System informatyczny PiAO2 jako narzędzie wspomagające bezwzorcową neuronową klasyfikację pomidorów

• Autorzy: Boniecki P. , Zaborowicz M. , Przybył K. , Pilarski K.

Warianty tytułu

EN

Computer system PiAO2 as a tool for assist neural classification of tomatoes without supervision

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Analiza obrazów oraz pozyskiwanie danych zawartych w obrazach cyfrowych są istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Wraz z rozwojem komputerowej analizy obrazu możliwe jest pozyskiwanie coraz większej ilości danych. Dlatego zasadne jest tworzenie nowych oraz modyfikowanie istniejących systemów informatycznych, wspierających neuronową analizę obrazów o nowe funkcje, zwiększające użyteczność tych aplikacji.

EN

Image analysis and gathering data from digital images is an important element in process of generating learning sets for the construction of the neural models. With the development of computer image analysis it is possible to obtain more data. This is a reason to create and develop computer systems that support neural image analysis and increase usability of this software.

Słowa kluczowe

PL

pomidory; analiza obrazu; sztuczna inteligencja; sieci neuronowe; systemy informatyczne

EN

tomatoes; image analysis; artificial intelligence; neural networks; computer systems

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 57, nr 1
• Strony: 26--28
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Boniecki P.

autor

Zaborowicz M.

autor

Przybył K.

autor

Pilarski K.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Rolniczej ul. Wojska Polskiego 50, 60-637 Poznań,

Bibliografia

• [1] Albahari Joseph, Albahari Ben: C# 4.0 in a nutshell. O’REILLY, 2010.
• [2] Troelsen A.: Język C# 2008 i platforma .NET 3.5. PWN, 2009.
• [3] Tadeusiewicz R., Korohoda P: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. FPT, 1997
• [4] Tadeusiewicz R.: Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#. Polska Akademia Umiejętności, 2007.
• [5] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1993.
• [6] Wrycza S., Marcinkowski B., Wyrzykowski K.: Język UML 2.0 w modelowaniu systemów informatycznych. Helion, 2006.
• [7] Zaborowicz M., Boniecki P., Świerczyński K.: System informatyczny PiAO jako narzędzie do przetwarzania obrazów cyfrowych wspomagające proces generowania zbiorów uczących przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 2010, Vol. 55 (2): 128-133.
• [8] Zaborowicz M., Koszela K., Boniecki P.: Koncepcja wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w procesie oceny jakości pomidorów. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 2011, Vol. 56 (1): 147-149.