PL
 |
EN
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 5 Przegląd Elektrotechniczny
  2. 3 Archives of Photogrammetry, Cartography and Remote Sensing
  3. 3 Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
  4. 3 PAK
  5. 3 Pomiary Automatyka Kontrola
Więcej...
Autorzy help
  1. 2 Dimitrova-Grekow T.
  2. 2 Kosecka-Żurek S.
  3. 2 Mazurkiewicz M.
  4. 2 Pławiak-Mowna A.
  5. 1 Balcerek J.
Więcej...
Lata help
  1. 1 2023
  2. 2 2022
  3. 2 2019
  4. 4 2018
  5. 1 2016
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 26

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  detekcja obiektów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
Content available Soft computing techniques-based digital video forensics for fraud medical anomaly detection
Nanda Sunpreet Kaur, Ghai Deepika, Ingole P.V., Pande Sagar
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
|
2023
|
Vol. 30, no. 2
111--130
EN
The current pandemic situation has made it important for everyone to wear masks. Digital image forensics plays an important role in preventing medical fraud and in object detection. It is helpful in avoiding the high-risk situations related to the health and security of the individuals or the society, including getting the proper evidence for identifying the people who are not wearing masks. A smart system can be developed based on the proposed soft computing technique, which can be helpful to detect precisely and quickly whether a person wears a mask or not and whether he/she is carrying a gun. The proposed method gave 100% accurate results in videos used to test such situations. The system was able to precisely differentiate between those wearing a mask and those not wearing a mask. It also effectively detects guns, which can be used in many applications where security plays an important role, such as the military, banks, etc.
2
Content available remote Możliwości i ograniczenia monitorowania otoczenia z wykorzystaniem czujnika LiDAR
Podbucki Kacper
Przegląd Elektrotechniczny
|
2022
|
R. 98, nr 1
184--187
PL
W artykule przedstawiono analizę możliwości i ograniczeń wykorzystania czujnika LiDAR do monitorowania otoczenia. Omówiono zasadę działania skanera laserowego służącego do mapowania środowiska 2D oraz na przykładzie modułu SLAMTEC RPLIDAR A1M8, przedstawiono istotne parametry, które należy uwzględnić przy projektowaniu systemu przeznaczonego do obserwacji środowiska. Przeprowadzono eksperymenty sprawdzające poprawność pomiaru odległości oraz zależności przestrzennych obiektów w różnych konfiguracjach.
EN
The article presents an analysis of the possibilities and limitations of using the LiDAR sensor to monitor the environment. The principle of operation of a laser scanner used to map the 2D environment was discussed based on SLAMTEC RPLIDAR A1M8 module to present important parameters that should be taken into account when designing a system intended for environmental observation. Experiments were carried out to verify the correctness of measuring distances and spatial relationships of objects in various configurations.
3
Content available When AI fails to see : the challenge of adversarial patches
Zimoń Michał, Kasprzyk Rafał
Computer Science and Mathematical Modelling
|
2022
|
No. 15-16
39--44
EN
Object detection, a key application of machine learning in image processing, has achieved significant success thanks to advances in deep learning [6]. In this paper, we focus on analysing the vulnerability of one of the leading object detection models, YOLOv5x [14], to adversarial attacks using specially designed interference known as „adversarial patches” [4]. These disturbances, while often visible, have the ability to confuse the model, which can have serious consequences in real world applications. We present a methodology for generating these interferences using various techniques and algorithms, and we analyse their effectiveness in various conditions. In addition, we discuss potential defences against these types of attacks and emphasise the importance of security research in the context of the growing popularity of ML technology [13]. Our results indicate the need for further research in this area, bearing in mind the evolution of adversarial attacks and their impact on the future of ML technology.
