Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Problematyka programowania systemów wizyjnych do identyfikacji owoców

Tomasik Marcin, Bałuszyńska Paulina

Przegląd Elektrotechniczny

|

2025

|

R. 101, nr 2

106--111

PL

Systemy wizyjne to zaawansowane zestawy składające się z sensorów obrazu, sprzętu komputerowego oraz wyspecjalizowanych algorytmów oprogramowania. Przetwarzają i analizują obrazy z otoczenia, wspierając kontrolę, automatyzację procesów i inspekcję produktów. Typowe elementy takich systemów to oświetlenie, obiektywy, sensory obrazu, jednostki przetwarzania wizji oraz systemy komunikacji. W przemyśle spożywczym i rolniczym systemy wizyjne są coraz częściej wykorzystywane do identyfikacji owoców, rozpoznawania i klasyfikowania ich na podstawie cech takich jak kolor, kształt, rozmiar i stopień dojrzałości. Badania skupiały się na programowaniu systemów wizyjnych do identyfikacji truskawek z użyciem środowiska Python oraz bibliotek OpenCV. Do oceny skuteczności identyfikacji owoców i poprawności określania ich współrzędnych wykorzystano kamerę inspekcyjną DF Robot OpenMV Cam H7. Kalibracja i uczenie maszynowe zostały przeprowadzone na zestawie owoców o różnych cechach. Algorytm został skonfigurowany do identyfikacji pikseli o wartościach RGB odpowiadających kolorowi czerwonego. Badania obejmowały uczenie maszynowe w celu identyfikacji obiektów, analizę wpływu natężenia światła, wykrywanie obiektów o określonym kolorze oraz ocenę dokładności odczytu współrzędnych owoców. Wyniki pokazały, że system najlepiej identyfikował czerwone truskawki z powodu wysokiego kontrastu. Dostosowanie ekspozycji kamery umożliwia preferencyjne wykrywanie bardziej nasyconych kolorów.

EN

Machine vision systems are advanced sets composed of electronic components, computer hardware and specialized software algorithms. They process and analyze images from the environment, supporting control, process automation and product inspection. Typical components include lighting, lenses, image sensors, vision processing units, and communication systems. In the food and agricultural industries, vision systems are increasingly used to identify fruit, recognizing and classifying them based on features such as color, shape, size and degree of ripeness. The research focused on programming vision systems for strawberry identification using the Python environment and OpenCV libraries. The DF Robot OpenMV Cam H7 inspection camera was used to assess the effectiveness of fruit identification and the correctness of determining their coordinates. Calibration and machine learning were performed on a set of fruits with different characteristics. The algorithm was configured to identify pixels with RGB values corresponding to the red color. The research included machine learning for object identification, analysis of the impact of light intensity, detection of objects of a specific color and assessment of the accuracy of reading fruit coordinates. The results showed that the system best identified red strawberries due to high contrast. Adjusting the camera exposure allows for preferential detection of more saturated colors.

2

Experimental measurement setup for hyperspectral mapping of diffuse radiation from the hemispheric sky

Kucharczyk-Drab Aleksandra, Ryniec Radosław, Piszczek Marek

Przegląd Elektrotechniczny

|

2025

|

R. 101, nr 2

242--247

EN

This paper presents the concept of a mobile, low-cost measurement station and methodology to derive a function that modifies the diffuse radiation model of the sky in real time, adjusting for current weather conditions. The experimental measurement setup is designed to capture both image data and associated metadata. The synthesis and processing of panoramic images from various sources and their analysis within a common coordinate framework demonstrate the effectiveness of this approach.

PL

Artykuł przedstawia koncepcję mobilnej, niskokosztowej stacji pomiarowej oraz metodologię opracowywania funkcji modyfikującej model rozproszonego promieniowania nieba w czasie rzeczywistym, uwzględniając aktualne warunki atmosferyczne. Eksperymentalna konfiguracja pomiarowa została zaprojektowana do rejestrowania zarówno danych obrazowych, jak i powiązanych metadanych. Syntetyzowanie i przetwarzanie panoramicznych obrazów z różnych źródeł oraz ich analiza w ramach wspólnego układu współrzędnych wykazują skuteczność tego podejścia.

