Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Sztuczna inteligencja : skąd przyszła i dokąd zmierza

Żurada Jacek

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2022

|

Vol. 63, Nr 8

6--10

PL

Rewolucja technologiczna jaką niesie ze sobą sztuczna inteligencja (AI) jest istotnie różna od wcześniejszych rewolucji przemysłowych, opartych na klasycznej inżynierii. Uwalnia bowiem siły wytwórcze spod kontroli człowieka i eliminuje go z łańcucha decyzyjnego. W artykule dokonano przeglądu podstawowych pojęć i założeń naukowych sztucznej inteligencji opartej na uczeniu maszynowym i zaawansowanych sieciach neuronowych. Omawia się genezę i katalizatory rozwoju tej dziedziny w dwu ostatnich dekadach a także dyskutuje zarówno jej szczególnie spektakularne osiągnięcia jak też i niektóre ograniczenia. Jednocześnie jednak z coraz liczniejszymi pożytkami tej rewolucji i doskonaleniem jej produktów i oferty społecznej, narastają zagrożenia zarówno dla autonomii jednostek, jak i dla całych społeczeństw korzystających z dobrodziejstw AI.

EN

The technological revolution brought about by artificial intelligence is significantly different from the previous industrial revolutions based on classical engineering. It frees the productive forces from human control and eliminates humans from the decision-making chain. The article reviews the basic concepts and scientific assumptions of artificial intelligence based on machine learning and advanced neural networks. The genesis and catalysts for the development of this field in the last two decades are discussed, as well as its particularly spectacular achievements as well as some of its limitations. At the same time, however, with the increasing benefits of this revolution and the improvement of its products and social offer, the threats both to the autonomy of individuals and to entire societies benefiting from AI are growing.

2

Klasyfikacja obiektów na podstawie ich zdjęć rentgenowskich

Nowosad Piotr, Charytanowicz Małgorzata

Journal of Computer Sciences Institute

|

2020

|

Vol. 15

206--213

EN

The main aim of the presented research was to assess the possibility of utilizing geometric features in object classifica-tion. Studies were conducted using X-ray images of kernels belonging to three different wheat varieties: Kama, Canadi-an and Rosa. As a part of the work, image processing methods were used to determine the main geometric grain parameters, including the kernel area, kernel perimeter, kernel length and kernel width. The results indicate significant differences between wheat varieties, and demonstrates the importance of their size and shape parameters in the classification process. The percentage of correctness of classification was about 92% when the k-Means algorithm was used. A classification rate of 93% was obtain using the K-Nearest Neighbour and Support Vector Machines. Herein, the Rosa variety was better recognized, whilst the Canadian and Kama varieties were less successfully differentiated.

PL

Głównym celem artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania cech geometrycznych obiektów w procesie ich klasyfikacji. Materiał badawczy stanowiły zdjęcia rentgenowskie ziaren trzech odmian pszenicy: kama, kanadyjskiej i rosa. W ramach pracy opracowano metody pozwalające na wyznaczenie cech geometrycznych obiektów znajdujących się na obrazach cyfrowych, takich jak długość, szerokość, średnica, pole i obwód. Otrzymane wyniki wykazały istotne różnice pomiędzy parametrami charakteryzującymi kształt i wielkości poszczególnych odmian pszenicy i możliwość ich zastosowania w procesie klasyfikacji. Procent poprawnie zaklasyfikowanych ziaren za pomocą algorytmu k-średnich wynosił 92%. Nieco lepsze wyniki, rzędu 93%, uzyskano za pomocą metod K-najbliższych sąsiadów i wek-torów wspierających. Najlepiej rozróżnialną odmianą okazała się rosa w porównaniu do odmian kanadyjskiej i kama.