PL
Wykrywanie obiektów to kluczowe zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego w przetwarzaniu obrazu, które odniosło znaczący sukces dzięki postępom w głębokim uczeniu. W artykule przedstawiono analizę podatności jednego z wiodących modeli wykrywania obiektów, YOLOv5x, na ataki z wykorzystaniem specjalnie zaprojektowanych zakłóceń, znanych jako antagonistyczne wstawki. Omówiono metodę generowania antagonistycznych wstawek z wykorzystaniem różnych algorytmów i ich skuteczność w różnych warunkach. Ponadto przedstawiono potencjalne mechanizmy obronne przed tego typu atakami. Uzyskane wyniki wskazują na potrzebę dalszych badań w tym obszarze, w szczególności biorąc pod uwagę rozwój obszaru antagonistycznego uczenia maszynowego.
4
Content available Analiza sceny przy użyciu głębokich sieci neuronowych typu YOLO
Mikołajczyk Mateusz, Kwasigroch Arkadiusz, Grochowski Michał
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
|
2019
|
Nr 68
37--40
PL
W artykule opisany został problem analizy sceny na obrazach oraz sekwencjach video. Zadanie analizy sceny polega na detekcji, lokalizacji i klasyfikacji obiektów znajdujących się na obrazach. Zaimplementowany system wykorzystuje głęboką sieć neuronową, której struktura oparta została na architekturze YOLO (You Only Look Once). Niskie zapotrzebowania obliczeniowe wybranej architektury pozwala na wykonywanie detekcji w czasie rzeczywistym z zadowalającą dokładnością. W pracy przeprowadzono również badania nad doborem odpowiedniego optymalizatora wykorzystywanego w procesie uczenia. Jako przykładową aplikację wybrano analizę ruchu ulicznego w której skład wchodzi wykrywanie i lokalizacja obiektów takich jak m.in. samochody, motocykle czy sygnalizacja świetlna. Systemy tego typu mogą być wykorzystywane w wszelkiego typu systemach analizy wizyjnej otoczenia np. w pojazdach autonomicznych, systemach automatycznej analizy video z kamer przemysłowych, systemach dozoru czy analizy zdjęć satelitarnych.
EN
The paper describes the problem of scene analysis in images and video sequences. The task of scene analysis is to detect, locate and classify objects in images. As an example of an application, traffic analysis was chosen, which includes the detection and location of objects such as cars, motorcycles or traffic lights. The implemented system uses a deep neural network, whose structure is based on the YOLO (You Only Look Once) architecture. Low computing requirements of the chosen architecture allows performing real-time detection with satisfactory accuracy. The work also included a study on the selection of an appropriate optimizer used in the learning process. The program correctly detects objects with a large surface area, allowing the system to be used in traffic analysis. The work also showed that using the ADAM algorithm allowed significantly shorten the training time of the neural network. Systems of this type can be used in many types of video analysis systems such as autonomous vehicles, automatic video analysis systems with CCTV cameras, surveillance systems or satellite image analysis.
5
Content available Machine learning versus human-developed algorithms in image analysis of microstructures
Piwowarczyk Adam, Wojnar Leszek
Quality Production Improvement - QPI
|
2019
|
Vol. 1, Iss. 1
412--416
EN
Automatic image analysis is nowadays a standard method in quality control of metallic materials, especially in grain size, graphite shape and non-metallic content evaluation. Automatically prepared solutions, based on machine learning, constitute an effective and sufficiently precise tool for classification. Human-developed algorithms, on the other hand, require much more experience in preparation, but allow better control of factors affecting the final result. Both attempts were described and compared.
6
Content available remote On effectiveness of human cell nuclei detection dependin
Pławiak-Mowna A., Mazurkiewicz M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
R. 94, nr 1
77--80
EN
The paper presents results of research on effectiveness of automated detection of human body cells nuclei depending on the digital image color representation used. The problem importance is presented, data representation and processing problems are discussed. The standardized machine vision-based nuclei detection procedure is proposed. Nuclei detection effectiveness measurement algorithm is presented and results are discussed. The conclusion is drawn and future work areas are indicated.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań skuteczności zautomatyzowanego wykrywania jąder komórkowych, w zależności od zastosowanej reprezentacji koloru przetwarzanego obrazu. Przedstawiono problemy związane z przetwarzaniem cyfrowych obrazów medycznych. Zaproponowano ujednoliconą procedurę komputerowego przetwarzania obrazu. Przedstawiono algorytm pomiaru skuteczności wykrywania jąder komórkowych w zależności od zastosowanej przestrzeni barw. Omówiono wyniki, sformułowano wnioski i wskazano przyszłe obszary badań.