3

Review on infrared single-pixel imaging

Szajewski Krzysztof, Szajewska Anna, Urbaś Sebastian, Więcek Bogusław

Opto-Electronics Review

|

2025

|

Vol. 33, No. 2

art. no. e154306

EN

The article discusses modern single-pixel imaging techniques. Different solutions of spatial light modulators (SLMs) used in infrared imaging are presented. The focus is on image reconstruction methods, in particular on the use of a modulator based on orthogonal codes, cyclic matrices, and neural networks for image reconstruction. The potential possibilities and limitations of these new imaging methods are described, emphasizing their usefulness in different ranges of the infrared spectrum. Moreover, the experimental implementation of a single-pixel infrared camera is presented. Possible applications and future development perspectives of this technology are indicated.

4

Evaluation of the life cycle and determining the degree of firmness and acidity of rose apple with image processing and neural network with the grey wolf method to predict environmental effects

Shirzad Naim, Shahgholi Gholamhossein, Ardabili Sina, Szymanek Mariusz

Journal of Ecological Engineering

|

2025

|

Vol. 26, nr 2

73--84

EN

Department of Agricultural, Forest and Transport Machinery, University of Life Sciences in Lublin, Poland This study evaluates the process of detecting the degree of firmness and pH of rose apples with the help of image processing from the point of view of environmental effects. The process of this study started with image processing. In image processing, the selected samples were photographed with a charge-coupled device (CCD) camera, and red (R), green (G), and blue (B) values were extracted with the image processing algorithm in MATLAB software. Next, the hardness and acidity values of the samples were extracted using laboratory steps. Next, with the inputs of each test, the life cycle assessment (LCA) list was prepared. Then, with the Impact 2002+ method, the list was subjected to life cycle evaluation, and the middle and final effects of the analyses were extracted. Next, the neural network and grey wolf optimizer (GWO) methods were used to predict environmental effects. Based on the results, it was determined that the values of R and G had the highest effect on estimating pH and the values of B and G had the highest effect on estimating the product’s hardness. Also, the results of evaluating the accuracy of the artificial neural network combined with the grey wolf optimizer showed that the accuracy of the estimation of environmental effects in the evaluation of pH was about 3–5% higher than that of soluble solid content (SSC). Based on the findings, using the integrated machine learning (ML) system with image processing is a reliable method to estimate the environmental effects of detecting the quality characteristics of Iranian rose apples entirely non-destructively.

5

Application of curvelet transform and PLC controllers in automation as elements of ensuring high-quality control of an industrial gas burner

Łukasik Zbigniew, Pietruszczak Daniel, Jaśkiewicz Mateusz

Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering

|

2025

|

Vol. 7, No. 1

51--63

EN

The paper describes and proposes a multidimensional curvelet transformation for flame image analysis and describes the use of a PLC controller in an original program for controlling an industrial gas burner mounted on metallurgical furnaces for burning metal molds. Both the use of the curvelet transform and automation using PLC controllers for controlling the gas burner are elements that ensure the accuracy and safety of the entire industrial process.

6

A combination of two conjugate gradient methods under a new line search with its application in image restoration problems

Maiza Asma, Ziadi Raouf, Saleh Mohammed A., Almaymuni Abdulgader Z.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2025

|

Vol. 35, no. 2

267--280

EN

A combined conjugate gradient algorithm is introduced for solving unconstrained optimization problems. In the suggested approach, the conjugate gradient parameter is defined as a combination of PRP (Polak-Ribiére-Polyak) and BRB (Rahali- Belloufi-Benzine) conjugate gradient parameters. To improve the convergence properties, we have adopted a new inexact line search technique that fits in with the suggested approach. The proposed line search technique can be useful for other gradient descent methods. We have established the existence of a step length that meets the new line search conditions. The generated descent direction and the convergence properties of the suggested approach are studied under the new line search conditions and the proposed method converges globally under mild assumptions. Our approach is evaluated on various test functions, and a comparison with similar recent algorithms is carried out. Furthermore, the proposed algorithm is applied for restoring images with different noise levels.