3

Object classification with artificial neural networks : A comparative analysis

Domeradzki Kornel, Niewiadomski Artur

Studia Informatica : systems and information technology

|

2019

|

Vol. 1-2(23)

43--56

EN

Object classification is a problem which has attracted a lot of research attention in recent years. Traditional approach to this problem is built on a shallow trainable architecture that was meant to detect handcrafted features. That approach works poorly and introduces many complications in situations where one is to work with more than a couple types of objects in an image with a large resolution. That is why in the past few years convolutional and residual neural networks have experienced a tremendous rise in popularity. In this paper, we provide a review on topics related to artificial neural networks and a brief overview of our research. Our review begins with a short introduction to the topic of computer vision. Afterwards we cover briefly the concepts of neural networks, convolutional and residual neural networks and their commonly used models. Then we provide a comparative performance analysis of the previously mentioned models in a binary and multi-label classification problem. Finally, multiple conclusions are drawn, which are to serve as guidelines for future computer vision systems implementations.

4

System pomiarowo-kontrolny o transformowalnej charakterystyce

Volodarsky Z., Warsza Z., Kosheva L.

Przemysł Chemiczny

|

2016

|

T. 95, nr 6

1176--1180

PL

Omówiono metodę klasyfikacji obiektów, w której do podjęcia decyzji o ich przydatności wykorzystuje się rezultaty pomiarów. Wykazano, że wiarygodność takiej metody oceny zależy od rzeczywistej charakterystyki przetwarzania układu pomiarowego. Jej nieidealność (np. przesunięcie, spadek czułości i nieliniowość w obszarach wokół wartości granicznych zakresu tolerancji badanego parametru) może spowodować zwiększenie wpływu rozkładu losowego tego parametru na poprawność decyzji. Zaproponowano metodę poprawy działania układu pomiarowego opartą na kalibracji w dwu punktach odpowiadających wartościom granicznym. Uzyskuje się to, tak przekształcając charakterystykę przetwarzania, aby zbliżyć ją do wartości nominalnych w punktach granicznych. Transformacja taka może przebiegać w kilku cyklach. Każdy cykl składa się z dwu etapów: multiplikatywnego i addytywnego. Wybór rodzaju i liczby cykli opiera się na analizie zależności pomiędzy składowymi błędu przetwarzania systemu pomiarowego i szerokością zakresu tolerancji. Zaproponowano blokową strukturę systemu pomiarowego do klasyfikacji przydatności obiektu z adaptacyjną korektą jego charakterystyki przetwarzania.

EN

The method of inspection in which the decision about the suitability of the object is undertaken on the basis of the measurement results was considered. The reliability of decision depended on the real processing characteristics of the measurement system. The non-ideal characteristics of the system at border values of a tolerance range (nonlinearity, decreased sensitivity) increased the effect of random distribution of examd. parameter on the decision correctness. An improved method was based on calibration in 2 points of the tolerance interval of controlled parameters by converting the proc. characteristics of the system into the nominal limits in several cycles of 2 multiplicative and additive stages. The type and no. of cycles was based on an anal. of the relationship between components of a proc. error of the measuring system and the length of tolerance range.

5

Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data

Wężyk P., Hawryło P., Szostak M.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2016

|

Vol. 28

137--156

EN

In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.

PL

W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.

6

Development of the hardware and software complex for fertilizer application on agricultural fields

Ganchenko V., Doudkin A., Petrovsky A., Pawłowski T.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2014

|

Vol. 59, nr 1

34--39

EN

In the article developing of hardware and software complex for fertilizer application on agricultural fields is described. The complex is intended for environmental pressures reduction in case of treatment and prevention of agricultural vegetation diseases. The developed technique of data obtaining by UAV, processing of remote sensing data and preparing of control data for system of fertilizer application is considered.

7

Wyszukiwanie obiektów podobnych w podzbiorze wybranych znaków alfabetu migowego przy wykorzystaniu sieci konkurencyjnych

Szyfman U., Topczewska M.

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

|

2013

|

Vol. 4, nr 2

99--107

PL

W pracy opisano zastosowanie sieci konkurencyjnej (sieci Kohonena i ich modyfikacji) do wyszukiwania obiektów podobnych. Dokonano klasyfikacji obiektów na przykładzie rzeczywistego zbioru danych obrazowych wybranych znaków alfabetu migowego.