7
Content available remote Detekcja jąder komórkowych w obrazach biomedycznych z uwzględnieniem kodowania barw
Pławiak-Mowna A., Mazurkiewicz M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
R. 94, nr 12
246--249
PL
W artykule omówiono proces ekstrakcji parametrów morfometrycznych cyfrowych obrazów histopatologicznych na przykładzie obrazów raka piersi. Wskazano empirycznie wyznaczoną reprezentację kolorów do skutecznego zautomatyzowanego wykrywania jąder komórkowych. Przedstawiono problematykę związaną z komputerowym wspomaganiem rozpoznawania obrazów biomedycznych. Przedstawiono, zapisane w pliku csv wyniki dla przetworzonych i rozpoznanych jąder komórkowych (opis liczbowy struktur i obiektów morfologicznych). Wskazano kierunki dalszych.
EN
The paper presents process of morphometric parameters extraction of the digital biomedical image of breast cancer. There was present empirical determination of most effective color channel for automated detection of cell nuclei. The problem of computer-aided biomedical image recognition are presented. The results obtained for processed and properly recognized cell nuclei was presented. All features (numerical description of morphological structures and objects) was stored in the csv file. The future work areas are indicated.
8
Content available remote Object detection based on deep learning for urine sediment examination
Liang Y., Tang Z., Yan M., Liu J.
Biocybernetics and Biomedical Engineering
|
2018
|
Vol. 38, no. 3
661--670
EN
Urine sediment examination (USE) is an important topic in kidney disease analysis and it is often the prerequisite for subsequent diagnostic procedures. We propose DFPN(Feature Pyramid Network with DenseNet) method to overcome the problem of class confusion in the USE images that it is hard to be solved by baseline model which is the state-of-the-art object detection model FPN with RoIAlign pooling. We explored the importance of two parts of baseline model for the USE cell detection. First, adding attention module in the network head, and the class-specific attention module has improved mAP by 0.7 points with pretrained ImageNet model and 1.4 points with pre-trained COCO model. Next, we introduced DenseNet to the baseline model(DFPN) for cell detection in USE, so that the input of the network's head own multiple levels of semantic information, compared to the baseline model only has high-level semantic information. DFPN achieves top result with a mAP of 86.9% on USE test set after balancing between the classification loss and bounding-box regression loss, which improve 5.6 points compared to baseline model, and especially erythrocyte's AP is greatly improved from 65.4% to 93.8%, indicating class confusion has been basically resolved. And we also explore the impacts of training schedule and pretrained model. Our method is promising for the development of automated USE.
9
Content available Wyodrębnienie drzew z danych lidarowych z zastosowaniem transformaty Hougha
Borowiec N., Niemiec B.
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
|
2018
|
vol. 30
55--66
PL
W niniejszej pracy podjęto próbę automatycznego wyodrębnienia drzew z chmury punktów na podstawie utworzonego obrazu wysokiej roślinności z przefiltrowanych danych laserowych. W tym celu został napisany skrypt w programie MATLAB. Idea jego działania opiera się na tezie, że na obrazach cyfrowych kształt drzew w górnych piętrach zbliżony jest do okręgów. Do ich detekcji posłużono się transformatą Hougha - jedną ze skutecznych metod wykrywania kształtów w widzeniu komputerowym. Badania przeprowadzono na danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego, obejmujących teren Cmentarza Rakowickiego w Krakowie.
EN
In the present study attempts to automatically extract trees from image which was created from points cloud representing high vegetation. For this purpose the script was written in MATLAB. The idea of the operation is based on the thesis that on the digital image trees shape in the upper floors is similar to circles. To detect trees the transform Hough was used - one of the effective methods to detect shapes in computer vision. The research was conducted on data from airborne laser scanning, which included the area of the Rakowicki cemetery in Krakow. In order to check the number of trees, a manual vectorization (indication of the trees tops) on the orthophotomap was made. However this measurement is sub-optimal, but allowed to assess the correctness of the HT algorithm.