7

Design and implementation of a vein detection system for improved accuracy in blood sampling

Boutalaka Omar, Benba Achraf, Sandabad Sara

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 1

131--134

EN

Blood sampling is a routine procedure in medical diagnostics, yet precise vein visualization methods remain limited. This projectintroducesa system designed to improve vein detection during blood collection. It relies on Near-Infrared (NIR) light, which interacts with the skin and highlights veins by taking advantage of hemoglobin’s infrared absorption properties. Using a Raspberry Pi and an infrared camera, image acquisitionand processing are handled through MATLAB and Python algorithms, which allow real-time visualization of veins. The system has been testedon a database of infrared images of hands and arms, effectively enhancing vein contrast in real time. The display is connected to the Raspberry Pi, giving medical staff a visual guide. This technology aims to streamline procedures for healthcare professionals, including doctors, nurses, and medical students, particularly in high-volume settings like labs and blood transfusion centers where vein visualization is critical to patient care.

PL

Pobieranie krwi jest rutynową procedurą w diagnostyce medycznej, jednak precyzyjne metody wizualizacji żył pozostają ograniczone. Projekt ten wprowadza system mający na celu usprawnienie wykrywania żył podczas pobierania krwi. Opiera się na świetle bliskiej podczerwieni (NIR),które oddziałuje ze skórą i uwydatnia żyły, wykorzystując właściwości absorpcji podczerwieni przez hemoglobinę. Przy użyciu Raspberry Pi i kameryna podczerwień akwizycja i przetwarzanie obrazu odbywa się za pomocą algorytmów MATLAB i Python, które umożliwiają wizualizację żył w czasie rzeczywistym. System został przetestowany na bazie danych obrazów dłoni i ramion w podczerwieni, skutecznie zwiększając kontrast żył w czasie rzeczywistym. Wyświetlacz jest podłączony do Raspberry Pi, zapewniając personelowi medycznemu wizualne wskazówki. Technologiata ma na celu usprawnienie procedurstosowanych przez pracowników służby zdrowia, w tym lekarzy, pielęgniarki i studentów medycyny, szczególnie w środowiskacho dużym natężeniu ruchu, takich jak laboratoria i centra transfuzji krwi, gdzie wizualizacja żył ma kluczowe znaczenie dla opieki nad pacjentem.

8

Analysis of selected methods of person identification based on biometric data

Rudzki Marcin Amadeusz, Powroźnik Paweł

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 2

51--56

EN

The article explores the challenge of identifying individuals using biometric data through advanced deep learning methods. The research employs three ground-breaking convolutional neural network architectures: ResNet50, EfficientNetB0, and VGG16. The project's objective was to examine the influence of critical factors, such as image quality and data processing techniques, on the performance of face identification systems. A seriesof experiments were carried out based on predefined test scenarios, allowing for the verification of hypotheses regarding theeffects of input image resolution and data transformations on model accuracy. The experimental results highlight the substantial impact of both the chosen architectureand processing parameters on the system's identification accuracy. The article presents valuable conclusions that can inform the further developmentof biometric systems. Notably, the EfficientNetB0 model achieved the best performance across various metrics, including the confusion matrixand activation heatmaps, demonstrating its superior capability in identifying biometric data from facial images.

