is chosen as the highest priority cluster. A variable radius distance metric is used to reject features in this cluster that are too far from the seeker’s previous aim-point. The new aim-point is calculated as the centroid of the cluster of remaining features. Comparisons of the three algorithms’ ability to track a naval vessel deploying countermeasures will be also presented.
Keywords: Fourier Descriptors, Hu Moments, Scale Invariant Feature Transform, imaging infrared seeker
Поэлементные алгоритмы слежения для противокорабельных ракет с ИК головками самонаведения
РЕЗЮМЕ
В настоящей исследовательской работе рассматриваются поэлементные алгоритмы слежения, используемые в моделировании работы противокорабельных ракет с ИК головками самонаведения в рамках созданной среды моделирования. Алгоритмы сопровождения цели по сформированным датчиками изображениям основаны на таких известных признаках формы сопровождаемых объектов как Фурье-дескрипторы или моменты изображения. Во время этапа захвата цели создается профиль требуемой цели, и поиск соответствия происходит на основе данного профиля цели и признаков неопознанных объектов, полученных из последующих данных изображений датчиков. Геометрический центр объекта, наиболее подходящий по всем параметрам, становится целью головки самонаведения. Также в тексте настоящей научной работы будут рассмотрены головки самонаведения, использующие во время сопровождения целей локальные признаки, полученные в процессе работы алгоритма сравнения изображений SIFT (от англ. “Scale-Invariant Feature Transform” - алгоритм сравнения изображений, подвергнутых трансформациям изменения масштаба, смещения объекта, поворотов камеры или объекта). Данный алгоритм обеспечивает различение объектов по полученным изображениям датчиков на основе группирования дескрипторов SIFT, которые содержат группы соседних точек с одинаковой контрастностью. Та группа дескрипторов, чья средняя контрастность групп точек является наиболее сопоставимой с профилем цели, и является наиболее приоритетной группой дескрипторов. Различные методы вычисления радиусов и расстояний используются для фильтрации тех дескрипторов в группе, которые находятся слишком “далеко” от предыдущей цели головки самонаведения. Новая цель формируется в качестве геометрического центра группы отфильтрованных дескрипторов. В настоящей работе также будет приведен сравнительный анализ трех рассматриваемых алгоритмов в отношении обеспечения сопровождения морского судна, применяющего средства РЭБ.
Ключевые слова: Фурье-дескрипторы, моменты изображения, SIFT-дескрипторы, ИК головка самонаведения
РЕЗЮМЕ
В настоящей исследовательской работе рассматриваются поэлементные алгоритмы слежения, используемые в моделировании работы противокорабельных ракет с ИК головками самонаведения в рамках созданной среды моделирования. Алгоритмы сопровождения цели по сформированным датчиками изображениям основаны на таких известных признаках формы сопровождаемых объектов как Фурье-дескрипторы или моменты изображения. Во время этапа захвата цели создается профиль требуемой цели, и поиск соответствия происходит на основе данного профиля цели и признаков неопознанных объектов, полученных из последующих данных изображений датчиков. Геометрический центр объекта, наиболее подходящий по всем параметрам, становится целью головки самонаведения. Также в тексте настоящей научной работы будут рассмотрены головки самонаведения, использующие во время сопровождения целей локальные признаки, полученные в процессе работы алгоритма сравнения изображений SIFT (от англ. “Scale-Invariant Feature Transform” - алгоритм сравнения изображений, подвергнутых трансформациям изменения масштаба, смещения объекта, поворотов камеры или объекта). Данный алгоритм обеспечивает различение объектов по полученным изображениям датчиков на основе группирования дескрипторов SIFT, которые содержат группы соседних точек с одинаковой контрастностью. Та группа дескрипторов, чья средняя контрастность групп точек является наиболее сопоставимой с профилем цели, и является наиболее приоритетной группой дескрипторов. Различные методы вычисления радиусов и расстояний используются для фильтрации тех дескрипторов в группе, которые находятся слишком “далеко” от предыдущей цели головки самонаведения. Новая цель формируется в качестве геометрического центра группы отфильтрованных дескрипторов. В настоящей работе также будет приведен сравнительный анализ трех рассматриваемых алгоритмов в отношении обеспечения сопровождения морского судна, применяющего средства РЭБ.