10
Detekcja obiektów z wykorzystaniem probabilistycznych modeli grafowych
Wietrzykowski J.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
|
2016
|
z. 195, t. 2
313--324
PL
Detekcja obiektów na obrazach RGB jest ważnym zagadnieniem w kontekście postrzegania otoczenia przez autonomiczne roboty. W niniejszej pracy zaproponowano i przetestowano nowe podejście do tego problemu. Podejście to łączy wykorzystanie hierarchii części jako kompaktowej reprezentacji modelu obiektu oraz probabilistycznych modeli grafowych jako metody wnioskowania o obecności obiektów. Hierarchia składa się części, które zostały podzielone na warstwy. Każda część jest kompozycją kilku części z niższej warstwy, wyuczoną na podstawie przykładowych obrazów. Części są współdzielone pomiędzy kategoriami obiektów, co znacznie komplikuje proces wnioskowania, lecz daje wiele korzyści. Zaproponowany system może w przyszłości służyć do wspomagania nawigacji robotów mobilnych, a także z nimi współpracować. Skuteczność zaprezentowanego rozwiązania przetestowano na ogólnie dostępnym zbiorze ETHZ Shape Classes .
EN
Object detection on RGB images is an important problem in a context of an environment perception by mobile robots. In this work I proposed and tested a novel approach to this problem. The approach combines an usage of a parts hierarchy as a compact object model representation with an utilization of probabilistic graphical models to infer about objects existence. The hierarchy is build from parts that are organised as layers. Every part is a composition of several lower layer parts, learned on a basis of sample images presenting objects. Parts are shared among object categories, which significantly complicates inference process, but brings multiple benefits. The proposed system may aid navigation systems of mobile robots in the future and cooperate with them. An efficiency of the solution was tested on a publicly available ETHZ Shape Classes dataset.
11
Content available remote Automatyczne wykrywanie osób w nagraniach uzyskanych przy niedostatecznym oświetleniu
Konieczka A., Chmielewska A., Balcerek J.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2015
|
R. 91, nr 9
101-104
PL
Artykuł przedstawia system do detekcji osób na nagraniach pochodzących z monitoringu miejskiego na otwartej przestrzeni. Proponowany system został przetestowany w trudnych, nocnych warunkach oświetlenia. W celu polepszenia jakości zarejestrowanych sekwencji wideo zaproponowano algorytm lokalnej poprawy kontrastu. Dzięki niemu detekcja obiektów ruchomych za pomocą GMM (Gaussian mixture model) oraz analizy BLOB (binary large object) jest bardziej precyzyjna. Dodatkowo ruchome obiekty wykryte w obrazie binarnym są śledzone przy użyciu filtru Kalmana, co zwiększa skuteczność algorytmu wykrywającego osoby. W artykule omówiono również dobór parametrów programu oraz sposób akwizycji obrazów.
EN
The article presents the issue related to the intelligent analysis of video sequences, which are obtained from the city monitoring. Analysis of people detection, who passed under the camera in the outdoor scenes, has been tested in low lighting conditions (during the night). In order to improve the quality of acquired video sequences, local contrast enhancement algorithm was used. Thanks to this, detection of moving objects with the use of the GMM (Gausian mixture model) and BLOB (binary large object) analysis is more precise. In addition, detected moving objects in the binary image are tracked with the use of Kalman filter, which increases the efficiency of people detection. Selection of algorithm parameters and video acquisition method were also discussed.
12
Content available Multiscaled hybrid features generation for AdaBoost object detection
Dembski J.
Journal of Medical Informatics & Technologies
|
2015
|
Vol. 24
75--82
EN
This work presents the multiscaled version of modified census features in graphical objects detection with AdaBoost cascade training algorithm. Several experiments with face detector training process demonstrate better performance of such features over ordinal census and Haar-like approaches. The possibilities to join multiscaled census and Haar features in single hybrid cascade of strong classifiers are also elaborated and tested. The high resolution example images were used in detector training process.