PL

W artykule porównano metody identyfikacji osób przy użyciu danych biometrycznych za pomocą zaawansowanych metod głębokiego uczenia. W trakcie badań zostały użyte trzy architektury sieci neuronowych konwolucyjnych: ResNet50, EfficientNetB0 i VGG16. Celem badań była ocena wpływu czynników krytycznych, takich jak jakość obrazu i techniki przetwarzania danych, na wydajność systemów identyfikacji twarzy. Przeprowadzono serię eksperymentów w oparciu o wstępnie zdefiniowane scenariusze testowe, co pozwoliło na weryfikację hipotez dotyczących wpływu rozdzielczości obrazu wejściowego i transformacji danych na dokładność modelu. Wyniki eksperymentów podkreślają istotny wpływ zarówno wybranej architektury, jak iparametrów przetwarzania na dokładność całego identyfikacji systemu. W artykule przedstawiono cenne wnioski, które mogą posłużyć do dalszego rozwoju systemów biometrycznych. Co godne uwagi, model EfficientNetB0 osiągnął najlepszą wydajność w różnych metrykach, w tymmacierzy pomyłek imapach cieplnych aktywacji,co dowodzi jego wyższej zdolności do identyfikacji danych biometrycznych z obrazów twarzy.

9

Vision-based control of small educational parallel selective compliance assembly robot arm robot

Batsch Michał, Nowak Dariusz, Wydrzyński Dawid, Kochmański Łukasz

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2025

|

Vol. 19, no. 7

440--457

EN

Vision-based control in robotics offers versatile automation; however, accessible educational platforms for exploring its integration with AI are still limited. This paper addresses this gap by presenting a small, 3D-printed parallel SCARA robot designed specifically for educational purposes. We provide details on its construction and demonstrate its application in laboratory exercises, which cover inverse and forward kinematics, vision-based tip positioning, and object detection. Notably, we investigate both supervised (using convolutional neural networks) and unsupervised (through autoencoder latent space exploration) approaches for classifying faulty parts. The unsupervised method achieved high performance, with a precision of 1.00, recall of 0.96, and an F1-measure of 0.98, which is comparable to the supervised approach that yielded a precision of 0.98, recall of 0.97, and an F1-measure of 0.97. This work contributes to the development of a low-cost platform and demonstrates the effectiveness of unsupervised AI techniques for vision-based robotic fault detection in educational settings, paving the way for more advanced AI-integrated robotics curricula.

10

Surface reconstruction and dimensional accuracy calculations of cranial implant for biomedical engineering

Al-Bdairy Ali Mohammed Jassem

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2025

|

Vol. 19, no. 3

27--36

EN

Designing accurate cranial implants of specific patient is a time consumption procedure for designing and manufacturing, hence, in the present work a fully and fast procedure for design and manufacturing a cranial implant have been done. Based on the biomedical engineering data the damaged zone has been detected as boundary intersection, adopted a special algorithm for surface reconstruction, rather than repairing the damaged members/zone based on additive manufacturing technology. Fixation parts and porosity have been designed to fix the implant with the skull, and decrease the overall weight of the designed implant, respectively. The difference between defective skull and the designed cranial implant have been achieved based on the image processing technique. The obtained difference value was ranged ±1.861984 mm, where the overall dimension of the studied skull was (205.7, 149.0, 154.9)mm, and the dimension of the designed cranial implant was (139, 131.1, 38.8)mm.

11

Airborne laser scanner as a data source for building selected elements of an intelligent database for transportation

Solarz Agnieszka, Borowiec Natalia

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2024

|

z. 124

197--216

EN

In this study, the main objective was to detect the road network and key road infrastructure elements based on airborne laser scanning data. The study included identification of the road network and determination of its axes using three independent methods, as well as detection of horizontal signs such as pedestrian crossings. The analysis process was based mainly on digital image processing methods, based solely on lidar data, without using information from other sources. The results of the analysis showed that the use of lidar data provides a fast and effective method for continuously updating information on road infrastructure and expanding the transportation database. This potentially opens the door to effectively updating relevant data in the area of transportation infrastructure.