EN

The paper describes the usage of the competing networks (Kohonen network and its modifications) to search for similar objects. A dataset containing selected images of the sign language alphabet has been tested for classification.

8

Artificial intelligence technologies in precision agriculture

Pawłowski T., Ganchenko V., Doudkin A., Petrovsky A.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2013

|

Vol. 58, nr 2

119--126

EN

Image processing, object classification and artificial neural network algorithms are considered in the paper applying to disease area recognition of agricultural field images. The images are presented as reduced normalized histograms. The classification is carried out for RGB-and HSV-space by using a multilayer perceptron.

9

The original concept of object classification system

Biskupska M., Borysewicz W., Mazurkiewicz G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2013

|

Vol. 54, nr 4

145-148

EN

Updating long-lived software for current technologies can be an opportunity for great structural changes. The aim of this paper is to present the conclusions of the research conducted among users of a particular document management system, an application designed and implemented a few generations of software technologies ago. In particular, it outlines the original concept of object classification system and its new incarnation, designed to address the issues indicated by users and help-desk staff alike. The original, simple idea of document classification was expanded during software's lifetime and became complicated and unclear. With a necessary update for current operating systems it was possible to get back to that idea, reflect on the changes and design a classification system from scratch, taking into account both users' needs, reflected in modification to established software, and requests from surveys and personal contacts.

PL

Aktualizacja oprogramowania do najnowszych technologii może stać się okazją do wprowadzenia poważnych zmian strukturalnych. Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie wniosków z badań przeprowadzonych wśród użytkowników systemu zarządzania dokumentami, zaprojektowanego i wdrożonego przy wykorzystaniu już niewspieranych technologii. W szczególności przedstawiono oryginalną koncepcję systemu klasyfikacji obiektów i jego uaktualnioną wersję, zaprojektowaną w celu rozwiązania problemów wskazanych zarówno przez użytkowników końcowych oprogramowania, jak i pracowników pomocy technicznej. Oryginalny, prosty system klasyfikacji dokumentów był rozwijany na bieżąco w trakcie eksploatacji oprogramowania, aż stał się zbyt skomplikowany i niejasny. W związku z koniecznością aktualizacji oprogramowania do współczesnych systemów operacyjnych możliwe stały się jednak powrót do pierwotnej koncepcji, refleksja nad zmianami i zaprojektowanie systemu od podstaw, przy uwzględnieniu zarówno potrzeb użytkowników odzwierciedlonych w aktualizacjach w starym systemie oraz oczekiwań rynku pochodzących z przeprowadzanych ankiet oraz kontaktów osobistych.

10

Filtry teksturalne w procesie automatycznej klasyfikacji obiektów

Marmol U., Lenda G.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2010

|

Vol. 21

235--243

PL

Badanie tekstury jest istotne w wielu zastosowaniach związanych z analizą obrazów dla klasyfikacji, detekcji i segmentacji obiektów. Tekstura stanowi lokalny wzorzec przestrzenny, trudny do zdefiniowania w sposób ścisły. Nie oznacza to jednak, że cecha ta, ze względu na swoją niejednoznaczność, może być ignorowana i pomijana w badaniach nad informacją pochodzącą z obrazów. Tematem przeprowadzonych prac jest interpretacja ortofotomapy prawdziwej (ang. trueortho) w celu automatycznego wykrycia obiektów zabudowy i roślinności. Elementy te na obrazach charakteryzują się różnorodnym kształtem, kolorem i teksturą. W niniejszych badaniach podjęto próbę udowodnienia tezy, że tekstura może stanowić dobry wyznacznik wydzielenia obiektów takich jak drzewa od elementów zabudowy. Procedury teksturalne można podzielić na trzy kategorie: strukturalne, statystyczne i bazujące na filtracji. W niniejszym artykule skupiono się na filtrach teksturalnych – filtrach Gabora, wzmocnionych z wykorzystaniem „energii teksturalnej” Lawsa. Energia teksturalna reprezentuje ilość zmian wewnątrz rozpatrywanego okna na obrazach poddanych określonemu wariantowi filtru. Filtr Gabora jest filtrem liniowym, wykorzystywanym do detekcji krawędzi. Stanowi on uogólnienie transformaty Fouriera, jego reprezentacja częstotliwościowa jest zbliżona do obrazowania systemu wizyjnego człowieka i może być przydatna w procesie opisywania i rozróżniania tekstur. W badaniach wykorzystano dane pozyskane podczas nalotu nad miastem Espoonlahti w Finlandii: dane obrazowe o rozdzielczości terenowej 0.06 m, zarejestrowane kamerą cyfrową Rollei i dane laserowe z systemu TopEye MK II o gęstości 30 punktów/m2.

