Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analysis of Prediction Methods Applied to a Selected Road Vehicle Tracing System

Łukasik Z., Górska M.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2018

|

R. 19, nr 6

915--918, CD

EN

The system which is developed in Department of Transport and Electrical Engineering UTH Rad. consists of collecting, analyzing and selecting data from existing observation units, and such to be installed in the future, including photo-radars, electronic fee collection and traffic monitoring cameras. The aim is tracking of objects distinguished by certain visual features. The present paper specifies the road net on chosen area and further, algorithms for the prediction of the continuations of vehicle tracks registered by the system are on consideration and assessed.

PL

Działanie opracowywanego na Wydziale Transportu i Elektrotechniki UTH Rad. systemu poszukiwania pojazdów drogowych polega na kolekcji, analizie i selekcji danych uzyskanych z różnorodnych istniejących, a także dodatkowo zainstalowanych jednostek obserwacyjnych takich jak fotoradary, kamery monitorujące ruch uliczny lub bramki służące do automatycznego poboru opłat. Celem jest śledzenie obiektów o zadanych cechach dystynktywnych. W niniejszym artykule sprecyzowano sieć dróg na zadanym obszarze, a następnie rozpatrywane i oceniane są algorytmy predykcji dalszych tras obiektów – pojazdów drogowych, które zostały zanotowane przez system.

2

Object tracking methods comparison

Bujnowski Daniel, Giełczyk Agata

Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

|

2017

|

z. 20

15--24

EN

Object tracking has been improved recently and now it seems to be one of the most challenging task in a computer vision area. In this article there are presented five top state-of-art algorithms. There were tested and the comparison of their results was performed and presented in plots and tables. A precision and an accuracy were evaluated, while some intruding factors, like rotations or blurring, were observed.

PL

Śledzenie obiektów jest coraz bardziej popularne i może być uznane za jedno z najbardziej wymagających zadań w obszarze wizji komputerowej. W pracy zaprezentowano pięć najbardziej wydajnych i najlepiej znanych algorytmów. Zostały one zaimplementowane, przetestowane i porównane. Wyniki tego porównania przedstawiono za pomocą wykresów oraz tabel. Podczas testów oceniane były precyzja i dokładność śledzenia. Obserwowano również wpływ czynników zakłócających na jakość śledzenia.

3

LEDs based video camera pose estimation

Sudars K., Cacurs R., Homjakovs I., Judvaitis J.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2015

|

Vol. 63, nr 4

897--905

EN

For 3D object localization and tracking with multiple cameras the camera poses have to be known within a high precision. The paper evaluates camera pose estimation via a fundamental matrix and via the known object in environment of multiple static cameras. A special feature point extraction technique based on LED (Light Emitting Diodes) point detection and matching has been developed for this purpose. LED point detection has been solved searching local maximums in images and LED point matching has been solved involving patterned time functions for each light source. Emitting LEDs have been used as sources of known reference points instead of typically used feature point extractors like ORB, SIFT, SURF etc. In such a way the robustness of pose estimation has been obtained. Camera pose estimation is significant for object localization using the networks with multiple cameras which are going to an play increasingly important role in modern Smart Cities environments.

4

Badania wybranych systemów lokalnego pozycjonowania w przestrzeni

Zator S.

Zarządzanie Przedsiębiorstwem

|

2014

|

Vol. 17, nr 3

40--46

PL

Współcześnie jest wiele opracowywanych i testowanych systemów śledzenia i lokalizacji osób oraz obiektów. Ich użyteczność sprawia, że zaczęto opracowywać systemy dedykowane dla obiektów zamkniętych. Jednymi z najdokładniejszych współcześnie stosowanych systemów, pozwalających uzyskać niepewność wyznaczania współrzędnych na poziomie poniżej 1mm są laserowe systemy optyczne (np. tachimetry śledzące), ale warunkiem uzyskania pomiaru tą metodą jest konieczność „widzenia” celu. Często warunki pomiaru, np. przemieszczający się ludzie sprawiają, że pojawiają się „martwe” strefy pomiaru [10]. Drugi rodzaj systemów wykorzystuje fale radiowe bądź podczerwone, które dobrze funkcjonują w przestrzeniach otwartych. We wnętrzach mogą występować błędne odczyty położenia, wskutek wielokrotnych odbić fal elektromagnetycznych. Ostatnia grupa systemów lokalnego pozycjonowania to systemy wykorzystujące fale ultradźwiękowe. Są one przedmiotem opracowań w wielu ośrodkach naukowych.

EN

The paper presents local positioning systems of objects in area using different speeds of propagation of radio waves and ultrasound. Position of the object in three-dimensional limited area is determined by trilateration. The test results in systems based on the modules form Hexamite and the influence of the positions of the base stations on the uncertainty of determining the coordinates of a stationary object was present.

5

Study of the effectiveness of different Kalman filtering methods and smoothers in object tracking based on simulation tests

Malinowski M., Kwiecień J.

Reports on Geodesy and Geoinformatics

|

2014

|

Vol. 97

1--22

EN

In navigation practice, there are various navigational architecture and integration strategies of measuring instruments that affect the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different methods of Kalman filtration and associated smoothers applied in object tracing was made on the grounds of simulation tests of algorithms designed and presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) partial derivations and derivative-free filters like UKF (Unscented Kalman Filter) and CDKF (Central Difference Kalman Filter) were implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) and CDKS (Central Difference Kalman Smoother) were presented as well. Algorithms performance is discussed on the theoretical base and simulation results of two cases are presented.