12

The role of classical image processing algorithms in the age of AI revolution

Gądek-Moszczak Aneta

Technical Transactions

|

2024

|

Vol. 121, iss. 1

art. no. e2024025

EN

The article is devoted to the analysis of AI methods used in materials science and, in particular, the possibility of using them in the automatic classification and detection of material structure elements in digital images. The main areas of application of AI algorithms in materials science, such as prediction of material properties, material design, and optimization of technological processes, are presented. Examples of machine learning algorithm applications for classifying structure elements are discussed. Difficulties encountered in implementing AI algorithms in analyzing images of material microstructures were analyzed.

13

Application of artificial intelligence for processing digital ultrasonic images in the shipbuilding industry

Sala Jolanta, Tańska Halina, Janiszewski Bartosz

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn

|

2024

|

Vol. 27

265--279

EN

The article describes the completed research and development work conducted for the shipbuilding industry by a scientific consortium from 2020 to 2023 and addresses selected aspects of the commercialization of the developed prototype solutions. The goal of the R&D project was to develop and implement a modern solution for quality control of welded joints and monitoring of the production process. This article focuses on the application of artificial intelligence (AI) to improve the efficiency and rationality of operational processes, such as welding production processes verified by the advanced PAUT ultrasonic method. The prototype UT/PA system is presented synthetically from the perspective of measurement and analytical components, focusing on the processing of ultrasonic images after measurements and their decision-making potential for improving the quality of welded joints. Synthetic conclusions of a methodological, operational, and strategic nature are highlighted. The planned direction for the continuation of the completed research and development work and the finalized commercialization is also presented.

14

Zastosowanie atencji w sieciach neuronowych do zaawansowanego znakowania wodnego obrazów w wysokiej rozdzielczości: analiza efektywności i metryk

Duszejko Paweł, Piotrowski Zbigniew

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

195--198

PL

W artykule prezentujemy innowacyjny algorytm znakowania wodnego obrazów, wykorzystujący głębokie sieci neuronowe z modułem atencji. Proponowane rozwiązanie pozwala na wysoce transparentne zakodowanie ukrytego znacznika w obrazach o wysokiej rozdzielczości, zachowując ich oryginalną jakość. Dzięki zastosowaniu miękkiej atencji, nasz system osiąga doskonałe wyniki w zakresie odporności znaków wodnych. Demonstrujemy efektywność metody na przykładach wraz z wykazem metryk.

EN

In the article, we present an innovative image watermarking algorithm that utilizes deep neural networks with an attention module. The proposed solution allows for highly transparent encoding of a hidden watermark in high-resolution images, while preserving their original quality. Thanks to the use of soft attention, our system achieves excellent results in terms of watermark durability. We demonstrate the effectiveness of the method with examples and a list of metrics.

15

System do lokalizowania osób w pomieszczeniach z wykorzystaniem czujników podczerwieni

Djaja-Jośko Vitomir, Tuchowski Jan

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

159--162

PL

Rosnące zapotrzebowanie na usługi wykorzystujące informacje o lokalizacji osób wewnątrz pomieszczeń implikuje dynamiczny rozwój systemów udostępniających takie dane. Jednym z zastosowań jest wspomaganie osób starszych, dla których najwygodniejszym mógłby okazać się system nie wymagający noszenia dodatkowych urządzeń. Takie podejście jest możliwe dzięki wykorzystaniu czujników podczerwieni. W referacie przedstawiono koncepcję systemu lokalizacyjnego wykorzystującego dwa sensory, będące uproszczonymi kamerami termowizyjnymi, pozwalające na wyznaczanie lokalizacji w jednym pomieszczeniu.

EN

The growing demand for indoor location-based services (LBS) implies the dynamic development of the systems providing such data. Exemplary application of LBS is assisting elderly individuals, for whom a system that does not require additional devices to be worn could be most convenient. This approach is possible through the use of the infrared sensors. The paper introduces the concept of the localization system utilizing two sensors, which are simplified thermal cameras, allowing for location determination within a single room.

