Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wideodetekcja
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper introduces a framework of a video-based target tracking system with networked mobile actors and monitoring devices that allows target detection in a supervised area. The model was implemented with two decision strategies: centralized and decentralized. In contrast to many previous works that have been focused on simulation experiments this paper discusses the issues concerned with real devices construction and implementation.
PL
Artykuł przedstawia strukturę aplikacji bazującej na sieci mobilnych węzłów wykonawczych (tzw. aktorów) oraz węzłów sensorowych wyposażonych w wideodetektory, umożliwiające wykrywanie obiektów na nadzorowanym obszarze. Węzły sensorowe przesyłają do aktorów informację o wykrytych obiektach lub komendy sterujące w zależności od przyjętej strategii sterowania: scentralizowanej lub rozproszonej. Artykuł poświęcony jest problemom związanym z fizyczną budową oraz implementacją proponowanego rozwiązania.
PL
Zdarzenia drogowe są rzadkimi zdarzeniami losowymi, a ich zaistnienie zleży od wielu okoliczności, przy czym spora część tych relacji jest niejednoznacznie określona. Jednym z istotniejszych czynników wpływających na prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia drogowego i jego skutki wydaje się być natężenie ruchu drogowego. Wiarygodna analiza tej zależności wymaga oparcia się na rzetelnych danych: w pracy wykorzystano dane o natężeniu ruchu zarejestrowane przez system wideodetekcji oraz informacje o zdarzeniach drogowych z policyjnej bazy danych SEWIK. Dane te pozwoliły na budowę modelu zdarzenia drogowego w postaci sieci Bayesa. Analiza tego modelu umożliwia ilościowy opis istotnych relacji pomiędzy obiektywnymi okolicznościami a prawdopodobieństwem zaistnienia zdarzeń drogowych i ich skutkami. Opisany model może być punktem wyjścia do budowy systemu umożliwiającego podjęcie właściwych działań prewencyjnych.
EN
Traffic incidents are rare random events and their occurrence depends essentially on the number of circumstances. A a large part of these relations is ambiguously defined. The volume of traffic appears to be one of the most important factors that influence the likelihood of the occurrence of a road incident and its effects. Reliable analysis of this relationship needs to rely on reliable data: the traffic data recorded by the videodetection system and information about traffic incidents from the police database SEWIK were used in the paper. These data allowed to build a model of the road incident in the form of Bayesian network. The analysis of this model provides a quantitative description of the significant relationships between objective circumstances and the probability of the road incident occurrence and their consequences. This model may be a starting point to build a system enabling to take appropriate preventive action.
EN
The paper presents a discussion of properties of object classification methods utilized in processing video streams from a camera. Methods based on feature extraction, model fitting and invariant determination are evaluated. Petri nets are used for modelling the processing flow. Data objects and transitions are defined which are suitable for efficient implementation in FPGA circuits. Processing characteristics and problems of the implementations are shown. An invariant based method is assessed as most suitable for application in a vehicle video detector.
PL
Artykuł przedstawia dyskusje własności metod klasyfikacji obiektów stosowanych w przetwarzaniu strumieni wideo z kamery. Omówione są metody oparte na wydzielaniu cech, dopasowaniu do modeli i wyliczaniu niezmienników. Zastosowano sieci Petri do zamodelowania przetwarzania. Zdefiniowano obiekty danych i przejścia pozwalające na sprawną implementację z użyciem układów FPGA. Przedstawiono cechy i trudności w implementacji metod. Oceniono metodę opartą na niezmiennikach, jako najbardziej przydatną dla zastosowania w wideo detektorze pojazdów.
PL
W artykule przedstawiono model inteligentnego systemu sterowania ruchem drogowym i omówiono algorytm wideodetekcji, stosowany do wykrywania kolejki pojazdów. Pokazano przykładowe wyniki badań i wskazano dalsze moSliwości wykorzystania proponowanego rozwiązania.
EN
The article describes the model of intelligent road traffic control system and videodetection algorithm applied to detection the queue of vehicles. The basic resarch results and future possibility to take advantage of proposed solution were presented.
5
Content available remote Extraction of vehicle classes from a digital camera observation field
EN
For graphic object analysis of images recorded by a digital camera, several image recognition algorithms were investigated. In addition, investigations for an effective interactive real-time digital video-image vehicle stream classification has been undertaken. The researched classification methods concern criteria requiring a calculation of small complexity, which produces a high quality classification. The proposed image segmentation approach provides a technology that allows the user to find in the specified image its features characteristic for vehicle classes using efficient processes.