6

Tracking an omnidirectional evader with a differential drive robot at a bounded variable distance

Ruiz U., Marroquin J. L., Murrieta-Cid R.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2014

|

Vol. 24, no. 2

371--385

EN

In this paper, we address the pursuit-evasion problem of tracking an Omnidirectional Agent (OA) at a bounded variable distance using a Differential Drive Robot (DDR), in an Euclidean plane without obstacles. We assume that both players have bounded speeds, and that the DDR is faster than the evader, but due to its nonholonomic constraints it cannot change its motion direction instantaneously. Only a purely kinematic problem is considered, and any effect due to dynamic constraints (e.g., acceleration bounds) is neglected. We provide a criterion for partitioning the configuration space of the problem into two regions, so that in one of them the DDR is able to control the system, in the sense that, by applying a specific strategy (also provided), the DDR can achieve any inter-agent distance (within an error bound), regardless of the actions taken by the OA. Particular applications of these results include the capture of the OA by the DDR and maintaining surveillance of the OA at a bounded variable distance.

7

Vision analysis system for autonomous landing of micro drone

Skoczylas M.

Acta Mechanica et Automatica

|

2014

|

Vol. 8, no. 4

199--203

EN

This article describes a concept of an autonomous landing system of UAV (Unmanned Aerial Vehicle). This type of device is equipped with the functionality of FPV observation (First Person View) and radio broadcasting of video or image data. The problem is performance of a system of autonomous drone landing in an area with dimensions of 1m × 1m, based on CCD camera coupled with an image transmission system connected to a base station. Captured images are scanned and landing marker is detected. For this purpose, image features detectors (such as SIFT, SURF or BRISK) are utilized to create a database of keypoints of the landing marker and in a new image keypoints are found using the same feature detector. In this paper results of a framework that allows detection of definedmarker for the purpose of drone landing field positioning will be presented.

8

Aktualne trendy w tworzeniu systemów inteligentnego monitoringu wizyjnego

Frejlichowski D., Forczmański P., Nowosielski A., Hofman R.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2011

|

nr 4

19-39

EN

This article provides an overview and critical analysis of computer vision algorithms used in the construction of the modules responsible for recognition and identification of objects which are elements of an intelligent monitoring system. We investigate state-of-the-art methods with an enough high potential to be implemented in a practical realization of such a system. The article describes three main elements of modern surveillance system, namely an adaptive background model, object extraction and tracking. Finally, we describe several recent benchmark datasets that can be used to test real systems.

9

Real time algorithm for defined simple templates detection and tracking

Jachowicz R., Duch P.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2011

|

T. 15, z. 3

357-364

EN

This paper presents a robust algorithm for simple shapes detection and tracking on image sequence. Presented solution consists of two parts. In the first part the image is analyzed and an area where object can be detected is found using correlation method. In the second part of presented algorithm a pattern which was previously found is confirmed by the original one. In order to obtain better accuracy the size and the angle of found pattern are calculated. Experimental results show that the accuracy of the pattern detection in presented algorithm is over 90% and is independent from lighting conditions and deformation of searched pattern caused by its spatial rotation.

PL

W niniejszym artykule zaprezentowano algorytm do wykrywania i śledzenia prostych wzorców w sekwencji obrazów. Zaprezentowane rozwiązanie składa się z dwóch etapów. W pierwszej części analizowany jest obraz oraz określany jest na podstawie współczynnika korelacji obszar, w którym może znajdować się poszukiwany wzorzec. W następnym etapie prezentowanego algorytmu wzorzec, który został znaleziony, porównywany jest ze wzorcem z poprzedniego obrazu. W celu uzyskania dokładniejszych wyników obliczany jest rozmiar oraz kąt nachylenia znalezionego wzorca. Przeprowadzone badania wykazały dokładność detekcji wzorca na poziomie 90% oraz to, że poziom ten jest niezależny od warunków oświetleniowych oraz deformacji spowodowanej obrotem wzorca w przestrzeni 3D.

10

Metody rozwiązywania zadania śledzenia z zastosowaniem optymalizacji

Szymanowski J., Sędek E.

Prace Przemysłowego Instytutu Telekomunikacji

|

2007

|

Vol. 57, z. 139

25-43

PL

W pracy przedstawiono metodę estymacji położenia i prędkości poruszającego się obiektu, w której zastosowano algorytm optymalizacji. Zakładamy przy tym, że pomiary azymutu są zbierane na bieżąco. W celu znalezienia najlepszego estymatora wektora stanu poruszającego się obiektu, sformułowano zadanie śledzenia (SL). W pierwszej części pracy dokonano analizy różnych modeli poruszającego się obiektu z punktu widzenia ich wpływu na zbieżność algorytmu optymalizacji, na jego szybkość zbieżności oraz na błąd estymacji. Biorąc pod uwagę wymienione właściwości dokonano wyboru algorytmu optymalizacji, który następnie wykorzystano w metodzie rozwiązującej zadanie SL. Metodę tę zaproponowano w dwóch wariantach: bez zakłóceń oraz z zakłóceniami. Na zakończenie, przedstawiono wyniki optymalizacji i symulacji oraz sformułowano wnioski i perspektywy dalszych prac.

EN

In this paper a method for estimation of the position and velocity of the moving object has been proposed, in which an optimization algorithm has been used. We assume that the measurements of the azimuth have been collected on real time. In order to finding the best estimator of the state vector of the moving object, the tracking problem (SL) has been formulated. In the first part of the work the different models of the moving object have been analyzed from point of view of their influence on the convergence of an optimization algorithms, on the rate of convergence and on the estimation error. Taking into consideration mentioned proprieties the optimization algorithm has been chosen, which has been applied to the method for solving the tracking problem (SL). This method has been presented in two variants: without disturbances and with disturbances. Finally, the optimization and simulation results and conclusions concerning further research have been presented.