Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

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
Artykuł zawiera krótką charakterystykę sensorów samochodowych mających wpływ na bezpieczeństwo użytkownika samochodu osobowego w kontekście wykrywania przeszkód i zapobiegania wypadkom. Główną uwagę poświęcono czujnikom ultradźwiękowym, omawiając ich zasadę działania oraz metodologię pomiaru odległości. Opracowano model czujnika ultradźwiękowego na platformie Arduino. W ramach badania, przeprowadzono pomiary z czujnika ultradźwiękowego w środowisku zagłuszającym oraz bez zagłuszeń. Na podstawie zebranych danych stworzono wykresy, które ilustrują skuteczność czujnika w różnych warunkach. Wyniki badania pokazały, jak istotne są precyzyjne pomiary, i jak sensor ultradźwiękowy może efektywnie wspierać kierowcę w unikaniu kolizji. Wnioski z przeprowadzonych badań opracowanego modelu czujnika podkreślają znaczenie ciągłego rozwoju sensorów bezpieczeństwa wsamochodach osobowych i potrzebę lepszego dostosowania technologii sensorowej do zmiennych warunków drogowych i zachowania kierowców.
EN
The article contains a short description of car sensors that influence the safety of passenger car users in the context of detecting obstacles and preventing accidents. Main attention was devoted to ultrasonic sensors, discussing their principle of operation and distance measurement methodology. An ultrasonic sensor model was developed on the Arduino platform. As part of the study, measurements were carried out with an ultrasonic sensor in a jamming and non-jamming environment. Based on the collected data, diagrams were created that illustrate the sensor’s effectiveness in various conditions. The study results showed how important precise measurements are and how an ultrasonic sensor can effectively support the driver in avoiding collisions. The conclusions from the research on the developed sensor model emphasize the importance of continuous development of safety sensors in passenger cars and the need to better adapt the sensor technology to changing road conditions and driver behavior.
PL
Artykuł przedstawia krótką charakterystykę zakłóceń pasywnych stosowanych w maskowaniu obiektów naziemnych i platform powietrznych. Opisano podstawowe parametry i właściwości reflektorów rogowych, soczewki Luneburga i dipoli. Przedstawiono podstawowe zależności matematyczne wykorzystywane do obliczeń ich maksymalnej skutecznej odbicia. Wyniki obliczeń przedstawiono w odpowiednich tabelach. Skuteczna realizacja pasywnych zakłóceń radiolokacyjnych w systemach walki radioelektronicznej zależy od dokładnej znajomości częstotliwości pracy zakłócanych radarów oraz zastosowanej metody maskowania.
EN
The article presents a brief description of passive interference used to mask ground objects and air platforms. The basic parameters and properties of horn reflectors, Luneburg lenses and dipoles are described. The basic mathematical relationships used to calculate their maximum effective reflection are presented. The calculation results are presented in the appropriate tables. Effective implementation of passive radar interference in electronic warfare systems depends on accurate knowledge of the operating frequency of the interfered radars and the masking.
PL
W artykule przedstawiono aplikację komputerową opracowaną w środowisku programowym MATLAB do obliczania krawędzi w obrazie, wykorzystującą algorytmy detekcji krawędzi. Do stworzenia aplikacji wykorzystano obraz barwnego ptaka, w celu wyodrębnienia jak największej ilości krawędzi. Dla każdego algorytmu przedstawiony został histogram obrazu reprezentujący rozkład liczbowy występowania w obrazie różnych poziomów jasności. Wyniki obliczeń dały możliwość porównania algorytmów względem błędu średniokwadratowego (MSE) i stosunku sygnału do szumu (PSNR).
EN
The article presents a computer application developed in the MATLAB software environment to calculate edges in an image, using edge detection algorithms. The image of a colorful bird was used to create the application in order to extract as many edges as possible. For each algorithm, an image of histogram was presented representing the numerical distribution of the occurrence of different brightness levels in the image. The results of the calculations made it possible to compare the algorithms based on the mean square error (MSE) and the peak signal-to-noise ratio (PSNR).
PL
W artykule przedstawiono projekt sterowania domem inteligentnym z wykorzystaniem platformy Raspberry Pi. Istotą projektu było opracowanie sterowania domem inteligentnym, wykorzystując platformę Raspberry Pi, która wyróżnia się zaawansowanymi technologicznie urządzeniami peryferyjnymi oraz niskim kosztem wykonania.
EN
The article presents a smart home control project using the Raspberry Pi platform. The essence of the project was to develop an intelligent home control, using the Raspberry Pi platform, which is distinguished by technologically advanced peripherals and low cost of implementation.
5
Content available remote Rozpoznawanie sygnałów radarowych z wykorzystaniem sieci neuronowych
PL
Artykuł przedstawia sposób budowy metryk radarów i badanie możliwości zastosowania sieci neuronowych do rozpoznawania sygnałów radarowych. Badania skuteczności sieci neuronowej przeprowadzono w środowisku MATLAB przy użyciu programów Neural Pattern Recognition Tool z wykorzystaniem metody gradientu sprzężonego oraz Neural Fitting Tool z algorytmem Levenberga-Marquardta. Przeprowadzone badania symulacyjne potwierdziły wysoką skuteczność sieci neuronowych w rozpoznawaniu sygnałów radarowych.
EN
The article presents the way of construction of radar metrics and the study of the possibility of using the neural networks to recognize radar signals. Research on the effectiveness of the neural network was carried out in the MATLAB environment using the Neural Pattern Recognition Tool program using the coupled gradient method and the Neural Fitting Tool with the Levenberg-Marquardt algorithm. The performed simulation studies confirmed the high efficiency of neural networks in recognizing radar signals.
