Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: obrazowanie spektralne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Detection, Identification, and Quantification of SF6 Point-Source Emissions Using Hyper-Cam LW Airborne Platform

Kastek Mariusz, Firmanty Krzysztof, Saute Benjamin, Gagnon Jean-Philippe, Lariviere-Bastien Martin, Pawelski Daniel

Pomiary Automatyka Robotyka

2021

R. 25, nr 3

37--41

Detection, identification, and quantification of greenhouse gases is essential to ensure compliance with regulatory guidelines and mitigate damage associated with anthropogenic climate change. Passive infrared hyperspectral imaging technology is among the solutions that can detect, identify and quantify multiple greenhouse gases simultaneously. The Telops Hyper-Cam Airborne Platform is an established system for aerial thermal infrared hyperspectral measurements for gas survey applications. In support of the Hypercam, is developing a suite of hyperspectral imaging data processing algorithms that allow for gas detection, identification, and quantification in real-time. In the Fall of 2020, the Hyper-Cam-LW Airborne platform was flown above a validated SF6 gas release system to collect hyperspectral data for gas quantification analysis. This measurement campaign was performed to document performance of the Hyper-Cam gas quantification capabilities against known quantities of released gas.

Wykrywanie, identyfikacja i kwantyfikacja gazów cieplarnianych jest niezbędna do zapewnienia zgodności z wytycznymi regulacyjnymi i złagodzenia szkód związanych z antropogenicznymi zmianami klimatu. Technologia pasywnego obrazowania hiperspektralnego w podczerwieni należy do rozwiązań, które mogą wykrywać, identyfikować i kwantyfikować wiele gazów cieplarnianych jednocześnie. Platforma lotnicza Telops Hyper-Cam jest uznanym systemem do lotniczych pomiarów hiperspektralnych w termicznej podczerwieni do zastosowań związanych z badaniem gazów. W ramach wsparcia dla Hypercam, opracowywany jest zestaw algorytmów przetwarzania danych obrazowania hiperspektralnego, które pozwalają na wykrywanie, identyfikację i kwantyfikację gazów w czasie rzeczywistym. Jesienią 2020 r. platforma Hyper-Cam-LW Airborne została umieszczona nad zatwierdzonym systemem uwalniania gazu SF6 w celu zebrania danych hiperspektralnych do analizy kwantyfikacji gazu. Ta kampania pomiarowa została przeprowadzona w celu udokumentowania wydajności możliwości kwantyfikacji gazu Hyper-Cam w odniesieniu do znanych ilości uwolnionego gazu.

Śledzenie obiektów z wykorzystaniem obrazowania spektralnego

Tutak K., Pieszko M.

Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka

2015

vol. 5

36--41

Niniejsza praca poświęcona jest analizie skuteczności śledzenia obiektów przy pomocy obrazowania spektralnego wykonywanego za pomocą 16-kanałowej kamery spektralnej rejestrującej dane w trybie wideo w zakresie 400-1000 nm. Wykorzystano algorytm Lucas-Kanade, wyznaczający przepływ optyczny w charakterystycznych punktach obrazu, określonych metodą Shi-Tomasi. Śledzenie inicjowane jest ręcznie poprzez wskazanie prostokątnego okna zawierającego obiekt. Do przetwarzania wybierany jest monochromatyczny obraz odpowiadający długości fali, dla której liczba punktów leżących w tym oknie jest największa. Zastosowano reprezentację obrazu w formie piramidy, dzięki czemu zmniejszono zależności od zmian skali obserwowanego obiektu. Otrzymane w każdym kroku śledzenia nowe pozycje punktów charakterystycznych były analizowane w celu odrzucenia obserwacji odstających. Wykonano szereg eksperymentów polegających na próbie śledzenia makiety samochodu wojskowego w trudnych warunkach oświetlenia i przy niejednorodnym tle o kolorystyce zbliżonej do barw maskujących pojazdu. Otrzymane rezultaty potwierdziły zasadność stosowania obrazowania spektralnego do śledzenia obiektów.

This paper is devoted to the analysis of the effectiveness of object tracking with spectral imagery performed with a 16-channel spectral video camera operating in the 400-1000 nm range. We used the Lucas-Kanade algorithm which computes the optical flow at characteristic points of the image which were determined by the Shi-Tomasi method. The tracking is initialized manually by pointing to a rectangular window containing the object. Monochrome image corresponding to the wavelength for which the number of points lying in this window is the greatest is selected for processing. We used a representation of an image in the form of a pyramid, so that dependence on scale changes of the observed object was reduced. New positions of characteristic points received in each step of tracking were analyzed in order to reject outliers. We performed a series of experiments that tries to track military vehicle model under difficult lighting conditions and heterogeneous background of a color similar to the vehicle masking colors. Obtained results confirmed the advisability of applying spectral imagery for object tracking.