Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Building Material Recognition and Feature Extraction Using Small CCD Sensor and Image Analysis and Clustering Techniques

Pagnotta Stefano, Filimon Danis Ionut, Gallello Gianni, Lezzerini Marco

Inżynieria Mineralna

|

2024

|

Vol. 1, no. 1

229-236

EN

Heritage Building material recognition is the process of classifying building materials based on their visual appearance. It is important in construction, urban planning, and archaeology. Image analysis is a common approach, starting with acquiring RGB images, then extracting features using techniques such as colour histograms and texture analysis, and clustering the materials into groups using algorithms like k-means. Finally, the materials are classified into categories using classifiers like decision trees, SVM, or neural networks. Image analysis is a useful tool for building material recognition, as it allows for accurate classification of building materials based on their visual characteristics.

2

EDGE detection technique based on bilateral filtering and iterative threshold selection algorithm and transfer learning for traffic sign recognition

Parse Milind, Pramod Dhanya

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 119

199--222

EN

The traffic sign identification and recognition system (TSIRS) is an essential component for autonomous vehicles to succeed. The TSIRS helps to collect and provide helpful information for autonomous driving systems. The information may include limits on speed, directions for driving, signs to stop or lower the speed, and many more essential things for safe driving. Recently, incidents have been reported regarding autonomous vehicle crashes due to traffic sign identification and recognition system failures. The TSIRS fails to recognize the traffic signs in challenging conditions such as skewed signboards, scratches on traffic symbols, discontinuous or damaged traffic symbols, etc. These challenging conditions are presented for various reasons, such as accidents, storms, artificial damage, etc. Such traffic signs contain an ample amount of noise, because of which traffic sign identification and recognition become a challenging task for automated TSIRS systems. The proposed method in this paper addresses these challenges. The sign edge is a helpful feature for the recognition of traffic signs. A novel traffic sign edge detection algorithm is introduced based on bilateral filtering with adaptive thresholding and varying aperture size that effectively detects the edges from such noisy images. The proposed edge detection algorithm and transfer learning is used to train the Convolutional Neural Network (CNN) models and recognize the traffic signs. The performance of the proposed method is evaluated and compared with existing edge detection methods. The results show that the proposed algorithm achieves optimal Mean Square Error (MSE) and Root Mean Square Error (RMSE) error rates and has a better Signal to Noise Ratio (SNR) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ratio than the traditional edge detection algorithms. Furthermore, the precision rate, recall rate, and F1 scores are evaluated for the CNN models. With the German Traffic Sign Benchmark database (GTSRB), the proposed algorithm and Inception V3 CNN model gives promising results when it receives the edge-detected images for training and testing.

3

Wpływ czynnika ludzkiego na skuteczność bojową strzelania z broni strzeleckiej za pomocą celownika teleskopowego

Senatorov Volodymyr, Bilokur Mykola, Biloborodov Oleg, Melnyk Olexander

Problemy Techniki Uzbrojenia

|

2020

|

R. 49, z. 153

55--64

PL

Autorzy rozpatrują strukturę zadania bojowego jako logiczny łańcuch przedmiotowych modeli zaangażowanych w jego realizację: strzelec trzymający w rękach broń małokalibrową skierowaną na cel, z celownikiem oraz czynnikiem niszczącym (amunicją). W takim przypadku strzelec ma wizualny kontakt z celem przez celownik optyczny i przestrzeń powietrzną. Jak widać, kluczową rolę w tym łańcuchu odgrywa strzelec. Celem artykułu jest ocena wpływu czynnika ludzkiego na skuteczność bojową w łańcuchu misji bojowej z punktu widzenia podstawowej teorii. W artykule jest rozpatrzony pewien zamknięty cykl wykonania misji bojowej za pomocą broni strzeleckiej z celownikiem optycznym. Prawdopodobieństwo wykonania misji bojowej jest oceniane biorąc pod uwagę poprawność przygotowania danych strzelania, wykrywania, rozpoznawania i identyfikacji celu, poprawnego celowania i trafienia podczas strzelania.