13
Content available Metody wykrywania obiektów w chmurze punktów
Zator S., Michalski P.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2014
|
R. 60, nr 10
862--864
PL
Artykuł prezentuje aktualny stan wiedzy w dziedzinie przetwarzania chmur punktów pod kątem wykrywania obiektów typu prymityw. Działanie algorytmu zostało zweryfikowane na podstawie danych rzeczywistych uzyskanych w wyniku skanowania obiektów rzeczywistych skanerem laserowym Trimble FX. Autorzy zaproponowali własną metodę hybrydową pozwalającą wykryć określone typy obiektów poprzez przetwarzanie pojedynczej linii skanu. Przedstawiono wady i zalety takiego podejścia.
EN
In this paper the current state of knowledge in the field of point cloud processing for the detection of primitive objects is presented. The first section presents the main parameters of a scanning device and describes the methodology of making measurements. The next section provides an overview of the most popular methods for the certain shape objects detection in the point cloud. For each method, there are presented the basic principles that must comply with the data that can be used. The used data were a scene containing simple shaped objects such as a cylinder, a plane. The authors propose their own approach based on the processing of a single scan line. The method is based on the assumption that the scanned scene consists of a set of points forming lines parallel to each other. One line corresponds to one rotation of the scanning mirror furnishing. The lines are considered independently for the first stage of the algorithm. For each line the search step is performed, for a simple object such as a line or an arc. After suitable transformation of the coordinate system, each line can be simplified from 3D to 2D. The search is based on the usage of the Hough Transform for 2D objects. The results from the single lines are grouped into clusters, and then comparison with the results of the adjacent lines were made. The final step is to separate segments within the adjacent line. The result is a group of points corresponding to the set criterion.
14
Content available remote Development of Practical Smart House Scenario Control System
Chang A. Y., Huang H.-C., Tai D.-R.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2013
|
R. 89, nr 1b
159--161
EN
Smart houses have received significant attention in recent years because they are considered to be an ideal living environment. The key point of smart space is that it is self-adjustable to an optimal state through interactions between people and electronic devices. Object detection technology was applied to efficiently calculate the exact number and location of people. The concurrent RFID authentication mechanisms were examined to identify their security threats, and a two-factor RFID security authentication framework is proposed to be integrated into the central controls. The proposed system also combines heterogeneous appliances so that they could adjust themselves correspondingly to various scenarios.
PL
W artykule przedstawiono projekt systemu kontroli inteligentnego domu, opartego na wykorzystaniu czujników, określających ilość i rozmieszczenie ludzi w pomieszczeniach. Wykorzystano także radiowy system zabezpieczeń RFID w celu uwierzytelnienia lokatorów, który w trybie dwu-parametrowym proponowany jest do jednostki sterującej. Zastosowana dodatkowo, niejednorodna struktura urządzenia pozwala mu dopasowywać się do zmieniających się warunków.
15
Content available Implementacja algorytmu śledzenia przy użyciu kamery oraz mobilnego robota edukacyjnego
Dimitrova-Grekow T., Rogowski M.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2013
|
R. 59, nr 8
818--820
PL
Artykuł prezentuje algorytm śledzenia z wykorzystaniem filtru Kalmana. Do realizacji celu został wykorzystany smartfon z systemem Android i wbudowaną kamerą oraz robot z serii LEGO Mindstorms NXT. W ramach pracy został zaprojektowany i stworzony działający system śledzący obiekt. Zastosowanie filtru Kalmana w dużym stopniu poprawiło skuteczność śledzenia. Przedstawione zostały testy wraz z interpretacją ich wyników. Pokazują one skuteczność zaimplementowanych rozwiązań. Opisany został także wpływ różnych parametrów na efektywność śledzenia.
