Zastosowanie wielowarstwowych modeli grafowych do dynamicznej analizy sceny w systemach mobilnych

• Autorzy: Wójcik K. , Piekarczyk M.

Warianty tytułu

EN

Hierarchical graph-based scheme of scene understanding for mobile autonomous systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ramach artykułu poruszone zostały kwestie automatycznego wnioskowania i rozumienia obrazów dla potrzeb systemów wizyjnych pojazdów autonomicznych. Proponowany model analizy znaczeniowej wykorzystuje wielowarstwowe struktury grafowe klasy IE, a także mechanizmy analizy lingwistycznej w ramach deterministycznych języków generowanych przez gramatyki typu ETPL(k). Opisany schemat pozwala na efektywną obliczeniowo analizę znaczeniową sceny z wykorzystaniem mechanizmów kognitywnych, jak generowanie oraz weryfikacja hipotez i oczekiwań odnoszących się do znaczenia sceny. Aspekty techniczne proponowanego rozwiązania zilustrowane zostały na przykładzie analizy sceny w systemie wizyjnym pojazdu mobilnego. W pracy przedyskutowano także możliwości wykorzystania silniejszych formalizmów grafowych (grafy losowe) do zwiększenia siły opisowej modelu.

EN

The work introduces a linguistic oriented model designed for image understanding in autonomous vehicle systems. The IE graphs are used as a base. The structure of a scene acquired from vision system is represented using deterministic multi-layer IE graph. In this approach a two-layer hierarchical attributed IE graph is used. The paper describes how to use the proposed model for structural scene representation.Also, the work presents discussion on the scheme which allows the system to generate hypotheses related to scene meaning.Utilization of the semi-parsing approach based on matching subgraph structures gives the possibility to perform a cognitive resonance in automatic and computationally effective way. Described methodology can be especially suited for vision data analysis and understanding in UAV/ROV class systems.

Słowa kluczowe

PL

model grafowy; system mobilny; pojazd autonomiczny

EN

autonomous vehicle system; IE-graphs; vision system

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 8608--8617
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., pełny tekst na CD3

Twórcy

autor

Wójcik K.

• Politechnika Krakowska im Tadeusza Kościuszki, Wydział Mechaniczny, Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji, al. Jana Pawła II 3731-864 Kraków

autor

Piekarczyk M.

• Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN w Krakowie, Wydział Matematyczno-Fizyczno-Techniczny, Katedra Informatyki i Metod Komputerowych, ul Podchorążych 2, 30-084 Kraków

Bibliografia

• 1. Flasinski M., “Strukturalna analiza obrazu za pomocą gramatyk grafowych klasy ETPL(k),” Uniwersytet Jagielloński, Monografia habilitacyjna, Kraków, 1992.
• 2. Flasinski M., “On the Parsing of Deterministic Graph Languages for Syntactic Pattern Recognition,” Pattern Recognition, Vol. 26, 1993. No. 1, pp. 1-16.
• 3. Flasinski M., “Power Properties of NLC Graph Grammars with a Polynomial Membership Problem,” Theoretical Computer Science, Vol. 201, 1998, No. 1, pp. 189-231.
• 4. Flasinski M., Skomorowski M., “Parsing of Random Graph Languages for Automated Inspection in Statistical-based Quality Assurance Systems,” Machine GRAPHICS & VISION International Journal, Vol. 7, 1998, No. 3, pp. 565-623.
• 5. Meystel A. M., Albus J. S., Intelligent systems – architecture, design and control, Wiley-Interscience Publication, John Wiley and Sons Inc., 2002.
• 6. Ogiela L., Ogiela M. R., “Cognitive Techniques in Visual Data Interpretation,” Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• 7. Ogiela M. R., Tadeusiewicz R., “Towards New Classes of Cognitive Vision Systems”, CISIS 2010 – the 4th International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems, February, 15th - 18th 2010, Krakow, Poland, pp. 851-855.
• 8. Ogiela M. R., Piekarczyk M., “Random graph languages for distorted and ambiguous patterns: single layer model,” Proceedings of the Sixth International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in ubiquitous computing (IMIS2012), pp. 108-113, 4-6 July 2012, Palermo, Italy.
• 9. Oleksik P., “Syntactic pattern recognition in visual inspection system using stochastic ETPL(k) graph grammars,” Akademia Górniczo-Hutnicza, Rozprawa doktorska, Kraków, 2000.
• 10. Piekarczyk M., “Hierarchical Random Graph Model for Off-line Handwritten Signatures Recognition”, Proc. of International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems 2010 (CISIS2010/IMIS2010), IEEE CS Press.
• 11. Piekarczyk M., Ogiela M.R., “Hierarchical Graph-Grammar Model for Secure and Efficient Handwritten Signatures Classification,” Journal of Universal Computer Science (JUCS), Vol. 17, 2011, Issue 6, pp. 926 – 943.
• 12. Skomorowski M., “On the parsing of random graphs for syntactic pattern recognition,” Machine GRAPHICS & VISION International Journal, Vol. 5, 1996, pp. 433-464.
• 13. Skomorowski M., “Use of random graph parsing for scene labelling by probabilistic relaxation,” Pattern Recognition Letters, Vol. 20, 1999, Issue 9, pp. 949-956.
• 14. Skomorowski M., Syntaktyczno-statystyczny model rozpoznawania obrazów zniekształconych, Uniwersyste Jagielloński, Monografia habilitacyjna, Kraków, 2000.
• 15. Tadeusiewicz R. Ogiela M. R., The new concept in computer vision: automatic understanding of the images, [w:] Artificial Intelligence and Soft Computing, red. Rutkowski L. i in., Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 3070, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 2004.
• 16. Tadeusiewicz R., Ogiela M. R., “Medical Image Understanding Technology,” Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2004.
• 17. Tadeusiewicz R., Ogiela M. R., New proposition fro intelligent system design: artificial understanding of the images as the next step of advanced data analysis after automatic classification and pattern recognition, [w:] Intelligent Systems Design and Applications, red. Kwasnicka H., Paprzycki M., IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, Washington –Brussels-Tokyo, 2005.
• 18. Tadeusiewicz R. Ogiela L., Metody analizy kognitywnej w ekonomicznych systemach informacyjnych, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, Nr. 798, 2009, pp. 291-316.