Ключевые слова: Фурье-дескрипторы, моменты изображения, SIFT-дескрипторы, ИК головка самонаведения
АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО ЦНИИ «КУРС»
УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПОДГОТОВКИ ОПЕРАТОРОВ ТЕЛЕУПРАВЛЯЕМЫХ НЕОБИТАЕМЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ
Назначение
Предназначен для проведения занятий и тренировок операторов ТНПА с целью поддержания и повышения их профессионального мастерства при выполнении следующих работ:
■ Осмотр трубопроводов и кабельных линий
■ Работы на нефтяных и газовых промыслах
■ Установка гидроакустических маркеров и подъем предметов
■ Выполнение поисковых и обследовательских работ в прибрежных морских или внутренних водах
■ Поддержка подводно-технических работ, выполняемых водолазами
■ Исследование подводных объектов (корпусов кораблей, затонувших самолетов,
подводных лодок и т.д.)
Состав тренажера
АРМ оператора манипуляторов (навесного оборудования)
АРМ оператора управления ТНПА
АРМ инструктора
Реальные пульты управления
Программное обеспечение тренажера включает:
- программное обеспечение АРМ инструктора с редактором миссий
- физическую модель поведения ТНПА
- математические модели оборудования ТНПА
- математическую модель визуализации
Тренажер разработан по заказу МЧС России в рамках ОКР «Создание учебно-тренировочного комплекса для подготовки специалистов по действиям в особо сложных условиях с использованием необитаемых подводных аппаратов, включая подводное разминирование», шифр «УТМК».
Тренажер прошел Госиспытания в декабре 2014 года.
В январе 2015г. передан в Туапсинский филиал отряда «Центроспас», где началась его эксплуатация.
Тренажер предназначен для подготовки операторов ТНПА четырех типов: «Фалкон», «Пантера+», «Тайгер», «Обзор».
Разработан полностью в России, независимо от западных производителей указанных аппаратов.
Используются как реальные пульты управления ТНПА и его навесным оборудованием, так и их аналоги, разработанные и произведенные в ходе выполнения ОКР.
Программное обеспечение, разработанное при выполнении ОКР, обладает открытой архитектурой, что позволяет адаптировать тренажер к другим типам аппаратов и другому навесному оборудованию.
УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПОДГОТОВКИ ОПЕРАТОРОВ ТЕЛЕУПРАВЛЯЕМЫХ НЕОБИТАЕМЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ
Назначение
Предназначен для проведения занятий и тренировок операторов ТНПА с целью поддержания и повышения их профессионального мастерства при выполнении следующих работ:
■ Осмотр трубопроводов и кабельных линий
■ Работы на нефтяных и газовых промыслах
■ Установка гидроакустических маркеров и подъем предметов
■ Выполнение поисковых и обследовательских работ в прибрежных морских или внутренних водах
■ Поддержка подводно-технических работ, выполняемых водолазами
■ Исследование подводных объектов (корпусов кораблей, затонувших самолетов,
подводных лодок и т.д.)
Состав тренажера
АРМ оператора манипуляторов (навесного оборудования)
АРМ оператора управления ТНПА
АРМ инструктора
Реальные пульты управления
Программное обеспечение тренажера включает:
- программное обеспечение АРМ инструктора с редактором миссий
- физическую модель поведения ТНПА
- математические модели оборудования ТНПА
- математическую модель визуализации
Тренажер разработан по заказу МЧС России в рамках ОКР «Создание учебно-тренировочного комплекса для подготовки специалистов по действиям в особо сложных условиях с использованием необитаемых подводных аппаратов, включая подводное разминирование», шифр «УТМК».
Тренажер прошел Госиспытания в декабре 2014 года.
В январе 2015г. передан в Туапсинский филиал отряда «Центроспас», где началась его эксплуатация.
Тренажер предназначен для подготовки операторов ТНПА четырех типов: «Фалкон», «Пантера+», «Тайгер», «Обзор».
