Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Review on infrared single-pixel imaging

Szajewski Krzysztof, Szajewska Anna, Urbaś Sebastian, Więcek Bogusław

Opto-Electronics Review

|

2025

|

Vol. 33, No. 2

art. no. e154306

EN

The article discusses modern single-pixel imaging techniques. Different solutions of spatial light modulators (SLMs) used in infrared imaging are presented. The focus is on image reconstruction methods, in particular on the use of a modulator based on orthogonal codes, cyclic matrices, and neural networks for image reconstruction. The potential possibilities and limitations of these new imaging methods are described, emphasizing their usefulness in different ranges of the infrared spectrum. Moreover, the experimental implementation of a single-pixel infrared camera is presented. Possible applications and future development perspectives of this technology are indicated.

2

Application of curvelet transform and PLC controllers in automation as elements of ensuring high-quality control of an industrial gas burner

Łukasik Zbigniew, Pietruszczak Daniel, Jaśkiewicz Mateusz

Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering

|

2025

|

Vol. 7, No. 1

51--63

EN

The paper describes and proposes a multidimensional curvelet transformation for flame image analysis and describes the use of a PLC controller in an original program for controlling an industrial gas burner mounted on metallurgical furnaces for burning metal molds. Both the use of the curvelet transform and automation using PLC controllers for controlling the gas burner are elements that ensure the accuracy and safety of the entire industrial process.

3

Design and implementation of a vein detection system for improved accuracy in blood sampling

Boutalaka Omar, Benba Achraf, Sandabad Sara

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 1

131--134

EN

Blood sampling is a routine procedure in medical diagnostics, yet precise vein visualization methods remain limited. This projectintroducesa system designed to improve vein detection during blood collection. It relies on Near-Infrared (NIR) light, which interacts with the skin and highlights veins by taking advantage of hemoglobin’s infrared absorption properties. Using a Raspberry Pi and an infrared camera, image acquisitionand processing are handled through MATLAB and Python algorithms, which allow real-time visualization of veins. The system has been testedon a database of infrared images of hands and arms, effectively enhancing vein contrast in real time. The display is connected to the Raspberry Pi, giving medical staff a visual guide. This technology aims to streamline procedures for healthcare professionals, including doctors, nurses, and medical students, particularly in high-volume settings like labs and blood transfusion centers where vein visualization is critical to patient care.

PL

Pobieranie krwi jest rutynową procedurą w diagnostyce medycznej, jednak precyzyjne metody wizualizacji żył pozostają ograniczone. Projekt ten wprowadza system mający na celu usprawnienie wykrywania żył podczas pobierania krwi. Opiera się na świetle bliskiej podczerwieni (NIR),które oddziałuje ze skórą i uwydatnia żyły, wykorzystując właściwości absorpcji podczerwieni przez hemoglobinę. Przy użyciu Raspberry Pi i kameryna podczerwień akwizycja i przetwarzanie obrazu odbywa się za pomocą algorytmów MATLAB i Python, które umożliwiają wizualizację żył w czasie rzeczywistym. System został przetestowany na bazie danych obrazów dłoni i ramion w podczerwieni, skutecznie zwiększając kontrast żył w czasie rzeczywistym. Wyświetlacz jest podłączony do Raspberry Pi, zapewniając personelowi medycznemu wizualne wskazówki. Technologiata ma na celu usprawnienie procedurstosowanych przez pracowników służby zdrowia, w tym lekarzy, pielęgniarki i studentów medycyny, szczególnie w środowiskacho dużym natężeniu ruchu, takich jak laboratoria i centra transfuzji krwi, gdzie wizualizacja żył ma kluczowe znaczenie dla opieki nad pacjentem.

4

A concept of a vision system for position determinationusing spatial-time-frequency analysis

Miś Piotr, Szulim Przemysław, Mączak Jędrzej

Engineering Transactions

|

2025

|

Vol. 73, iss. 2

EN

This paper presents the concept of a vision system designed to determine the positionof a camera within a given coordinate system. The system focuses on identifying pulsatinglight markers in images recorded by the camera. These markers are characterized by spe-cific colors, pulsation frequencies and known locations. Detection is achieved using a spatial-time-frequency processing method developed by the authors. The identified markers serve asinput data for a mathematical model that determines the camera’s position within the refer-ence system. The article discusses the theoretical foundations of the proposed system design.The system was subjected to testing to verify its operational accuracy and precision in positiondetermination. The results of these tests are presented. The article concludes with a summaryof the work and a discussion of the system’s further development and practical applications.Keywords:image processing; spectrum analysis; light markers; localization.