EN

Authors are considering the combat task structureas a logical chain of the object models participating in its execution: shooter with small arms with optical sight in his hands, explosive items (ammunition) which are directed to target. Shooter through opticalsight and air environment is contacting visually with a target. As we can see, the key role in this chain belongs to the shooter. Paper purpose is to assess influence of human factor to combat effectiveness in the chain of combat task execution from a view point of fundamental theory. A closed cycle of combat task execution using small arms with optical sight is considered in the paper. Probability of combat task execution is assessed taking into consideration the reliability of shooting data preparation, target detection,recognition and identification, correct aiming and impact at shooting.

4

Porównanie skuteczności wybranych algorytmów rozpoznawania twarzy w przypadku zdjęć o niskiej jakości

Gozdur Jakub, Wiśniewski Bartosz, Kopniak Piotr

Journal of Computer Sciences Institute

|

2019

|

Vol. 10

67--70

PL

Celem artykułu jest określenie skuteczności popularnych algorytmów rozpoznawania twarzy w przypadku zdjęć o niskiej jakości. W trakcie pracy zostały opisane podstawowe algorytmy rozpoznawania twarzy takie jak LBPH, Eigenfaces i Fisherfaces. Do przeprowadzenia badań stworzono platformę badawczą wyposażona w oprogramowanie pozwalające testować dane i zbierać wyniki. Rezultaty badań pokazała, że jedynym algorytmem nadającym się do takich rozwiązań jest LBPH. Pozostałe natomiast nie uzyskały odpowiednio wysokiego współczynnika skuteczności.

EN

The goal of the article is to determine the effectiveness of popular face recognition algorithms for poor quality photos. Basic facial recognition algorithms such as LBPH, Eigenfaces and Fisherfaces were described during the work. A research platform equipped with software allowing to test data and collect results was created. The results of the research showed that the only algorithm suitable for such solutions is LBPH. The others, however, did not achieve a sufficiently high effectiveness factor.

5

Rozpoznawanie obiektów w obrazie wideo z kamery do komputera

Cherednyk Oleksandr, Miłosz Elżbieta

Journal of Computer Sciences Institute

|

2018

|

Vol. 8

215--219

PL

Celem artykułu jest określenie skuteczności wykrywania obiektu w obrazie wideo za pomocą kamery internetowej. W trakcie pracy zostały zbadane i opisane podstawowe metody rozpoznawania obiektów na zdjęciu, a mianowicie wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych i metod Viola-Jones. Do przeprowadzenia eksperymentów, na podstawie metody Viola-Jones, realizowano aplikację do rozpoznawania obiektów na wideo. Za pomocą tej aplikacji, przeprowadzono badanie w celu określenia skuteczności metody Viola-Jones do wykrywania obiektów na wideo.

EN

The goal is to determine the effectiveness of object detection in a video using the camera for the computer. In the course of work studied and described the main methods of recognition of objects in the image, namely the use of artificial neural networks and techniques of Viola-Jones. For the study, based on the method of Viola-Jones, implemented the application for object recognition in video, as this method is effective for solving this problem. With this application, a study was conducted to determine the effectiveness of the method of viola-Jones to detect objects in the video.

6

Deep learning versus classical neural approach to mammogram recognition

Kurek J., Świderski B., Osowski S., Kruk M., Barhoumi W.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2018