PL
Zbadano kilka algorytmów ekstrakcji obiektów z obrazów cyfrowych, które mogą być zastosowane do klasyfikacji pojazdów rejestrowanych kamerą cyfrową. Badania dotyczące metod klasyfikacji pojazdów koncentrują się na algorytmach zapewniających niewielka złożoność obliczeniową oraz wystarczająca dokładność. Zaproponowana metoda segmentacji pozwala znaleźć w obrazie cechy kształtu obiektów charakterystycznych dla danych klas pojazdów.
PL
Artykuł przedstawia raport z badań statutowych realizowanych w Zakładzie Informatyki Transportu w 2005 roku. Opisano w nim metodę zapisu i interpretacji danych o ruchu drogowym pozyskiwanych z wideorejestratora pojazdów. Zaproponowana metoda umożliwia uzyskanie spójnej reprezentacji strumienia ruchu pojazdów przenoszonych do modelu komórkowym [6] systemu sterowania ruchem drogowym. Automat komórkowy jest narzędziem do podejmowania decyzji dla sterowania ruchem pojazdów. Omówiono również ograniczenia czasowe istotne dla prawidłowego funkcjonowania systemu w trybie on-line. Jest to kolejny etap badań realizowanych w Zakładzie w dziedzinie zastosowań metod wizyjnych do opisu ruchu i pojazdów zdarzeń drogowych.
EN
The paper presents report from a status research works carried out in this year m Department of Transport Informatics. A discussed method allows registration and interpretation of traffic data acquired by video-detection techniques. The elaborated method concerns a coherent data representation obtained of traffic stream detector for a cellular modeling [6] control procedures. The cellular simulator establishes a tool for a traffic decision making algorithms. The time limitations, important for proper system functioning in the on-line mode, have also been discussed. The report shows current investigations results in field of road traffic video-detection and traffic control processes being under development this year in the Transport Informatics Department.
7
Content available remote Metoda identyfikacji znaków szczególnych pojazdów samochodowych
PL
W artykule przedstawiono metodę lokalizacji, wyodrębniania i odczytu znaków na tablicy rejestracyjnej pojazdu z obrazu uzyskanego z wideorejestratora. Przyjęto założenie, że danymi wejściowymi, analizowanymi przez algorytm, będą kolorowe obrazy, a efektem obrazy w odcieniach szarości zawierające wyodrębnioną tablicą rejestracyjną oraz znaki odczytane na tej tablicy. Znaki mogą być niewyraźne lub zakłócone. Metodę zaimplementowano i przetestowano. Algorytm ten ma stanowić część systemu automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych wykorzystywanego m.in. do monitorowania ruchu pojazdów lub nadzorowania parkingów.
EN
The paper presents the method of localization, separation and recognition of a licence plate in an image of a traffic scene. It is assumed that the input data is an image in RGB color scale and the output data is a license plate isolated from the road scene in 256 gray scale and characters recognition. Characters may be blurred or disturbed. The method is implemented in software, tested and can be incorporated in systems for traffic monitoring or parking supervision.
8
Content available remote Segmentacja sekwencji obrazów z wideodetektora na podstawie przepływu optycznego
PL
Jednym z ważniejszych zadań wideodetekcji jest lokalizacja obiektów (pojazdów i pieszych) będących w ruchu. W celu realizacji tego zadania postanowiono sprawdzić przydatność metod wyznaczania przepływu optycznego (optical flow). Na podstawie badań literaturowych wybrano dwie metody: lokalną Lucasa-Kanade i globalną Horna-Schuncka. Opierając się na analizie sztucznie wygenerowanych sekwencji obrazów, określono optymalne parametry obu metod. Dokonano wyboru najlepszego kryterium segmentacji, którym okazała się wartość modułu prędkości optycznej. Wyniki sprawdzono na rzeczywistych obrazach ruchu drogowego, pozyskanych z krakowskiego wideodetektora, uzyskując zadowalające efekty.
EN
One of the most important tasks of videodetection is the localization of moving objects (vehicles and pedestrians). For realization of that task the utility of the optical flow calculation methods has been tested. After reviewing the available literature two methods have been selected: local Lucas-Kanade method and a global Horn-Schunck method. The optimal parameters for both methods have been determined from analysis of artificially generated image sequences. The best segmentation criterion has been selected as the modulus of optical flow speed. The results have been tested on real road traffic images, collected from the Kraków videodetector, with quite satisfactory results.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.