Ocena zanieczyszczenia powietrza na podstawie zdjęcia wiązki lasera

• Autorzy: Pawelec Anna , Maksim Rafał , Skublewska-Paszkowska Maria

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.1688

Warianty tytułu

EN

The analysis of air pollution based on laser beam photo

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia porównanie autorskich metod pomiaru jakości powietrza z profesjonalnym urządzeniem Air Smartbox v. 1.2. Metody polegają na analizie zdjęć wiązki lasera w zanieczyszczonym powietrzu. W celu przeprowa-dzenia badań została zaimplementowana aplikacja mobilna, dedykowana na system operacyjny Android, która umożliwia wykonanie zdjęć oraz ich późniejszą obróbkę i analizę. Do przetwarzania obrazów zastosowano bibliotekę OpenCV. W artykule postawiono hipotezę, że metoda wykorzystująca progowanie binarne z wartością progowania wynoszącą 50 pozwala uzyskać wyniki najbardziej zbliżone do wyników ze stacji. Hipoteza ta została potwierdzona uzyskanymi wynikami badań.

EN

The article presents a comparison of original methods of air quality measurement with a professional device Air Smart-box v. 1.2. The methodology consisted of laser beam analysis from the device. To enable detailed photo analysis for the research, an Android mobile application was developed. The OpenCV library was used to process the images. In the article, the hypothesis was put forward that the method using a binary threshold with a threshold value of 50 allows to obtain results closest to those of the station. This hypothesis was confirmed by the results of the experiments.

Słowa kluczowe

PL

zanieczyszczenie powietrza; Android; OpenCV; przetwarzanie obrazów; transformata Fouriera

EN

air pollution; Android; OpenCV; image processing; Fourier Transform

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 16
• Strony: 317--325
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pawelec Anna

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland

autor

Maksim Rafał

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland

autor

Skublewska-Paszkowska Maria

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Poland

Bibliografia

• [1] A. Kaehler, G. Bradski: OpenCV 3. Kompute-rowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV.
• [2] J. Chwastowski, K. Korcyl (red.): Wybrane zagadnienia przetwarzania obrazu, Kraków Wydawnictwo PK 2014.
• [3] W. K. Pratt: Digital Image Processing, PIKS Inside, Willey, 2001.
• [4] R. Tadeusiewicz, P. Korohoda: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.
• [5] J. Miałdun: Wykorzystanie transformacji fouriera do filtracji szumu informacyjnego z obrazów fotolotniczych, Archiwum Fotogrametrii, Karto-grafii i Teledetekcji 2012.
• [6] W. Malina, S. Ablameyko, W. Pawlak: Podstawy cyfrowego przetwarzania obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2002.
• [7] Dokumentacja OpenCV, https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html [11.2019].
• [8] Wykład „Image filtering” http://mstrzel.eletel.p.lodz.pl/mstrzel/pattern_rec/filtering .pdf [04.2020].

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).