EN
Information obtained through analysis of video sequences can have many uses, for instance in different video-game controllers or intelligent mobile safety systems [1]. Thanks to the miniaturization of integrated circuits, it is possible to use these solutions in intelligent mobile vehicles [2]. In order to keep track of an object, first there has to be found its existence and location. Many methods of detection and tracking are based on the specific object characteristic [3,4]. The observation of the object contour is also very popular[5,6]. In every case, however, the disadvantages are downside costs and possibility of losing an object by sudden changes of the selected feature. This work presents the implementation of a tracking algorithm with double detection-color and shape. Both parameters were analysed with a large tolerance, which simplified the calculation engine. There was used the Kalman filter [7]. An Android Smartphone with a built-in camera and a robot of LEGO Mindstorms NXT series were applied. The paper contains a description of the structure of the system (Fig.1) and the most important implementation details associated with a specific way of detecting and tracking the object (Fig.2). The experiments carried out show the efficiency of the system (Fig. 2, ). The impact of the various parameters on the efficiency of the trace is described (Tab 1). The tests together with the interpretation of their results are presented.
16
Content available Automatyczna detekcja obiektów sonarnych
Wąż M., Grządziel A., Nowak D.
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
|
2013
|
Vol. 12, nr 1
29--41
PL
Współczesne systemy sonarowe wykorzystywane są głównie do poszukiwania i wykrywania obiektów podwodnych, które mogą wpłynąć na bezpieczeństwo pływania i postoju jednostek pływających. Zadaniem operatora takich systemów jest optymalne ustawienie zobrazowania oraz odpowiedni dobór parametrów operacyjnych umożliwiających detekcję ech a następnie identyfikację wykrytych celów. Operator dokonuje korekty uzyskanych danych sonarowych, poprawiając tym samym jakość zobrazowania i możliwości interpretacji wyników pomiarów. W artykule rozpatrywanym problemem badawczym jest przekształcanie obrazów, dokonywanie korekcji geometrycznej oraz ekstrakcja obiektów z tła obrazu sonarowego. Zaprezentowana metoda automatycznego wyszukiwania obiektów wykorzystuje cechy morfologiczne sonogramów oraz geometryczne i arytmetyczne metody przetwarzania sygnałów stosowane do obróbki i analizy obrazów cyfrowych. Na etapie wyszukiwania cech obiektów sonarowych wykorzystano metody minimalno-odległościowe stosowane w rozpoznawaniu obrazów. Opracowana aplikacja umożliwiła przeprowadzenie eksperymentu badawczego przedstawiającego kolejne etapy detekcji obiektów sonarowych. Otrzymane wyniki mogą wskazywać na poprawność przyjętych założeń do badań oraz poprawność ich przeprowadzenia.
EN
Contemporary sonar systems are used mainly to search for and detect underwater objects which might affect the safety of navigation or the safety of moored watercraft. The task of the sonar operator is to display the optimal settings of the sonar image and to select the proper operational parameters that enable detection and identification of hidden targets. The operator performs corrections of the recorded sonar data, thereby improving the image quality and the ability to interpret the survey results. The paper deals with the research problem of changing display images, conducting geometric corrections, and extracting objects from the sonar imagery background. The presented method for the automatic searching of objects utilizes the morphologic features of sonograms and geometric and arithmetic methods of digital signal processing. In searching for the features of a sonar target, the minimal-distance methods used in pattern recognition were applied. The developed application makes it possible to perform research experiments that follow the stages of sonar detection of objects. The obtained results can indicate the validity of the research assumptions and the appropriateness of the methods used.
17
Content available Przetwarzanie obrazu pola obserwacji metodą dopasowania deskryptorów punktów kluczowych
Jakubowski J., Pacan J.
TTS Technika Transportu Szynowego
|
2012
|
R. 19, nr 9
2117--2125, CD
PL
W artykule przedstawiono wyniki wstępnych badań nad możliwością wykorzystania transformacji obrazu SIFT w zagadnieniach interpretacji treści obrazu cyfrowego. Efektem transformacji jest zbiór punktów kluczowych, których opis wyrażony 128-elementowym wektorem cech stanowi dane wejściowe dla procedury klasyfikacji minimalno-odległościowej. Prezentowany materiał omawia własności samej metody oraz ilustruje w sposób ilościowy jej zdolność do detekcji wyróżnionej klasy obiektów, których wzorce znajdują się w bazie danych.
