Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Image Analysis-Based Estimation of Metallic and Pearl Add-Ons Concentrations in Automotive Paints

Ślot K., Strzecha K., Nowak G.

Image Processing & Communications

|

2014

|

Vol. 19, no. 2-3

119--126

EN

The paper reports results of preliminary research on automotive paint dopant concentration assessment based on microscopic image segmentation. The considered task is illconditioned due to the richness and diversity in contents of images to be analyzed. The proposed procedure involves two main phases: image segmentation, where focal-plane paint addons are extracted from the background, and object analysis and classification. The results of experimental verification of the proposed method on a set of eighteen paint pigmented images (black and yellow) show that the estimation can be done with approximately 5% accuracy for paints doped with only single addon type. For add-on mixtures, the results were strongly dependent on pigment color and mutual add-on proportions.

2

Wpływ własności ortofotomapy cyfrowej na wyniki klasyfikacji obiektowej pokrycia terenu

Adamczyk J.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2013

|

Vol. 25

9--18

PL

Wysokorozdzielcza ortofotomapa lotnicza coraz częściej stosowana jest do wykonywania inwentaryzacji pokrycia terenu. W artykule postawiono tezę, że zadanie to może zostać zrealizowane za pomocą analizy obiektowej zobrazowań teledetekcyjnych (GEOBIA), jednak wynik zależy od cech jakościowych ortofotomapy, zastosowanej procedury przetworzeń oraz doświadczenia operatora. Za najważniejszy uznano pierwszy z tych czynników i odniesiono się do niego w świetle istniejących polskich wytycznych technicznych. Określono pożądane cechy ortofotomapy, które warunkują jakość wykonanej klasyfikacji obiektowej. W celu omówienia podzielono je na następujące grupy: rozdzielczość przestrzenna, liczba i rodzaj kanałów uczestniczących w procedurach klasyfikacyjnych, dokładność geometryczna i rodzaj ortorektyfikacji, cechy fotometryczne, lokalnie występujące błędy. Ich wpływ na procedurę klasyfikacyjną jest dwojaki: mogą one uniemożliwiać przeprowadzenie klasyfikacji lub przysporzyć dodatkowej pracy przy poprawianiu jej wyników. Uwzględnienie sformułowanych zaleceń znacznie ułatwi przeprowadzenie klasyfikacji tak wysokorozdzielczego zobrazowania.

EN

High resolution ortophotomap is frequently used for land cover inventory. The paper presents conditions under which the task of automated image classification can be accomplished using GeoObject Image Analysis (GEOBIA): the ortophotomap quality, applied processing procedure, and operators experience. The first of them was recognized as most important and compared to the existing polish technical guidelines regarding the quality of the ortophotomap. The desired features of the remote sensing material were presented according to the following fields: spatial resolution of imagery, number and type of image bands used for classification procedure, geometrical accuracy, the type of orthorectification procedure, photometric properties, local errors. The recommendations are addressed for facilitating the object-based classification of high resolution orthophotomap. They are useful for planning the organizational issues of the aerial flight to acquire images used for land cover inventory. The presented guidelines are also useful for assessing the cost of the possible correction of the obtained land cover classification, if the recommendations cannot be met.

3

Model systemu katastralnego w języku analizy obiektowej (OOA)

Mika M.

Geomatics and Environmental Engineering

|

2007

|

Vol. 1, no. 4

201-211

PL

Przedmiotem publikacji jest model katastru nieruchomości (KN) w Polsce. W pracy wykorzystano zasady oraz notację graficzną analizy obiektowej. Model składa się z czterech warstw: tematów, klas i obiektów, struktury oraz atrybutów. Ponadto zawiera on następujące tematy: ORGANIZACJA, GEOMETRIA (z wykorzystaniem tematu Eckesa [6]), OBIEKTY, PODMIOTY, STAN PRAWNY. Prezentowany system KN jest systemem wielozadaniowym. Definicję katastru przyjęto zgodnie z założeniami FIG. Równorzędnymi obiektami systemu są nieruchomość gruntowa, budynek i lokal. KN zawiera informację opisową oraz prawną, dotyczącą obiektów. Tak utworzony system w Polsce integruje w sobie bazy danych EGiB oraz KW. Tak zdefiniowany system jest możliwy do realizacji w warunkach polskich.

EN

Model of ground cadastre in Poland was taken under analysis in this paper. Roles and graphical notation of Object Oriented Analysis was used to model ground cadastre. That model consists of four layers of different abstraction: subjects, objects and classes, structures, attributes. Additionally model includes subjects: organization, geometry, objects, entity, law state. Ground cadastre was presented as multitasking system. Such defined system is possible to be introduced in Polish conditions.

4

Budowa hybrydowego systemu ekspertowego wspomagającego diagnozowanie kombajnu do zbioru zbóż BIZON Z058

Rychlik A., Wierzbicki S.

Diagnostyka

|

2005

|

Vol. 33

151--156

PL

W pracy przedstawiono budowę Hybrydowego Systemu Ekspertowego wspomagającego diagnozowanie kombajnu do zbóż. Zaprezentowano istotę diagnozowania, strukturę, cechy oraz funkcje programu. Opisany poniżej Hybrydowy System Ekspertowy jest statycznym systemem ekspertowym dla wiedzy regułowej oraz dynamicznym dla wiedzy proceduralnej. Zadaniem tego systemu jest identyfikacja stanów niezdatności maszyny samojezdnej z wykorzystaniem różnych środków reprezentacji wiedzy (w postaci reguł i algorytmów diagnozowania) oraz metod jej identyfikacji.

EN

Building of the hybrid expert system aiding diagnostics of the harvester Z058 was presented in the paper. The essence of diagnosing, software structure and system features were described. The hybrid expert system, presented below, is a static expert system for rule-based knowledge and a dynamic one for procedure-based knowledge. The purpose of this system is identification of non-operational states of self-propelled machines by use of different knowledge representation means (in the form of the rules and diagnosing algorithms) and their identification methods.