Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Wildlife monitoring is vital to conservation efforts and the prevention of animal-related negative impacts on human activities and ecosystems. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) enables data collection with no harm to wildlife and in difficult field conditions. This study proposes a method of detecting hoofed animals in UAV-acquired thermal images, addressing the challenges of low-resolution thermal imaging and the presence of other heated objects hindering simple temperature analysis and image segmentation. The proposed method uses machine learning algorithms and is designed to work with a limited size of training dataset. The method consists of an initial segmentation step that detects potential animals based on thermal and geometrical signatures, followed by classification using a Balanced Random Forest (BRF) algorithm. One of the key aspects of the proposed method is the use of geometric and thermal features along with multi-scale Convolutional Neural Network (CNN) extracted feature representations in BRF. The benefit of the BRF is its speed, little requirement regarding the amount of training data, and its capacity to work with an imbalanced number of objects in different classes. The dataset was collected during two UAV flights over a fenced enclosure with wild hoofed animals. The proposed approach showed high efficiency, achieving an overall accuracy of 90%. These results confirm the feasibility of UAV-based animal detection based solely on thermal images collected during the day and showing many other heated objects. The method provides a solution for wildlife monitoring, with potential adaptability to different species and further applications.
PL
Tanie skanery z wieloma wiązkami laserowymi takie jak Velodyne, Ouster, Hesai często wykorzystywane są do budowy niedrogich systemów skaningu kinematycznego, w tym systemów plecakowych i bezzałogowych. Niski koszt skutkuje mniejszą jakością pozyskiwanych danych, a parametry dokładnościowe podawane przez producentów często odbiegają od rzeczywistych. Z tego powodu problem oceny dokładności danych pozyskanych za pomocą takich skanerów jest ciągle podnoszony przez naukowców. Metody przez nich stosowane mają na celu ocenę dokładności położenia punktów skaningu i opierają się głownie na punktach i powierzchniach referencyjnych. Należy jednak zaznaczyć, że na dokładność położenia tych punktów wpływ mają różne czynniki, w tym te wynikające z błędów instrumentalnych, wynikające z charakteru mierzonego obiektu, a także danych z innych sensorów (np. dane o trajektorii stosowane w skaningu mobilnym). W tym artykule proponujemy metodę, która pozwala na ocenę jakości obserwacji (odległości i kątów), których błędy wynikają głównie z pierwszego z wymienionych czynników, czyli instrumentu. Metoda ta bazuje na porównaniu obserwacji rzeczywistych z teoretycznymi powstającymi poprzez symulację. Do symulacji rzeczywistych obserwacji stosowany jest wirtualny skaner Velodyne, który umieszczany jest w takiej samej pozycji i orientacji jak rzeczywisty. Obserwacje teoretyczne dla skanera wirtualnego tworzone są w oparciu o znany mechanizm działania skanera oraz dokładną i bardzo gęstą chmurę punktów naziemnego skaningu laserowego. Wykonane dla skanera Velodyne HDL-32E eksperymenty wykazały, że dokładność pomiaru odległości jest porównywalna z podawaną przez producenta, jednak inna dla różnych diod laserowych, a dokładność pomiaru kąta poziomego wynosi około 0,04°. Ponadto wykazano, że częstotliwość wirownia skanera, od której zależy wartość kąta poziomego jest różna od wartości nominalnej i nie jest stała w trakcie całego obrotu. Opracowana metoda symulacji obserwacji może być w przyszłości wykorzystana do kalibracji podobnych skanerów tego typu.
EN
Inexpensive scanners with multiple laser beams such as Velodyne, Ouster, Hesai are often used to build low-cost kinematic scanning systems, including backpack and unmanned systems. Low costs result in lower quality of the acquired data. In addition, the accuracy parameters provided by manufacturers are often different from the actual ones. For this reason, the problem of assessing the accuracy of data obtained using such scanners is investigated by scientists. The methods used for this purpose aim at assessing the accuracy of the position of scanning points and use mainly reference points and surfaces. However, that the accuracy of the location of these points is influenced by various factors, including those resulting from instrumental errors, from the nature of the measured object, as well as data from other sensors (e.g. trajectory data used in mobile scanning). In this article, we propose a method that allows for the assessment of the quality of observations (distances and angles) which errors result mainly from the first of the mentioned factors, i.e. the instrument. Proposed method bases on the comparison of real observations with theoretical ones created through simulation. To simulate real observations, a virtual Velodyne scanner is used, which is placed in the same position and orientation as the real one. Theoretical observations for the virtual scanner are created based on the known mechanism of scanner operation and an accurate and very dense terrestrial laser scanning point cloud. Experiments executed for the Velodyne HDL-32E scanner proved that the accuracy of distance measurement is comparable to that provided by the manufacturer, but different for different laser diodes, while the accuracy of horizontal angle measurement is equal to about 0.04°. Moreover, it was shown that the scanner's rotation frequency, which determines the value of the horizontal angle, is different from the nominal value and is not constant during the entire rotation. The developed observation simulation method can be used in the future to calibrate similar scanners of this type.
3
Content available Andrzej Borkowski (1959-2021)
EN
The article presents the profile of Professor Andrzej Borkowski, who was born in 1959 and passed away in 2021. For most of his life, the professor of the Wrocław University of Environmental and Life Sciences, heading the Institute of Geodesy and Geoinformatics. His main scientific interests were photogrammetry and airborne laser scanning, especially in the field of data processing of these technologies and integration with other remote sensing techniques. He was the author or co-author of about 300 scientific papers, and the supervisor of about eighty diploma theses. He promoted ten doctors. He was active in the Polish Society for Photogrammetry and Remote Sensing, the Association of Polish Surveyors; he was involved in cooperation with foreign organizations, i.e. the International Association of Geodesy (IAG). The article in Polish and English summarizes his important scientific achievements for Polish and international photogrammetry and remote sensing.
PL
Artykuł prezentuje sylwetkę profesora Andrzeja Borkowskiego, urodzonego w 1959 r. i zmarłego w 2021 roku. Profesor przez większość swojego życia reprezentował Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, kierując Instytutem Geodezji i Geoinformatyki. Jego głównymi zainteresowaniami naukowymi była fotogrametria i lotnicze skanowanie laserowe, szczególnie w zakresie przetwarzania danych tych technologii i integracji z innymi technikami teledetekcyjnymi. Był autorem lub współautorem ok. 300 prac naukowych, promotorem około osiemdziesięciu prac dyplomowych. Wypromował dziesięciu doktorów. Aktywnie działał w Polskim Towarzystwie Fotogrametrii i Teledetekcji, Stowarzyszeniu Geodetów Polskich, angażował się we współpracę z organizacjami zagranicznymi m.in. Międzynarodowej Asocjacji Geodezji (IAG). Artykuł w języku polskim i angielskim podsumowuje jego istotny dorobek naukowy dla polskiej i międzynarodowej fotogrametrii i teledetekcji.
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.