Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: navigation equipment

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A critical analysis of IMO S-Mode Guidelines

Zalewski P.

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation

2019

Vol. 13. no. 4

841--846

Circular on “Guidelines for the Standardization of User Interface Design for Navigation Equipment”, commonly known as “S-Mode Guidelines”, has lately been approved by International Maritime Organisation. Its potential impact on default and common user settings of radar equipment, electronic chart display & information system, and integrated navigation system has been discussed in the article. Several issues that should be considered during technical implementation of the circular provisions and follow-up familiarization of navigators with the affected equipment have been identified.

Sieć Kohonena w kompresji obrazów radarowych

Praczyk T.

Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej

2003

R. 44 nr 1 (152)

115-124

Obraz morskiego radaru nawigacyjnego może być podstawą perspektywicznego systemu wyznaczenia pozycji okrętu. Obrazy uzyskane z radarów nawigacyjnych zawierają zwykle ogromne ilości informacji. Wykorzystanie jej w całości w systemach pozycjonowania jest praktycznie niemożliwe. Wiąże się to z ograniczonymi możliwościami obliczeniowymi współczesnych komputerów. Konieczne staje się zatem skondensowanie występującej w każdym obrazie informacji do wielkości akceptowalnej z punktu widzenia praktycznych zastosowań. Efekt taki możemy uzyskać poprzez zastosowanie metod ekstrakcji cech z zarejestrowanych obrazów radarowych. Artykuł prezentuje jedną z metod ekstrakcji cech bazującą na możliwościach samoorganizującej sieci Kohonena.

A picture obtained from a shipboard navigation radar can be a basis for future ship position fixing system. Pictures obtained from navigational radars usually contain huge amounts of information. It is practically impossible to use all of them. This is connected with limited computing capacity of contemporary computers. Thus it becomes necessary to condense information contained in each picture to the magnitude acceptable with regard to practical applications. This can be achieved by employing methods for extracting features from recorded radar pictures. The paper presents one of the feature extraction methods based on possibilities of self-organizing Kohonen net and GRNN net.