EN
The paper presents the results of an initial research on the possibilities to use SIFT transform as a method to analyze the scene in digital images. The output of the transform is a set of key points described with a 128-element vector of features that can be used as an input to a minimum distance classifier. Presented material shows basic properties of the method as well as its quantitative assessment to detect distinguished objects of known patterns included in the data base.
18
Content available Opracowanie i ocena skuteczności działania algorytmu segmentacji słupów trakcyjnych pomierzonych techniką mobilnego skaningu laserowego
Pastucha E., Słota M.
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
|
2012
|
Vol. 24
267--278
PL
W artykule przedstawiono metodę detekcji kolejowych słupów trakcyjnych w oparciu o dane pochodzące ze skaningu laserowego. Głównymi założeniami podczas opracowywania algorytmu były uniwersalność metody, niezależność od parametrów definiowanych przez użytkownika oraz wysoki stopień automatyzacji. Z uwagi na objętość zbiorów danych ze skaningu laserowego i związanych z tym problemów z efektywnym przetwarzaniem chmur punktów, w proponowanym algorytmie obliczenia podzielono na dwa etapy. W etapie pierwszym wyznaczane są regiony, w których potencjalnie mogą występować słupy trakcyjne. Natomiast w etapie drugim weryfikowane jest położenie słupów w obszarach potencjalnych oraz wyszukiwane są punkty zarejestrowane na powierzchniach słupów. W celu uproszczenia obliczeń w pierwszym etapie analizowana jest różnica w gęstości punktów, znajdujących się bezpośrednio nad torami kolejowymi. W etapie drugim każdy z potencjalnych regionów analizowany jest indywidualnie. Po pierwsze wyznaczane są podzbiory punktów z wykorzystaniem kryterium wysokości. W podzbiorach w sposób iteracyjny odrzucane są punkty, których odległość do średniego położenia punktów w podzbiorze jest większa od przyjętej wielkości granicznej. W ten sposób usuwane są odbicia od obiektów znajdujących sie w sąsiedztwie słupów takich jak drzewa czy lampy, natomiast zachowywane są punkty należące do poszukiwanych słupów trakcyjnych. Przeprowadzone badania potwierdziły skuteczność opracowanego algorytmu. Proponowana metoda pozwoliła na detekcję wszystkich rodzajów słupów, znajdujących się w obszarze zainteresowania.
EN
In the last few years in Poland the railway infrastructure modernization program was lounged. It requires fast and precise technique to acquire data sets. Mobile laser scanning could be implemented, however automatic modeling methods from point cloud data sets are not suitable for geometrically complex railway infrastructure equipment such as traction poles. The main object of this study is the development of automatic traction poles extraction algorithm from laser scanning data. The flexibility of the method and independence from user-defined parameters were the main algorithm objectives. Because of the laser scanning data volume, simple calculations on point cloud subsets should be used to assure processing efficiency. In this study the combination of density and distance analysis was used. Proposed algorithm has been divided into two stages. In the first step regions of interest are selected by analysis of density difference for points located directly above the railway tracks. The influence of point density bin size on the number of correctly classified region was tested. In the second stage, each of the potential regions is analyzed individually. Iterative method of rejecting points based on distance criteria was used to extract traction poles points. In the study the point cloud from mobile laser scanner with density of 700 points/m2 was used. The test area covers 1.5 km railroad section between Miechow and Slomniki in Poland and contains 26 traction poles. All traction poles within study area were detected. It was proved that by appropriate combination of density and distance analysis, accurate traction poles extraction is possible even in complex regions with many surrounding objects.
19
Content available Analiza algorytmów detekcji obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego
Marmol U.