EN

The texture analysis is important in many applications of image analysis for classification, detection and segmentation of objects. Texture is the local spatial pattern, which is difficult to define strictly. This doesn’t mean, however, that this feature can be ignored and neglected in research on information derived from images, because of its ambiguity. The theme of the study is the interpretation of true orthophoto for automatic detection of building objects and vegetation. These elements are characterized in the image by a variety of shape, color and texture. In the present study the authors attempt to prove the thesis that the texture can be a good indicator for separation of objects such as trees from building elements. Textural procedures can be divided into three categories: structural, statistical and filter based approaches. The paper is focused on the textural filters – the Gabor filters, strengthened by the use of Laws’ "texture energy". The texture energy represents the number of changes within the window in an image subjected to a particular filter variant. The Gabor filter is linear, used for edge detection. It is a generalization of the Fourier transform, its frequency representation is similar to the imaging of human visual system and may be useful in the process of describing and differentiating textures. The data used for study have been collected during a flight over the Finland town Espoonlathi. They were as follow: image data with a spatial resolution of 0.06 m, acquired with a digital camera Rollei, and laser data from the TopEye MK II system with a resolution of 30 points/m2.

11

The concept of the islands extraction in satellite images using mathematical morphology

Kupidura P.

Roczniki Geomatyki

|

2009

|

T. 7, z. 2

69-73

EN

The neighborhood is one of the indirect features of the object which may be used in the interpretation of an image. Sometimes, this feature may be essential, as can be shown using an example of islands. According to the Oxford Dictionary (Internet edition) island is "a piece of land surrounded by water" so, as we can see, this element of landscape is defined by its neighborhood. The traditional, pixel-based classification is useless in such a case, taking into account only digital numbers of individual pixels. It is impossible to classify islands properly, using this kind of non-contextual algorithm. This paper proposes a mathematical morphology, with the potential to change the structure of an image depending on the different contextual features of the objects presented to it to resolve such a problem. The proposition is based on a relatively simple application of the close-hole operation presented in (Angulo, Flandrin. 2003). Although the application is simple, the operation itself is quite complicated, so its presentation in this article is essential for its understanding. Close-hole operation

PL

Artykuł przedstawia przykład zastosowania morfologii matematycznej w przetwarzaniu danych teledetekcyjnych. Wyspy, element krajobrazu definiowany wyłącznie przez swoje sąsiedztwo stanowi nierozwiązywalny problem dla bezkontekstowych przetworzeń cyfrowych typu tradycyjnej pikselowej klasyfikacji. Zastosowanie morfologicznej operacji wypełniania dziur pozwala stworzyć algorytm, który, bazując na cesze sąsiedztwa, umożliwia automatyczne wykrywanie wysp na zdjęciach satelitarnych. To stosunkowo proste zastosowanie morfologii matematycznej ukazuje jej duży potencjał w przetwarzaniu obrazów, również zdjęć lotniczych i satelitarnych.

12

Estimation of object size in the calibrated camera image

Szwoch G., Dalka P., Czyżewski A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2009

|

Vol. 50, nr 3

10-14

EN

In the paper, a method of estimation of the physical sizes of the objects tracked by the camera is presented. First, the camera is calibrated, then the proposed algorithm is used to estimate the real width and height of the tracked moving objects. The results of size estimation are then used for classification of the moving objects. Two methods of camera calibration are compared, test results are presented and discussed. The proposed estimation algorithm is intended to be used in the video surveillance system for automatic detection of events in the camera images.