|

Vol. 66, nr 6

831--840

EN

Automatic recognition of mammographic images in breast cancer is a complex issue due to the confusing appearance of some perfectly normal tissues which look like masses. The existing computer-aided systems suffer from non-satisfactory accuracy of cancer detection. This paper addresses this problem and proposes two alternative techniques of mammogram recognition: the application of a variety of methods for definition of numerical image descriptors in combination with an efficient SVM classifier (so-called classical approach) and application of deep learning in the form of convolutional neural networks, enhanced with additional transformations of input mammographic images. The key point of the first approach is defining the proper numerical image descriptors and selecting the set which is the most class discriminative. To achieve better performance of the classifier, many image descriptors were defined by means of applying different characterization of the images: Hilbert curve representation, Kolmogorov-Smirnov statistics, the maximum subregion principle, percolation theory, fractal texture descriptors as well as application of wavelet and wavelet packets. Thanks to them, better description of the basic image properties has been obtained. In the case of deep learning, the features are automatically extracted as part of convolutional neural network learning. To get better quality of results, additional representations of mammograms, in the form of nonnegative matrix factorization and the self-similarity principle, have been proposed. The methods applied were evaluated based on a large database composed of 10,168 regions of interest in mammographic images taken from the DDSM database. Experimental results prove the advantage of deep learning over traditional approach to image recognition. Our best average accuracy in recognizing abnormal cases (malignant plus benign versus healthy) was 85.83%, with sensitivity of 82.82%, specificity of 86.59% and AUC = 0.919. These results are among the best for this massive database.

7

Projekt architektury programowej autonomicznego biomimetycznego pojazdu podwodnego przeznaczonego do zadań rozpoznawania podwodnego

Praczyk Tomasz, Szymak Piotr

Modern Engineering

|

2017

|

1

1--11

PL

Artykuł przedstawia projekt architektury programowej autonomicznego biomimetycznego pojazdu podwodnego (ABPP) przeznaczonego do zadań rozpoznania podwodnego. Pojazd ten jest przedmiotem badań w ramach projektu finansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. Dwie cechy czynią ten pojazd unikatowym w warunkach polskich, są nimi, po pierwsze –autonomiczność, a po drugie –biomimetyczność czyli podobieństwo do żywych przedstawicieli środowiska morskiego. Całkowita nowość technologii opracowywanej w ramach projektu czyni konstrukcję pojazdu w tym jego oprogramowania dużym wyzwaniem. Proponowana w artykule architektura oprogramowania zakłada jego elastyczność oraz skalowalność.

EN

The paper presents the project of software architecture for autonomous biomimetic underwater vehicle dedicated for underwater reconnaissance tasks. The vehicle is build within the framework of the national project funded by National Center for Research and Development. Two features make this vehicle unique in Poland, that is, autonomy, and resemblance to living organisms of sea environment. The project presented in the paper provides for easy expansion and modification of the vehicle control system with new sensors and autonomous behaviors.

8

Implementacja rozpoznawania rodzaju ruchu na podstawie wskazań sensorów urządzenia mobilnego

Smołka J., Skublewska-Paszkowska M., Łukasik E.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

5704--5713, CD 2

PL

Często istotne jest rejestrowanie tras pojazdów należących do przedsiębiorstw. Narzędziem, ułatwiającym to zadanie mogą być zdobywające dużą popularność urządzenia mobilne – a w szczególności smartfony często znajdujące się w posiadaniu pracowników firmy. Istotnym zagadnieniem jest automatyczne wykrywanie jazdy samochodem i co równie ważne odróżnienie tego ruchu od innych typowych rodzajów ruchu użytkownika urządzenia mobilnego. W artykule omówiono wyniki testów implementacji metody rozpoznającej rodzaj ruchu. Dla rejestrowanych parametrów ruchu obliczane są bieżące statystyki (dla ostatnich 10 sekund) a następnie sprawdzane są zaproponowane kryteria. Uwzględniono sytuacje, w których urządzenie mobilne znajduje się w spoczynku, użytkownik urządzenia idzie, biegnie lub jedzie samochodem.

EN

Frequently it is important to track the movement of company vehicles. A tool that can be used for that purpose are very popular mobile devices – and especially smartphones. Most employees carry their smartphones everywhere. An important issue connected with this use of mobile devices is automatic detection of vehicle movement. It is also important to be able to distinguish vehicle movement apart from other typical forms of mobile device user movements, such as walking and running. This paper presents results of implementation of a method that is able to detect type of motion. For registered motion parameters a set of current statistics is computed (for a window of 10 seconds). Then the values are compared against proposed criteria. The following situations were taken into account: the device is stationary, the user of the device is walking, running or driving.

