Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  śledzenie pojazdów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Modelling and Investigation of Dynamic Parameters of Tracked Vehicles
EN
The paper deals with some results of the research dedicated to mechatronic design and machinery dynamics of special vehicles conducted in the Department of Applied Mechanics. The selected important aspects of the tracked vehicles dynamic modelling process related to dynamics of the drive system and the suspension of selected tracked vehicles are presented.
PL
W artykule przedstawiono zmodyfikowane podejście do śledzenia pojazdów wykorzystujące algorytmy śledzenia przed detekcją (TBD) oraz technologię poszerzania zakresu tonalnego (HDR). Ze względu na fakt, iż dla sygnałów o poziomie zbliżonym do poziomu szumu efektywne wykorzystanie klasycznych technik śledzenia często okazuje się niemożliwe, stosowane są algorytmy TBD. W wypadku śledzenia pojazdów na postawie danych z jednej kamery wystąpić może sytuacja, w której niektóre pojazdy oraz fragmenty drogi będą niedoświetlone, a inne prześwietlone, co wpływa na wyniki pracy algorytmu śledzenia. W celu redukcji tego wpływu, zwłaszcza dla obiektów odległych, możliwe jest wykorzystanie systemu dwukamerowego umożliwiającego poszerzenie zakresu tonalnego obrazu uzyskanego w wyniku fuzji danych z obu kamer po dopasowaniu obrazów.
EN
In the paper a modified approach to vehicles' tracking using the Track-Before-Detect (TBD) algorithms together with the High Dynamic Range (HDR) technology is presented. Due to the fact, that for some low level signals, similar to the noise level, an effective application of some classical tracking technologies is often impossible, the TBD algorithms are used. Tracking the vehicles based on data from a single camera there may be a situation where some vehicles or fragments of a road are underexposed or overexposed, influencing the results of tracking. In order to reduce that impact, especially for some distant objects, a double camera system may be used, which allow an increase of the dynamic range of the images obtained as the results of data fusion performed after the matching of the input images from both cameras.
PL
W artykule przedstawiono wyniki symulacji śledzenia ruchu metodą Track-Before- Detect pozwalającą na pozyskiwanie informacji o ruchu obiektów w obecności silnego szumu. W przeprowadzonych badaniach symulacyjnych użyto zmodyfikowanego algorytmu TBD wykorzystującego superrozdzielczość, który pozwala na uzyskanie subpikselowej dokładności śledzenia ruchu.
EN
In the paper some simulations' results of motion tracking using the Track-Before-Detect method, allowing the acquisition of motion information in the presence of strong noise, are presented. Simulation experiments have been performed using the modified TBD algorithm utilising the super-resolution technique, which allow obtaining a sub-pixel accuracy of motion tracking.
PL
Artykuł dotyczy jednego z istotnych zagadnień związanych z wykorzystaniem technik śledzenia pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych, jakim jest kwestia przygotowania danych wejściowych dla algorytmu śledzenia. Ze względu na fakt, iż typowe algorytmy śledzenia nie są zdolne do prawidłowego wyznaczenia trajektorii ruchu dla obiektów reprezentowanych przez sygnały o poziomie zbliżonym do szumu, wykorzystywana jest w tym celu technologia Track-Before-Detect (TBD). Tego rodzaju algorytmy oparte są na podejściu bayesowskim z wykorzystaniem pełnej informacji o obiekcie. W artykule zilustrowane zostały efekty śledzenia możliwe do uzyskania dzięki wykorzystaniu danych surowych, co pozwala na efektywne śledzenie obiektów zlokalizowanych blisko siebie, charakteryzujących się odmiennymi kolorami. Wyjątek stanowią obiekty o kolorze zbliżonym do tła, które podlega estymacji i eliminacji.
EN
The paper is related to an important issue related to the application of vehicles tracking technology for the Intelligent Transportation System, which is the preprocessing of the input data for the tracking algorithm. Since typical tracking algorithms are unable to detect the motion trajectories properly for the objects represented by the signals when their level is similar to the noise, the Track-Before-Detect (TBD) approach is used in such cases. Such algorithms are based on the Bayesian approach utilising full information about the object. In the paper some results of tracking are demonstrated, which can be obtained due to the usage of the raw data, allowing an effective tracking of objects located close to each other, which are characterised by different colours. An exception is related to the objects with similar colour to the background, which is estimated and eliminated.
EN
Most of the vehicles, which can be observed by the cameras used in the Intelligent Transport Systems, are coated with reflective layers which, like car windows, are characterized by the effect of light polarisation. Utilising this effect by using a camera designed for the Intelligent Transportation System along with the linear polarizer it is possible to improve the extraction of the vehicles from the surrounding. The article presents the methods of using the polarised light for increasing the operating range of the video systems along with an illustration of the possibilities and limitations of this technique. Some experimental results obtained by the fusion of data recorded for the standard video sequences and the use of linear polarisers are also presented.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.