EN
The determination of precise emitter location is a very important task in electronic intelligence systems. Its basic requirements include the detection of the emission of electromagnetic sources (emitters), measurement of signal parameters, determining the direction of emitters, signal analysis, and the recognition and identification of their sources. The article presents a new approach and algorithm for calculating the location of electromagnetic emission sources (radars) in a plane based on the bearings in the radio-electronic reconnaissance system. The main assumptions of this method are presented and described i.e. how the final mathematical formulas for calculating the emitter location were determined for any number of direction finders (DFs). As there is an unknown distance from the emitter to the DFs then in the final formulas it is stated how this distance should be calculated in the first iteration. Numerical simulation in MATLAB showed a quick convergence of the proposed algorithm to the fixed value in the fourth/fifth iteration with an accuracy less than 0.1 meter. The computed emitter location converges to the fixed value regardless of the choice of the starting point. It has also been shown that to precisely calculate the emitter position, at least a dozen or so bearings from each DFs should be measured. The obtained simulation results show that the precise emitter location depends on the number of DFs, the distances between the localized emitter and DFs, their mutual deployment, and bearing errors. The research results presented in the article show the usefulness of the tested method for the location of objects in a specific area of interest. The results of simulation calculations can be directly used in radio-electronic reconnaissance systems to select the place of DFs deployment to reduce the emitter location errors in the entire reconnaissance area.
PL
Robotyka jest interdyscyplinarną dziedziną, która wykorzystuje zasoby wiedzy elektroniki, automatyki, sensoryki, informatyki. Postęp technologiczny umożliwia tworzenie nowoczesnych robotów, a szeroki dostęp do współczesnej elektroniki otwiera nowe perspektywy i możliwości [1]. W artykule został przedstawiony projekt robota mobilnego, który cechuje się prostą konstrukcją, niewielkim rozmiarem i niskim kosztem wykonania. Projekt ma charakter konstrukcyjny i zawiera opis zastosowanego rozwiązania budowy robota oraz oprogramowania służącego do sterowania nim. Badanie układu przeprowadzono w celu określenia dokładności wykorzystywanych czujników, zasięgu komunikacji bezprzewodowej z urządzeniem oraz czasu pracy robota mobilnego. Wyniki badań zostały przedstawione na rysunku i w tabelach porównawczych.
EN
Robotics is an interdisciplinary field that uses the knowledge resources of electronics, automation, sensorics, computer science. Technological progress makes it possible to create modern robots, and wide access to modern electronics opens new perspectives and possibilities. The article presents a project of a mobile robot, which is characterized by a simple design, small size and low cost. The project has a constructional character and includes a description of the robot’s construction solution and software used to control it. The examination of the system was carried out in order to determine the accuracy of the sensors used, the range of wireless communication with the device and the working time of the mobile robot. The test results are depicted on figure and in comparison tables.
PL
W artykule przedstawiono analizę wybranych algorytmów śledzenia obiektów na bazie obrazu video. Śledzenie obiektów ma szereg zastosowań, takie jak monitoring, w interakcjach człowieka z komputerem, sterowanie pojazdami i robotami. Przedstawione tutaj algorytmy zostały wybrane ze względu na zdolność działania w czasie rzeczywistym i nie wymagających uzyskiwania informacji z przyszłych klatek filmu video. Analiza ich efektywności została przeprowadzona dla dwóch filmów video. Efektywność śledzenia w danej chwili czasu określana jest indeksem nakładania się obrazów Jaccarda, liczbą analizowanych klatek filmu na sekundę i poprawnością śledzenia. Wyniki obliczeń dla wszystkich analizowanych algorytmów przedstawiono na wykresach i w tabelach.
EN
The article presents an analysis of selected object tracking algorithms based on a video image. The importance of object tracking is reflected in a wide range of applications, such as monitoring, in human-computer interactions as well as vehicle and robot control. These algorithms were selected taking into account the ability to operate in real time, not requiring obtaining information from future frames of the video. The analysis was carried out for two video films. The tracking efficiency at a given time is determined by the Jaccard index Intersection-over-Union (IoU), number of analyzed frames per second and tracking correction. The calculation results for all analyzed algorithms are depicted on the appropriate figures and comparative tables.
9
Content available remote Methods of picture segmentation in recognition digital satellite images
EN
In the article for the recognition of digital satellite images, the method of segmentation of views by thresholding was chosen. Two algorithms were used: Laplasian of Gaussian and Canny. The Laplasian of Gaussian algorithm with Gauss low-pass filter smoothes the edges and Laplace's high-pass filter sharpens the image. Based on the calculations made, clear boundaries between individual areas were obtained. The presented application in the MATLAB environment effectively detects forest areas and lakes in the satellite images.
PL
W artykule do rozpoznawania cyfrowych zdjęć satelitarnych wybrano metodę segmentacji zobrazowań przez progowanie. Zastosowano dwa algorytmy: Laplasian of Gaussian i Canny’ego. Algorytm Laplasian of Gaussian z filtrem dolnoprzepustowym Gaussa wygładza krawędzie a filtr górnoprzepustowy Laplace’a wyostrza obraz. Na podstawie przeprowadzonych obliczeń otrzymano wyraźne granice między poszczególnymi obszarami. Przedstawiona aplikacja w środowisku MATLAB skutecznie wykrywa obszary leśne i jeziora na zdjęciach satelitarnych.
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.