9

Automatic detection of stuttering in a speech

Wiśniewski M., Kuniszyk-Jóźkowiak W.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2015

|

Vol. 24

31--37

EN

In the work authors applied speech recognition techniques to find disfluent events. The recognition system based on the Hidden Markov Model Toolkit was built and tested. The set of context dependent HMM models was trained and used to locate speech disturbances. Authors were not concentrated on specific disfluency type but tried to find any extraneous sounds in a speech signal. Patients read prepared sentences, the system recognized them and then results were compared to manual transcriptions. It allowed the system to be more robust and enabled to find all disfluencies types appearing at word boundaries. Such system can by utilized in many ways, for example like a "preprocessor" that finds strange sounds in a speech to be analyzed or classified by other algorithms later, to evaluate or track therapy process of stuttering people, to evaluate speech fluency by ´normal´ speakers, etc.

10

Diagnostyka generatora prądu stałego oparta na analizie sygnałów akustycznych z użyciem transformaty falkowej biortogonalnej i klasyfikatora najbliższej średniej

Głowacz A., Głowacz W., Głowacz Z.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 11

185--188

PL

W artykule przedstawiono problematykę diagnostyki stanów przedawaryjnych generatora prądu stałego. Przedstawiono stanowisko badawcze razem z oprogramowaniem pozwalającym na przeprowadzenie badań. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Dyskretnej transformaty falkowej Biortogonalnej i klasyfikatora Najbliższej Średniej z metryką Minkowskiego. Na podstawie zaimplementowanego systemu, przeanalizowano możliwość diagnostyki defektu generatora prądu stałego. Opracowane algorytmy metod diagnostycznych mają wysoką skutecznością rozpoznawania. To sprawia, że możliwe jest stosowanie ich w przemyśle.

EN

The paper presented problems of diagnostics of imminent failure conditions of Direct Current generator. There is presented a measuring stand together with a software enabling to research the diagnostic processes. Studies were conducted for algorithms of data processing: Biorthogonal Wavelet Transform and Nearest Mean classifier with Minkowski distance. On the basis of implemented system, a possibility of diagnosing of Direct Current generator defect has been analyzed. Developed algorithms of diagnostic methods have high efficiency of recognition. This makes it possible to use them in the industry.

11

Apparel Purchasing with Consideration of Eco-labels among Slovenian Consumers

Žurga Z, Forte Tavcer P

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2014

|

Vol. 22, no. 5 (107)

20--27

EN

The increasing public awareness and sense of social responsibility related to environmental issues have led the textile and clothing industry to manufacture products with improved environmental profiles. During the 1990’s, the industrialised world witnessed a growing number of environmental labels as a way of encouraging consumers and industries to alter their consumption patterns and to make wiser use of resources and energy in the drive for sustainable development. In this exploratory study, environmental knowledge among Slovenian consumers regarding the most popular current eco labels was examined. Data were collected through a structured online survey from a simple random sample of 535 consumers. Responses to an online questionnaire indicated that the largest share of participants consider clothing composition the most, while only a small percentage consider eco labels and the environmental impact. Consumers are willing to pay no more than 10% for a textile product with an ecological label attached. The largest proportion of respondents identified themselves as average eco-conscious,, although they didn’t show any knowledge of eco labels. The study revealed that it is necessary to increase the level of awareness of sustainable materials as well as trust in eco labelling systems with transparent standardisation and certification systems.