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
|
2012
|
Vol. 24
211--220
PL
Tematem niniejszego artykułu jest detekcja obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego. Pierwszym istotnym etapem, zanim przystąpi się do właściwej detekcji, jest usunięcie szumu pomiarowego. W przypadku skaningu mobilnego szum jest kluczowym problemem, gdyż wprowadza duże zakłócenia do danych pomiarowych. W pierwszej części artykułu zawarto krótką charakterystykę programów pod kątem prostych filtrów geometrycznych, które zarówno usuwają szumy jak i przeprowadzają proste operacje klasyfikacji (na przykład wydzielenie obiektów oddalonych o określoną wartość głębokości). Dopiero po usunięciu szumu jest możliwe rozpoznawanie obiektów. Jest to stosunkowo nowe zagadnienie, otwierające szerokie pole do analiz i badań naukowych. Do tej pory zostało opisanych kilka metod klasyfikacji danych pochodzących z mobilnych systemów laserowych. Część algorytmów opiera się na metodach wywodzących się z teorii przetwarzania obrazów. Rozproszona chmura punktów jest zapisywana w siatce regularnej jako raster, którego wartości pikseli odpowiadają głębokości lub intensywności danych laserowych. Do metod opartych na obrazach możemy zaliczyć: algorytmy wykorzystujące filtry morfologiczne i algorytmy wyszukiwania. Inne metody detekcji obiektów bazują na danych rozproszonych, czyli oryginalnej chmurze punktów. Przykładem może być metoda oparta na algorytmie RANSAC. Przeprowadzona analiza algorytmów filtracji ujawniła, że mobilny skaning laserowy może stanowić miarodajne źródło do wyodrębniania obiektów.
EN
The subject of this paper is detection of railway infrastructure objects based on mobile laser scanning. The first important step, made before proceeding with correct detection, is to remove the measurement noise. In the case of mobile scanning noise is a key issue, since it introduces a large distortion of the measurement data. In the first part of the article a brief description of the programs in terms of simple geometric filters which both remove noise and carry out simple operations of the classification (for example, the separation of objects spaced by a certain depth). Object recognition is possible only after the removal of the noise This is a relatively new problem, opening a wide field for analysis and research. So far several methods have been described for the classification of the mobile data. Some algorithms based on methods derived from the image processing theory. Scattered cloud of points is stored in a regular grid, the pixel values correspond to the depth or intensity of the laser data. The image-based methods: algorithms using morphological filters and retrieval algorithms. Other methods are based on the detection of objects from the original cloud of points. An example is the method based on RANSAC algorithm. An analysis of filtering algorithms revealed that mobile laser scanning can be a reliable information source to extract objects.
20
Content available Quasi-autonomiczny pojazd na bazie zestawu Lego Mindstorms NXT
Dimitrova-Grekow T.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2011
|
R. 57, nr 8
839-841
PL
W artykule przedstawiono metodę sterowania pojazdem, która jest analogiczna do wydawania poleceń człowiekowi, czyli operuje na abstrakcyjnych pojęciach. Zbadane zostało na ile możliwa jest budowa takiego systemu korzystając z powszechnie dostępnego sprzętu - zestawu Lego Mindstorms NXT. Główne zadania wykonywane przez robota, to budowanie mapy, osiągnięcie pozycji wskazanej przez operatora oraz wykrywanie i rozpoznawanie prostych obiektów. Badania eksperymentalne wykazały, że zastosowany algorytm rozpoznawaniu obiektów, uzyskał wysoką trafność.
EN
The presented research evaluates how suitable the Lego Mindstorms NXT sets are for implementing real time algorithms in mobile devices. Therefore, a vehicle control method, based on an abstract commands list, was developed. The main tasks executed by the vehicle are: mapping, reaching a location determined by the operator and recognizing a primitive object. The interface of the project is shown in Fig. 1. It allows the user/operator to observe the map, the parameters of the objects and to send commands from the dynamic generated command list. The implemented mapping and object detection algorithms are shown in Fig. 2. The vehicle construction (Fig. 3) is based on the classical model of 2 steered and one balancing wheel. Tab.1 presents the following test results: the achieved position accuracy, object recognition precision and the time of task completion. The odometry [2, 3] of the construction is not good enough. Navigation could be improved by adding some more precise sensors [4], [5]. The efficiency of the object detection algorithm reaches 75%, which is relatively suitable for the vehicle tasks. The test experience shows that the Lego NXT set is not an easy platform to create a general purpose vehicle, because of the many sensor and motor problems. However, the general positive results speak for its partial suitability by experimental verification of different modern attempts requiring vehicles, avoiding great hardware costs.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.