PL

W artykule opisano metodę estymacji rzeczywistych rozmiarów obiektów śledzonych przez kamery. Obraz z kamery jest najpierw poddawany kalibracji, po czym proponowany algorytm dokonuje estymacji szerokości i wysokości śledzonych obiektów ruchomych. Wyniki estymacji rozmiarów są wykorzystywane następnie w algorytmie klasyfikującym obiekty ruchome. Porównano dwie metody kalibracji kamery, opisano i przedyskutowano wyniki testów przeprowadzonych z użyciem opisywanego algorytmu. Proponowany algorytm ma być zastosowany w systemie monitoringu wizyjnego dokonującego automatycznej detekcji zdarzeń w obrazie z kamer.

13

Satisfiability of Formulas from the Standpoint of Object Classification: The RST Approach

Gomolińska A.

Fundamenta Informaticae

|

2008

|

Vol. 85, nr 1-4

139-153

EN

In this article we discuss judgment of satisfiability of formulas of a knowledge representation language as an object classification task. Our viewpoint is that of the rough set theory (RST), and the descriptor language for Pawlak's information systems of a basic kind is taken as the study case. We show how certain analogy-based methods can be employed to judge satisfiability of formulas of that language.

14

Klasyfikacja obiektowa użytków zielonych z wykorzystaniem wieloletnich zmian NDVI i filtracji kierunkowych obrazu satelitarnego

Kosiński K., Hoffmann-Niedek A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2008

|

Vol. 18a

273--282

PL

W artykule przedstawiono algorytm półautomatycznej klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych użytków zielonych na podstawie dwóch zobrazowań satelitów serii Landsat, wykonanych w odstępie 17 lat. NDVI z dwóch terminów, wskaźnik wieloletnich zmian NDVI oraz wskaźnik struktury pasowej wykorzystano do wydzielenia użytków zielonych spośród innych form użytkowania. Przedstawiono mapę poklasyfikacyjną okolic Bełchatowa. Wyróżniono 5 kategorii użytków zielonych.

EN

Semi-automated object classification of grasslands is presented. Landscape-vegetation complexes were distinguished on panchromatic data composites of two Landsat ETM+ images registered on 1999-09-10 and 2001-05-01. Bitemporal spectral data were used for classification. Two Landsat images were used: TM, 19870503 and 2001-05-01. Four indices were calculated: NDVI 1987-05-03, NDVI 2001-05-01, wzNDVI87/01 (NDVI change index), and WSP (strip structure index). The analysis confirmed the hypothesis that meadows may be distinguished from arable lands and from formerly arable sods after directional filtering of the index of multi-year NDVI change. Cluster analysis was performed to classify landscape-vegetation complexes. The full algorithm is described. Some errors found during terrain verification are discussed. A postclassification map of the Bełchatów environs (central Poland) was developed. Five grassland categories were distinguished.

15

Zastosowanie cech strukturalnych obrazu Landsat ETM+ w klasyfikacji obiektowej kompleksów krajobrazowo-roślinnych

Kosiński K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2007

|

Vol. 17a

385--394

PL

Kompleks krajobrazowo-roślinny zastosowano jako jednostkę podstawowa w rejestracji roślinności na kompozycji danych panchromatycznych LandsatETM+. Zastosowano sześć wskaźników struktury i tekstury: wariancje w oknie 5×5 pikseli (Var5×5), wskaźnik struktury pasowej (SSI) oraz trzy wskaźniki małych obiektów: obiektów wielkości 3×3 piksele (S3×3), jednego piksela (S1×1) i wskaźnik różnicowy (S3×3Dif). W obszarach miejskich możliwa jest identyfikacja kompleksów roślinności z zabudowa i kompleksów bez udziału roślinności.

EN

Landscape vegetation complexes are used as the basic units for vegetation detection on Landsat ETM+ panchromatic data composition. Six structure and texture indexes are used: variance (Var5×5), strip structure index (SSI) and three small structure indexes: of size 3×3 pixels (S3×3), one pixel (S1×1) and differential index (S3×3Dif). Complexes of vegetation and buildings and complexes lack of vegetation may be distinguished in urban areas.