PL

Wzrastająca świadomość społeczna odpowiedzialności w stosunku do zagadnień ochrony środowiska skłoniła przemysł tekstylny i odzieżowy do produkcji wyrobów o podwyższonych parametrach ekologicznych. W latach 1990 kraje uprzemysłowione zaczęły wprowadzać coraz więcej oznakowań ekologicznych dla zachęcenia konsumentów i producentów w zakresie wyboru produktu jak i wyboru surowca. W artykule przedstawiono studium oparte na badaniach świadomości ekologicznej słoweńskich konsumentów i ich ustosunkowanie się do najbardziej popularnych oznakowań ekologicznych. Wykorzystano 535 opinii na ten temat, które wykazały ze zdecydowana większość konsumentów uważa za najbardziej istotny skład surowcowy produktu. Tylko mały procent uwzględnia oznaczenie ekologiczne oraz wpływ produktu na środowisko. Konsumenci są skłonni płacić nie więcej niż ponad 10% za produkt włókienniczy oznaczony ekologicznym znakiem. Większość respondentów identyfikowała się jako świadomych ekologicznie mimo braku wiedzy o oznaczeniach ekologicznych.

12

Recognition of monochrome thermal images of synchronous motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network

Głowacz A., Głowacz A., Głowacz Z.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 1

92--96

PL

Postęp techniczny i malejące ceny kamer termowizyjnych sprawiają, że ich zastosowanie do monitorowania i oceny stanu technicznego maszyn jest opłacalne. W artykule opisano metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów cieplnych wirnika. Ekstrakcja istotnej informacji diagnostycznej zakodowanej w obrazach cieplnych jest ważna dla diagnozowania maszyny. Zabieg taki może być wykonany z użyciem wybranych metod analizy i rozpoznawania obrazów. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika z zastosowaniem kwadratowo-drzewowej dekompozycji i sieci neuronowej z algorytmem wstecznej propagacji błędów. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do zabezpieczania silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.

EN

Technological progress and decreasing prices of thermographic cameras make their application to monitoring and assessing a technical state of machines is profitable. In article is described the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the rotor. Extraction of relevant diagnostic information coded in thermal images is important for diagnosing of machine. It can be performed with the use of selected methods of analysis and recognition of images. Studies were carried out for two conditions of motor with the application of quadtree decomposition and backpropagation neural network. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.

13

Diagnostics of direct current machine based on analysis of acoustic signals with the use of symlet wavelet transform and modified classifier based on words

Glowacz A.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 4

554--558

EN

In the paper author proposed an original approach for detection and localization of faults occurring in Direct Current machine. A system for diagnosing DC machines was described. The system performed an analysis of the acoustic signals of DC machine. Researches were conducted for two states of Direct Current machines. The studies were conducted for the algorithms of data processing: Symlet wavelet transform and modified classifier based on words. A pattern creation process has been carried out for the 10 sound samples. An identification process has been carried out for the 40 sound samples. The described implementation of the system may be useful for protecting machines. Moreover, this approach will reduce the cost of maintenance and the number of damaged machines.

PL

W pracy autor zaproponował oryginalne podejście do wykrywania, lokalizacji usterek występujących w maszynie prądu stałego. Opisano implementację systemu do diagnostyki maszyn prądu stałego. System przeprowadzał analizę sygnałów akustycznych maszyny prądu stałego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów maszyny prądu stałego. Badania zostały przeprowadzone dla algorytmów przetwarzania danych: Transformacji falkowej Symlet i zmodyfikowanego klasyfikatora opartego na słowach. Proces tworzenia wzorca do rozpoznawania został przeprowadzony dla 10 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 40 próbek dźwięku. Opisana implementacja systemu może być przydatna do ochrony maszyn. Ponadto podejście takie pozwoli zmniejszyć koszty utrzymania i liczbę uszkodzonych maszyn.

14

Recognition of Monochrome Thermal Images of Synchronous Motor with the Application of Binarization and Nearest Mean Classifier

Glowacz A., Glowacz A., Korohoda P.

Archives of Metallurgy and Materials

|

2014

|

Vol. 59, iss. 1

31--34

EN

This article discusses the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the motor. Studies were carried out for four conditions of motor with the application of binarization and nearest mean classifier with Manhattan distance. Pattern creation process used 40 monochrome thermal images. Identification process was carried out for 160 monochrome thermal images. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.