16

Analityczny model profilu gęstości elektronów jako wynik przetwarzania obrazowego danych pomiarowych z jonogramów

Walczyna Tomasz, Wojtuń Jarosław, Ziółkowski Cezary, Uljasz Bogdan

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

297--300

PL

Zmienność profilu gęstości ładunków ma istotne znaczenie dla modelowania i analizy możliwości transmisji fal radiowych w jonosferze. Aproksymacja profilu, której celem jest jego predykcja, stanowi temat tego opracowania. Podstawą prezentowanej metodyki są dane pomiarowe w postaci jonogramów, które można pozyskiwać ze stacji sondujących rozmieszczonych w różnych miejscach Ziemi. W artykule opisano podstawowe systemy stacji sondujących, które zapewniają dostęp do baz danych z wynikami testowania jonosfery. Opis procedury wyznaczania profilu gęstości elektronów na podstawie ekstrakcji danych z jonogramów jest głównym celem tego artykułu.

EN

The variability of the charge density profile is important for modeling and analyzing the transmission properties of radio waves in the ionosphere. Profile approximation, the purpose of which is its prediction, is the topic of this study. The basis of the presented analysis are measurement data in the form of ionograms, which can be obtained from sounding stations located in various places on Earth. The article describes the basic systems of sounding stations that provide access to databases with ionospheric testing results. The procedure for determining the electron density profile based on data extraction from ionograms is the main goal of the issues presented in this study.

17

Sygnały i systemy wizyjne w modelu automatyzacji pojazdów

Balcerek Julian, Dąbrowski Adam, Pawłowski Paweł

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 10

208--211

PL

W artykule przedstawiono wybrane przykłady wykorzystania sygnałów i systemów wizyjnych w odniesieniu do zaproponowanego modelu grupującego zagadnienia związane z pojazdami autonomicznymi. Model ten uwzględnia wzajemne interakcje pomiędzy pojazdem, użytkow nikiem i otoczeniem. Dodatkowo, systematyzuje on stan wiedzy dotyczący automatyzacji pojazdów na wszystkich poziomach. W niniejszej pracy model został doprecyzowany, mając na uwadze najnowocześniejsze rozwiązania z dziedziny przetwarzania obrazów i systemów wizyjnych.

EN

The article presents selected examples of the use of vision signals and systems in relation to the proposed model grouping issues related to autonomous vehicles. This model takes into account mutual interactions between the vehicle, the user, and the environment. Additionally, it sys tematizes the state of knowledge regarding vehicle automation at all levels. In this work, the model was refined, taking into account the latest solu tions in the field of image processing and vision systems.

18

Stanowisko do rejestracji obrazów oznaczeń narzędzi stemplowych

Konieczka Adam, Suszyński Adrian

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 1

177--180

PL

W pracy zaproponowano stanowisko do automatycznej identyfikacji narzędzi stemplowych stosowanych w tabletkarkach. Służy ono do odczytywania oznaczeń umieszczanych na szyjkach narzędzi za pomocą znakowania laserowego. Składa się z obrotowej platformy do umieszczania stempli, kamery, oświetlacza i oprogramowania do odczytania tekstu z pozyskanych obrazów. Omówiono zastosowany algorytm przetwarzania obrazów oraz wyniki testów skuteczności opracowanego rozwiązania w różnych warunkach.

EN

The work proposes a stand for automatic identification of stamping tools used in tablet presses. It is used to read the markings placed on the necks of tools using laser marking. It consists of a rotating platform for placing stamps, a camera, an illuminator and software for reading text from the acquired images. The image processing algorithm used and the results of the efficiency tests of the developed solution in various conditions were discussed.