16

Kondensacja zbioru odniesienia metodą punktów wzajemnie najdalszych jako system sterowania pomiędzy szybkością i jakością klasyfikacji

Sierszeń A., Sturgulewski Ł.

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

|

2006

|

T. 10, z. 3

447-454

PL

W wielu systemach przetwarzania danych (obrazów) na klasyfikację mamy określony limit czasu. W takim przypadku wskazana jest możliwość sterowania pomiędzy szybkością klasyfikacji a jej jakością. Jednym z prostszych podejść jest podział zbioru uczącego na podzbiory i dokonanie ich kondensacji (w tym wypadku metodą znajdowania punktów wzajemnie najdalszych). Autorzy proponują dekompozycję uczenia na kilka cyklicznie powtarzających się podzadań, które można przerwać w dowolnym momencie, uzyskując najlepszą w danej chwili klasyfikację. Przeprowadzone eksperymenty dowodzą, że wskutek zaproponowanej dekompozycji zyskujemy możliwość sterowania czasem i jakością dokonywanych klasyfikacji.

EN

Many pattern recognition systems can have limited time for classification, mainly in applications concerned the quality control in industry. One of the simplest classifiers, known as a nearest neighbor rule, can be used for approximation of any other kind of classifiers, for instance the more sophisticated k nearest neighbor classifier. The k nearest neighbor classifier (k-NN) offers very good classification quality and converges to the theoretically best possible classification rule called the Bays classifier. The classification speed depends linearly on the reference set size, so classification can be accelerated by the decreasing the size of the reference set. The easiest way to control a compromise between the speed of classification and its quality consists in division of the training set into some subsets. The gravity centers of these subsets form a condensed reference set for the nearest neighbor rule. Division of the original reference set, i.e. the whole training set, starts with one set, then this set is divided into two subsets, next one of this two subsets is divided and so on, until each subset will contain only one object, that is a point in the feature space.

17

Segmentacja wysokorozdzielczego zobrazowania satelitarnego w celu rozpoznania kompleksów urbanistycznych

Wyczałek I., Wyczałek E., Plichta A.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2004

|

Vol. 14

1--12

PL

Jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obecnie podejść do rozpoznawania przedmiotów terenowych na obrazach teledetekcyjnych jest klasyfikacja obiektowa. Wywodzi się ona z procesu kognitywnego, poznawczego, realizowanego w naturalny sposób w mózgu człowieka oglądającego obraz lub zdjęcie, a mianowicie – przez uprzedni wstępny podział tegoż obrazu na segmenty o zbliżonych cechach wizualnych, wyróżniających te segmenty względem otoczenia. Segmentacja pozwala nie tylko na uporządkowanie treści rozpoznawanego obrazu, ale także dostarcza analitykowi znaczną liczbę parametrów, które mogą zostać użyte jako kryteria klasyfikacyjne. Jest to jedna z najważniejszych zalet tego podejścia. Przedmiotem pracy jest projekt i ocena jakości segmentacji wysokorozdzielczego obrazu teledetekcyjnego użytego do rozpoznawania obszarów o różnych funkcjach, współtworzących przestrzeń miasta. Do oceny wybrano jedno z najbardziej atrakcyjnych obecnie zobrazowań wykonywanych z pokładu satelity QuickBird. Analizowane zobrazowanie stanowi przetworzony techniką pan-sharpening obraz wielospektralny, przepróbkowany do rozdzielczości 0,60 m. Celem pracy jest ustalenie progów segmentacji w układzie hierarchicznym, oraz ocena cech segmentów dobranych do wyłonienia charakterystycznych kompleksów urbanistycznych. W podsumowaniu przedstawione zostaną możliwości wykorzystania wyników klasyfikacji obiektowej do badania zmian struktur urbanistycznych, w porównaniu z innymi obrazami teledetekcyjnymi badanego terenu oraz z danymi wektorowymi.