PL

Artykuł omawia metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów termowizyjnych silnika. Przeprowadzono badania dla czterech stanów silnika z zastosowaniem binaryzacji i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Manhattan. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 40 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. W procesie identyfikacji użyto 160 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do ochrony silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.

15

Sound recognition of induction motor with the use of discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words

Głowacz A.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 6

152--154

EN

An automatic diagnostics of induction motor was proposed in this paper. This diagnostics is reduced to a pattern recognition problem which relates the extracted data to a type of fault and a systematic technique which utilizes discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words. This method is based on a study of acoustic signals generated by induction motor. Plan of study of acoustic signal of induction motor was proposed. Studies were carried out for two conditions of induction motor. Pattern creation process was carried out for 8 samples of sound. Identification process was carried out for 24 samples of sound. Engineers focus efforts on appropriate diagnostics of electrical motors. So it is important to develop diagnostics based on acoustic signals.

PL

W pracy zaproponowano automatyczną diagnostykę silnika indukcyjnego. Ta diagnostyka sprowadza się do problemu rozpoznawania wzorców, która odnosi się do ekstrakcji danych do danego typu usterki i systematycznej techniki, która wykorzystuje algorytm Dyskretnej transformacji falkowej Meyera i klasyfikatora opartego na słowach. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnałów akustycznych generowanych przez silnik indukcyjny. Zaproponowano plan badania sygnału akustycznego silnika indukcyjnego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika indukcyjnego. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 8 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 24 próbek dźwięku. Inżynierowie skupiają wysiłki na odpowiedniej diagnostyce silników elektrycznych. Zatem to jest ważne aby rozwijać diagnostykę opartą na sygnałach akustycznych.

16

Application and comparison of modified classifiers for human activity recognition

Dohnálek P., Gajdoš P., Peterek T., Snášel V.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 11

55-58

EN

In this paper, custom modifications of Orthogonal Matching Pursuit and Self Organizing Maps based classification algorithms are used and compared to standard and widely used classification techniques with applications to human activity recognition. Seven algorithms are compared in terms of their accuracy performance. The modifications are described in this paper and shown to perform better than commonly used classifiers. The results indicate that human activities can be successfully and reliably recognized even without data preprocessing.

XX

W artykule opisano klasyczne i rzadziej używane metody klasyfikacji danych używanych do rozpoznawania aktywności człowieka. Po równano szereg algorytmów oraz zmodyfikowano algorytm OMP w celu usunięcia ograniczeń.

17

Diagnostics of induction motor based on spectral analysis of stator current with application of backpropagation neural network

Głowacz W.

Archives of Metallurgy and Materials

|

2013

|

Vol. 58, iss. 2

559--562

EN

Nowadays PC computers make possible the signal characteristics by calculation. The paper presents an automatic computerized system for the diagnosis of the rotor bars of the induction motor by applying spectral analysis and backpropagation neural network. Software to recognize the current of induction motor was implemented. System of current recognition is based on a study of the frequency spectrum of stator current. The studies were conducted for two conditions of induction motor. The results of the numerical experiments are presented and discussed in the paper. The researches show that the system can be useful for protection of the engines and metallurgical equipment.

PL

Obecnie komputery osobiste pozwalają na wyznaczenie charakterystyk sygnałów. W artykule przedstawiono automatyczny, skomputeryzowany system diagnozowania prętów wirnika silnika indukcyjnego przy zastosowaniu analizy widmowej i sieci neuronowej opartej na algorytmie wstecznej propagacji błędów. Zaimplementowano oprogramowanie do rozpoznawania prądu silnika indukcyjnego. System rozpoznawania prądu oparty jest na badaniu widma częstotliwości prądu stojana. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika indukcyjnego. Wyniki eksperymentów numerycznych są przedstawione i omówione w artykule. Badania pokazują, że system może być opłacalny do zabezpieczania maszyn i sprzętu hutniczego.

