PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie dronów i sensorów wizyjnych i akustycznych do zdalnej detekcji i lokalizacji obiektów i zdarzeń

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Application of drones and acoustic and visual sensors in remote detection and localization of objects and events
Konferencja
XXXII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki (XXXII ; 26-28.09.2016 ; Gliwice, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W referacie przedstawiono wybrane sensory akustyczne i wizyjne i propozycje ich zastosowania do wykrywania i lokalizacji obiektów i zdarzeń z pokładu drona. Opisano pokrótce zastosowane algorytmy analizy strumieni, przedstawiono wyniki badań stworzonych prototypów i metod, zaimplementowanych na wydajnych układach GPU.
EN
The paper presents acoustic and visual sensors and their application to detection and localization of objects and events on board of unmanned aerial vehicles. Developed algorithms and methods are described and evaluated, and power consumption and performance are reported. Several scenarios are proposed.
Rocznik
Tom
Strony
1133--1137, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
autor
  • Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
autor
  • Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
autor
  • Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
  • Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska, ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
Bibliografia
  • [1] de Bree Hans-Elias. 2003. “The Microflown: an acoustic particle velocity sensor”. Acoust Aust 31(3): 91–94.
  • [2] Czyżewski Andrzej, Szwoch Grzegorz, Dalka Piotr, et al. 2011. „Multi-stage video analysis framework”. Video surveillance, W. Lin, InTech:147– 172.
  • [3] Fahy Frank. 1995. “Sound intensity”, E & F.N. Spon.
  • [4] Jacobsen Finn. 2011. “Sound Intensity and its Measurement and Applications”, Acoustic Technology, Department of Electrical Engineering Technical University of Denmark.
  • [5] Kopaczewski Krzysztof, Szczodrak Maciej, Czyżewski Andrzej, Krawczyk Henryk. 2015. “A method for counting people attending large public events”. Multimedia Tools and Applications, 74(12): 4289–4301.
  • [6] Kotus Józef. 2010. “Application of passive acoustic radar to automatic localization, tracking and classification of sound sources”. Information Technologies, 18:111–116.
  • [7] Kotus Józef, 2015. “Multiple Sound Sources Localization in Free Field Using Acoustic Vector Sensor”. Multimedia Tools and Applications: 74(12): 4235–4251, DOI 10.1007/s11042-013-1549-y
  • [8] Kotus Józef, Czyżewski Andrzej, Kostek Bożena. 2016. “3D acoustic field intensity probe design and measurements”, Archives of Acoustics (in review)
  • [9] Kotus Józef, Łopatka Kuba, Czyżewski Andrzej. 2014. “Detection and localization of selected acoustic events in acoustic field for smart surveillance applications”, Multimedia Tools and Applications, 68:5–21, 2014, DOI 10.1007/s11042-012- 1183-0
  • [10] Lucas Bruce, Kanade Takeo, 1981. “An iterative image registration technique with an application to stereo vision”. Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’81): 674–679.
  • [11] Łopatka Kuba, Kotus Józef, Czyżewski Andrzej. 2015. “Detection, classification and localization of acoustic events in the presence of background noise for acoustic surveillance of hazardous situations”, Multimedia Tools and Applications, 1–33, DOI 10.1007/s11042-015-3105-4
  • [12] Nummiaro Katia, Koller-Meier Esther, Van Gool Luc. 2002. „An adaptive color-based particle filter”. Image and Vision Computing, 21(1): 99–110.
  • [13] Parrot Software Development Kit. http://developer.parrot.com/
  • [14] Szczodrak Maciej, Czyżewski Andrzej. 2014. “Video analytics-based algorithm for monitoring egress from buildings”. Multimedia Tools and Applications, 1–11. DOI: 10.1007/s11042-014-2143-7
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-889b7447-6857-4419-8ca7-e4dc56df6ae6
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.