19

Pulling color from a colored image for coloring gray images using CSO algorithm

Ali Aseel W., Mahmood Riyadh Zaghlool, Ali Hanan H.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 1

95--100

EN

Pictures have a wide range of information, and the most important characteristic of pictures is colors, where colors have great importance by which gray images can be colored in order to obtain greater qualities for distinguishing pictures. The presence of old historical images in their gray colors was the motive for doing this research for the purpose of coloring them. Three algorithms were used to color digital images, which are the methods of brightness, medium, and lightness. A color digital image was approved to be used as a color palette to color the grayscale image. This was done by taking the color from the color image after replacing it with a grayscale, and matching the pixel locations with the locations of the grayscale image. The approximate color is placed in the grayscale image if it matches, otherwise control points ( C1, C2) for the purpose of utilization. It was concluded that the luminosity method is better than the average and luminance methods based on the MSE and PSNR measures, and the Visual Basic language was used to complete this research.

PL

Obrazy zawierają szeroki zakres informacji, a najważniejszą cechą obrazów są kolory, przy czym kolory mają ogromne znaczenie, dzięki czemu można pokolorować szare obrazy w celu uzyskania lepszych cech odróżniających obrazy. Motywem podjęcia badań w celu ich pokolorowania była obecność starych obrazów historycznych w ich szarej kolorystyce. Do kolorowania obrazów cyfrowych zastosowano trzy algorytmy, którymi są metoda jasności, średniej i jasności. Zatwierdzono kolorowy obraz cyfrowy do użycia jako paleta kolorów do pokolorowania obrazu w skali szarości. Dokonano tego poprzez pobranie koloru z obrazu kolorowego po zastąpieniu go skalą szarości i dopasowanie lokalizacji pikseli do lokalizacji obrazu w skali szarości. Przybliżony kolor jest umieszczany na obrazie w skali szarości, jeśli pasuje, w przeciwnym razie punkty kontrolne ( C1, C2) w celu wykorzystania. Stwierdzono, że metoda luminancji jest lepsza od metody średniej i luminancji opartej na miarach MSE i PSNR, a do realizacji badań wykorzystano język Visual Basic.

20

Metody zwiększania ilości danych termowizyjnych w uczeniu maszynowym

Sadzyński Piotr

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2024

|

R. 28, nr 1

97--106

PL

Coraz częściej w przetwarzaniu i analizie obrazu termowizyjnego stosuje się uczenie maszynowe w kontekście rozpoznawania i identyfikacji obiektów. Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badania wpływu augmentacji danych na efektywność uczenia maszynowego w kontekście analizy obrazów termowizyjnych. Wykorzystano publicznie dostępny zbiór danych FLIR ADAS, który zawiera etykietowane obrazy termowizyjne i obrazy z zakresu światła widzialnego. Badanie skupia się na wykorzystaniu konwolucyjnych sieci neuronowych, w szczególności architektury YOLOv8, do detekcji obiektów na obrazach termowizyjnych. Zbiór danych FLIR ADAS został poddany wstępnemu przetwarzaniu i augmentacji, a następnie wykorzystany do trenowania dwóch różnych modeli: jednego opartego na obrazach w skali szarości i drugiego - opartego na obrazach z zastosowaną paletą kolorów. Wyniki eksperymentu wskazują, że augmentacja danych może znacząco wpłynąć na efektywność modelu, a zastosowanie kolorów w obrazach termowizyjnych może w pewnych sytuacjach dodatkowo zwiększyć dokładność detekcji.

EN

Machine learning is increasingly being applied in the processing and analysis of thermal imaging for object recognition and identification. This article presents a study on the impact of data augmentation on the effectiveness of machine learning in the context of thermal image analysis. The publicly available FLIR ADAS dataset, which includes labeled thermal and visible light images, was used for this study. The research focuses on the use of Convolutional Neural Networks, specifically the YOLOv8 architecture, for object detection in thermal images. As part of the study, the FLIR ADAS dataset underwent preprocessing and augmentation, and was then used to train two different models: one based on grayscale images and another using a color palette. The results of the experiment indicate that data augmentation can significantly impact the effectiveness of the model, and the use of colors in thermal images may, in certain situations, further improve detection accuracy.