Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Metoda wektoryzacji obrazu sceny dla autonomicznego robota

Śmigielski P.

Technical Issues

|

2015

|

nr 4

32--38

EN

The aim of the studies was to design, implement and test the algorithm for vectorization of the scene, which is analyzed by an autonomous robot. The vectorization is the process of extraction of the contours of the objects located in the image taken by a camera. The result is stored in a computer's (robot's) memory as a sequence of points in euclidean space marking the examined objects' corners. During the tests, various images were used. Each one was previously pre-processed in a different way in order to reveal and highlight the contours of the objects. The vectorization process is divided into three steps which are described in detail in this article.

2

Performance analysis of an RFID-based 3D indoor positioning system combining scene analysis and neural network methods

Jachimczyk B. S., Dziak D. M., Kulesza W. J.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2013

|

Nr 34

29--33

EN

The main purpose of this research is to improve localization accuracy of an active Radio Frequency Identification, RFID tag, in 3D indoor space. The paper presents a new RFID based 3D Indoor Positioning System which shows performance improvement. The proposed positioning system combines two methods: the Scene Analysis technique and Artificial Neural Network. The results of both simulation using Log-Distance Path Loss Model and physical experiments validate that the proposed positioning system improves the localization accuracy of an RFID tag compared with well-known Scene Analysis technique solutions.

PL

Głównym celem tej pracy badawczej jest poprawa dokładności systemu lokalizacji 3D w przestrzeni zamkniętej, aktywnego identyfikatora RFID. Proponowany system lokalizacji stanowi hybryde dwóch metod: Analizy Sceny oraz Sztucznych Sieci Neuronowych. W pracy tej przedstawiono model proponowanego rozwiązania, a w celu walidacji systemu wykonano badania symulacyjne modelu komputerowego wykorzystującego m.in. Logarytmiczny Model Propagacji Fali Radiowych. Przeprowadzono również badania na modelu rzeczywistym w pomieszczeniu zamknietym o rozmiarach geometrycznych 5,13 m×4,50 m×2 m, które potwierdziły poprawność wybranego parametru propagacji sygnału radiowego. Uzyskane wyniki potwierdzają, że proponowany system lokalizacji 3D, charakteryzuje się wysoką dokładnością pozycjonowania aktywnego identyfikatora RFID. Uzyskana dokładność pozycjonowania, jest lepsza niż 0,5 m. Badania potwierdzaja założona hipotezę, że proponowany system lokalizacji 3D w przestrzeni zamkniętej charakteryzuje się lepszą dokładnością niż znane rozwiązania oparte na technice Analizy Sceny.

3

Analiza sceny przy użyciu deskryptorów punktów charakterystycznych

Szymczyk P., Szymczyk M.

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

|

2011

|

T. 15, z. 3

283-293

PL

Artykuł przedstawia różnego rodzaju algorytmy stosowane do analizy sceny. Na początku zaprezentowano oprogramowanie wykrywające krawędzie i wierzchołki, a w dalszej części programy oparte na deskryptorach punktów charakterystycznych. Praktyczne testy wykazały krótkie czasy wykonania wszystkich algorytmów, co potwierdza sensowność ich stosowania w systemach online. Wyznaczono również dalszy kierunek prac - potrzeba automatycznego doboru parametrów poszczególnych algorytmów w celu uzyskania optymalnego wyznaczania krawędzi, wierzchołków i punktów charakterystycznych .

EN

Article presents different algorithms used for scene analysis. Firstly, the software for edge and corners detection, then application based on descriptors of key points are presented. Practical tests show short times of execution of these programs, so that it is possible to include them in online systems. Further direction of work has been determined - the necessity of automatical parameters selection in particular algorithms for optimal detection of edge, corners and key points.

4

Analiza dynamiki przemieszczeń punktu skupienia uwagi w rozpoznawaniu obrazów

Bodzioch S.

Elektrotechnika i Elektronika

|

2003

|

T. 22, z. 2

61--70

PL

Analiza obrazów cyfrowych stawia przed wizyjnymi systemami informatycznymi wymagania dotyczące dużych mocy obliczeniowych oraz wykorzystania dużych obszarów pamięci operacyjnej masowej. Aby uniknąć problemu ograniczonych zasobów systemu, dąży się w takich przypadkach do zredukowania przetwarzanej jednorazowo informacji. Jednym z takich rozwiązań jest segmentacja analizowanego obrazu i analizowanie go porcjami. W celu opracowania efektywnych algorytmów segmentacji prowadzi się badania nad przemieszczaniem ludzkiej uwagi podczas analizy dużych obrazów. W niniejszym artykule opisana została metoda rejestracji przemieszczania punktu skupienia uwagi podczas rozpoznawania cyfr ręcznie pisanych. Celem prezentowanego rozwiązania jest wyznaczenie atraktorów ludzkiej uwagi, które są kluczowe w procesie rozpoznawania oraz sposobu przemieszczania punktu skupienia uwagi dla poszczególnych cyfr. Wyniki eksperymentów mogą posłużyć za podstawę opracowywania algorytmów analizy bądź segmentacji obrazów cyfrowych. Algorytmy takie mogą stanowić szybką i skuteczną procedurę segmentacji dla bardziej złożonych obrazów.

EN

Digital image analysis requires visual computer systems with big computing power and big memory (RAM and storing memory). In order to avoid a problem of limited system resources it is practiced to reduce information processing at once. The solution of this problem is a segmentation of analyzing image and analysis small portions of the image. In order to create an effective segmentation algorithm experiments and researches are conducted about movements of the human attention during analyzing big images. In this paper I have described an experiment that depends on recording of human attention movement during recognizing hand-written Arabian digits. The goal of that experiment was to determine human attention attractors associated with hand-written digit recognition. Another purpose was to determine the way of the attention focus point movement. The results can be useful to work out image analyzing algorithms or image segmentation algorithms. These algorithms can be fast and effective segmentation procedure of very large and complex digital images.