Разработан полностью в России, независимо от западных производителей указанных аппаратов.
Используются как реальные пульты управления ТНПА и его навесным оборудованием, так и их аналоги, разработанные и произведенные в ходе выполнения ОКР.
Программное обеспечение, разработанное при выполнении ОКР, обладает открытой архитектурой, что позволяет адаптировать тренажер к другим типам аппаратов и другому навесному оборудованию.
CSRI KURS JOINT STOCK COMPANY
TRAINING SIMULATOR FOR REMOTELY OPERATED UNDERWATER VEHICLE OPERATORS
Designation
The simulator is designed for training of remotely operated underwater vehicle (ROV) operators to maintain and advance their professional skills within the following scope of work:
■ Inspection of pipelines and cable lines
■ Works in oil and gas industry
■ Placing of hydrophones and lifting of underwater objects
■ Conduction of search and inspection activities in coastal sea or inland waters
■ Support of underwater technical activities performed by divers
■ Survey of submerged objects (ship hulls, sunk aircraft, submarines, etc.)
Simulator Configuration
AWS for manipulators operator (attached implements)
AWS for ROV control operator
AWS for instructor
Original control consoles
Simulator software comprises the following:
- Instructor’s AWS software with mission editor
- ROV physical behavioral model
- ROV equipment mathematical models
- visualization mathematical model
The simulator was designed at the request of the Ministry of Emergency Situations of the Russian Federation under the design and development project “Development of training simulator for specialists working in extremely difficult conditions with ROVs, including works on mine clearing”, project code name “UTMK”.
In December 2014, the simulator successfully passed state tests. In January 2015, the simulator was provided to task group subsidiary organization “Tsentrospas” in Tuapse. Since then the simulator has been in service.
The simulator is designed for operator training on four types of ROVs, namely “Falcon”, “Pantera+”, “Tiger”, and “Obzor”.
The system is a Russian in-house design developed independently of the western manufacturers of the given vehicles.
The simulator is realized with both original ROV control consoles, as well as attached implements, and their analogues developed and manufactured under the design and development project.
The software developed under the design and development project has an open architecture ensuring simulator adaptation for application with other types of underwater vehicles and attached implements.
TRAINING SIMULATOR FOR REMOTELY OPERATED UNDERWATER VEHICLE OPERATORS
Designation
The simulator is designed for training of remotely operated underwater vehicle (ROV) operators to maintain and advance their professional skills within the following scope of work:
■ Inspection of pipelines and cable lines
■ Works in oil and gas industry
■ Placing of hydrophones and lifting of underwater objects
■ Conduction of search and inspection activities in coastal sea or inland waters
■ Support of underwater technical activities performed by divers
■ Survey of submerged objects (ship hulls, sunk aircraft, submarines, etc.)
Simulator Configuration
AWS for manipulators operator (attached implements)
AWS for ROV control operator
AWS for instructor
Original control consoles
Simulator software comprises the following:
- Instructor’s AWS software with mission editor
- ROV physical behavioral model
- ROV equipment mathematical models
- visualization mathematical model
The simulator was designed at the request of the Ministry of Emergency Situations of the Russian Federation under the design and development project “Development of training simulator for specialists working in extremely difficult conditions with ROVs, including works on mine clearing”, project code name “UTMK”.
In December 2014, the simulator successfully passed state tests. In January 2015, the simulator was provided to task group subsidiary organization “Tsentrospas” in Tuapse. Since then the simulator has been in service.
The simulator is designed for operator training on four types of ROVs, namely “Falcon”, “Pantera+”, “Tiger”, and “Obzor”.
The system is a Russian in-house design developed independently of the western manufacturers of the given vehicles.
The simulator is realized with both original ROV control consoles, as well as attached implements, and their analogues developed and manufactured under the design and development project.
The software developed under the design and development project has an open architecture ensuring simulator adaptation for application with other types of underwater vehicles and attached implements.
Тарифы
Письменный перевод:
Английский
400-500
РУБ
/ 1800 знаков
Устный перевод
1000-2000
РУБ
/ час
