Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 6

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono cyfrowy estymator czasu niedopasowania próbkowania przeznaczony dla przetworników AC pracujących z przeplotem czasowym. Zaprezentowane rozwiązanie bazuje na wyznaczaniu korelacji między próbkami pochodzącymi z sąsiednich kanałów i w stosunku do podobnych rozwiązań znanych z literatury wymaga mniejszej liczby operacji mnożenia. Poprawność działania estymatora potwierdzono symulacyjnie zamieszczając wyniki licznych eksperymentów
EN
The paper presents a digital background estimator of timing mismatches in time-interleaved ADCs. The presented solution is based on the correlation between samples from adjacent channels and, compared to similar solutions known from the literature, requires fewer multiplication. The operation of the estimator has been verified in numerous simulations.
PL
W artykule przedstawiono modyfikację znanej z literatury dwustopniowej metody estymacji czasu niedopasowania próbkowania w przetwornikach analogowo-cyfrowych pracujących z przeplotem. Zaprezentowane rozwiązanie eliminuje ograniczenia oryginalnej metody i wymaga mniejszej liczby operacji arytmetycznych. Poprawność działania estymatora zweryfikowano symulacyjnie przez wykonanie licznych badań.
EN
The article presents a modification of two-stage difference-based estimation method of timing mismatches in time-interleaved ADCs. The presented solution eliminates the limitations of the original method and requires a smaller number of arithmetic operations. The proposed approach was verified with simulations by carrying out various tests.
3
Content available remote Low-Cost Scalable Home Video Surveillance System
EN
Automated and intelligent video processing and analysis systems are becoming increasingly popular in video surveillance. Such systems must meet a number of requirements, such as threat detection and real-time video recording. Furthermore, they cannot be expensive and must not consume too much energy because they have to operate continuously. The work presented here focuses on building a home video surveillance system matching the household budget and possibly making use of hardware available in the house. Also, it must provide basic functionality (such as video recording and detecting threats) all the time, and allow for a more in-depth analysis when more computing power be available.
EN
In this paper, we give an overview and a detail analysis of our approach for vision-based real-time traffic parameters estimation using low-resolution web cameras. Traffic parameters estimation approach mainly includes three major steps, (1) stable background estimation, (2) vehicle detection, mean speed and traffic flow estimation, and (3) traffic scene classification into three states (normal and congested). The background image is estimated and updated in realtime by novel background estimation algorithm based on the median of First-in-First-Out (FIFO) buffer of rectified traffic images. Vehicles are detected by background subtraction followed by post-processing steps. By exploiting the domain knowledge of real-world traffic flow patterns, mean speed and traffic flow can be estimated reliably and accurately. Naive Bayes classifier with statistical features is used for traffic scene classification. The traffic parameter estimation approach is tested and evaluated at the German Aerospace Center’s (DLR) urban road research laboratory in Berlin for 24 hours of live streaming data from web-cameras with frames per second 1, 5 and 10. Image resolution is 348 x 259 and JPEG compression is 50%. Processed traffic data is cross-checked with synchronized induction loop data. Detailed evaluation and analysis shows high accuracy and robustness of traffic parameters estimation approach using low-resolution web-cameras under challenging traffic conditions.
EN
One of the major advantages of the video cameras' usage for tracking of vehicles is to reduce the costs of Intelligent Transport Systems. However, this requires the development of software techniques allowing an automatic extraction of the vehicle or group of vehicles from the current video frame, which is possible by using the background estimation methods, assuming a fixed camera installed over or at the side of the road. Background estimation based on the linear image filtering algorithms can be performed by averaging a certain number of video frames. However, this technique is relatively slow, which complicates its use, especially in variable lighting conditions. The paper presents an alternative background estimation technique, utilised for its further replacement, based on the nonlinear image filtering algorithms.
EN
One of the most typical problems during analysis of the images acquired for the power lines inspection is the necessity of removing the background elements on them. Usually for the images taken from the ground the background is quite easy to remove (e.g. sky with clouds) because of the high contrast. Although, for some aerial images and also for some taken from the ground there may be the situation where the background is much more complex (e.g. trees, buildings, roads). The method presented in the paper is designed for both cases. It is based on the analysis of the image with the usage of some characteristic individual transmission line components e.g. transmission towers.
PL
Jednym z najbardziej typowych problemów w analizie obrazów uzyskiwanych podczas inspekcji linii energetycznych jest konieczność usuwania elementów stanowiących tło. Zazwyczaj w przypadku obrazów uzyskiwanych z poziomu ziemi tło jest stosunkowo łatwe do usunięcia (np. niebo z chmurami) dzięki dużemu kontrastowi. Jednakże dla niektórych obrazów lotniczych a także uzyskiwanych z poziomu ziemi może wystąpić bardziej złożone tło (np. drzewa, budynki, drogi). Metoda zaprezentowana w pracy jest użyteczna w obu tych przypadkach. Jest ona oparta na analizie obrazu z wykorzystaniem elementów charakterystycznych dla poszczególnych części linii energetycznych np. słupów energetycznych.
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.