18

Recognition of Color Thermograms of Synchronous Motor with the Application of Image Cross-Section and Linear Perceptron Classifier

Głowacz A., Głowacz A., Korohoda P.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 10a

87-89

EN

The article presents the diagnostic method for fault recognition of the synchronous motor. The decision on the condition of the motor is based on an analysis of thermal images. Thermal monitoring can quickly, accurately and safely locate problems, indicated by thermal anomalies. Studies were carried out for four conditions of motor with the application of image cross-section and Linear perceptron classifier. Patiem creation process used 60 color thermal images. Identification process was carried out for 200 color thermal images. Analysis of the effectiveness of the proposed recognition algorithms shows that the method can be used for diagnosis of industrial motors.

PL

Artykuł ten przedstawia metodę diagnostyczną do rozpoznawania uszkodzenia silnika synchronicznego. Decyzja o stanie silnika jest podejmowana na podstawie analizy zdjęć termowizyjnych. Monitorowanie podczerwieni może szybko, dokładnie i bezpiecznie zlokalizować problemy, wskazane przez anomalie termiczne. Przeprowadzono badania dla czterech stanów silnika z zastosowaniem przekroju obrazu i klasyfikatora liniowego perceptronu. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 60 kolorowych zdjęć termowizyjnych. Proces identyfikacji wykorzystywał 200 kolorowych zdjęć termowizyjnych. Analiza skuteczności rozpoznawania proponowanych algorytmów pokazuje, że metoda może być stosowana do diagnozowania silników przemysłowych.

19

Zastosowanie transformacji falkowej i sieci neuronowej w rozpoznawaniu typu modulacji sygnału

Walenczykowska M., Kawalec A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2012

|

Vol. 53, nr 9

120-123

PL

W artykule omówiono sposób rozpoznawania rodzaju modulacji przy użyciu transformacji falkowej (CWT) oraz sieci neuronowej. Przeanalizowano sygnały M-PSK, M-FSK, M-QAM, M-ASK oraz MSK. W celu wyodrębnienia cech wykorzystano wartość średnią i odchylenie standardowe |CWT| sygnałów nieunormowanych oraz unormowanych. Natomiast skuteczność sieci przetestowano dla sygnałów o stosunku sygnału do szumu równym kolejno 20, 10, 6 oraz 3 dB. Poprawność klasyfikacji wynosiła od 100% (dla S/N = 20 dB) do 81% (dla S/N = 3 dB).

EN

The article investigates possibility of modulation type recognition using wavelet transform (CWT) and neural network. There are five types signal modulation analised: M-PSK, M-FSK, M-QAM, M-ASK and MSK with and without normalization. The mean value and standard deviation of CWT are used as a signal features. Two layer neural network with backpropagation algorithm for training is proposed as classifier. Effectiveness of classifier is 100% for 20 dB signal to noise ratio to 81% for 3 dB signal to noise ratio.

20

Wybrane aspekty prawne regulacji własności górniczej i użytkowania górniczego w nowym prawie geologicznym i górniczym

Kozieł A.

Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego

|

2012

|

nr 448 (2)

265--268

PL

W pracy zaprezentowano wybrane problemy w wykładni i stosowaniu nowej regulacji prawa geologicznego i górniczego (ustawa z 9 czerwca 2011). Wskazano istotne zmiany w ukształtowaniu stosunków własnościowych w górotworze i własności złóż oraz wynikającymi z tego problemami nowej formy użytkowania górniczego. W artykule przedstawiono, jakie przepisy prawa zobowiązań odnoszące się do dzierżawy będą miały zastosowanie do użytkowania górniczego.

EN

The paper presents the development of selected problems in the interpretation and application of new rules of the geological and mining law (act of june 9. 2011). In particular, it deals with the significant changes in main terms and the formation of ownership and property in the problem of subsurface deposits, arising from this new form of mining usufruct. The article also presents how contract law provisions relating to the lease will apply to the mining use.