5

Surface reconstruction and dimensional accuracy calculations of cranial implant for biomedical engineering

Al-Bdairy Ali Mohammed Jassem

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2025

|

Vol. 19, no. 3

27--36

EN

Designing accurate cranial implants of specific patient is a time consumption procedure for designing and manufacturing, hence, in the present work a fully and fast procedure for design and manufacturing a cranial implant have been done. Based on the biomedical engineering data the damaged zone has been detected as boundary intersection, adopted a special algorithm for surface reconstruction, rather than repairing the damaged members/zone based on additive manufacturing technology. Fixation parts and porosity have been designed to fix the implant with the skull, and decrease the overall weight of the designed implant, respectively. The difference between defective skull and the designed cranial implant have been achieved based on the image processing technique. The obtained difference value was ranged ±1.861984 mm, where the overall dimension of the studied skull was (205.7, 149.0, 154.9)mm, and the dimension of the designed cranial implant was (139, 131.1, 38.8)mm.

6

Airborne laser scanner as a data source for building selected elements of an intelligent database for transportation

Solarz Agnieszka, Borowiec Natalia

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2024

|

z. 124

197--216

EN

In this study, the main objective was to detect the road network and key road infrastructure elements based on airborne laser scanning data. The study included identification of the road network and determination of its axes using three independent methods, as well as detection of horizontal signs such as pedestrian crossings. The analysis process was based mainly on digital image processing methods, based solely on lidar data, without using information from other sources. The results of the analysis showed that the use of lidar data provides a fast and effective method for continuously updating information on road infrastructure and expanding the transportation database. This potentially opens the door to effectively updating relevant data in the area of transportation infrastructure.

7

The role of classical image processing algorithms in the age of AI revolution

Gądek-Moszczak Aneta

Technical Transactions

|

2024

|

Vol. 121, iss. 1

art. no. e2024025

EN

The article is devoted to the analysis of AI methods used in materials science and, in particular, the possibility of using them in the automatic classification and detection of material structure elements in digital images. The main areas of application of AI algorithms in materials science, such as prediction of material properties, material design, and optimization of technological processes, are presented. Examples of machine learning algorithm applications for classifying structure elements are discussed. Difficulties encountered in implementing AI algorithms in analyzing images of material microstructures were analyzed.

8

Application of artificial intelligence for processing digital ultrasonic images in the shipbuilding industry

Sala Jolanta, Tańska Halina, Janiszewski Bartosz

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn

|

2024

|

Vol. 27

265--279

EN

The article describes the completed research and development work conducted for the shipbuilding industry by a scientific consortium from 2020 to 2023 and addresses selected aspects of the commercialization of the developed prototype solutions. The goal of the R&D project was to develop and implement a modern solution for quality control of welded joints and monitoring of the production process. This article focuses on the application of artificial intelligence (AI) to improve the efficiency and rationality of operational processes, such as welding production processes verified by the advanced PAUT ultrasonic method. The prototype UT/PA system is presented synthetically from the perspective of measurement and analytical components, focusing on the processing of ultrasonic images after measurements and their decision-making potential for improving the quality of welded joints. Synthetic conclusions of a methodological, operational, and strategic nature are highlighted. The planned direction for the continuation of the completed research and development work and the finalized commercialization is also presented.

9

Zastosowanie atencji w sieciach neuronowych do zaawansowanego znakowania wodnego obrazów w wysokiej rozdzielczości: analiza efektywności i metryk

Duszejko Paweł, Piotrowski Zbigniew

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

195--198

PL

W artykule prezentujemy innowacyjny algorytm znakowania wodnego obrazów, wykorzystujący głębokie sieci neuronowe z modułem atencji. Proponowane rozwiązanie pozwala na wysoce transparentne zakodowanie ukrytego znacznika w obrazach o wysokiej rozdzielczości, zachowując ich oryginalną jakość. Dzięki zastosowaniu miękkiej atencji, nasz system osiąga doskonałe wyniki w zakresie odporności znaków wodnych. Demonstrujemy efektywność metody na przykładach wraz z wykazem metryk.

EN

In the article, we present an innovative image watermarking algorithm that utilizes deep neural networks with an attention module. The proposed solution allows for highly transparent encoding of a hidden watermark in high-resolution images, while preserving their original quality. Thanks to the use of soft attention, our system achieves excellent results in terms of watermark durability. We demonstrate the effectiveness of the method with examples and a list of metrics.

10

System do lokalizowania osób w pomieszczeniach z wykorzystaniem czujników podczerwieni

Djaja-Jośko Vitomir, Tuchowski Jan

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

159--162

PL

Rosnące zapotrzebowanie na usługi wykorzystujące informacje o lokalizacji osób wewnątrz pomieszczeń implikuje dynamiczny rozwój systemów udostępniających takie dane. Jednym z zastosowań jest wspomaganie osób starszych, dla których najwygodniejszym mógłby okazać się system nie wymagający noszenia dodatkowych urządzeń. Takie podejście jest możliwe dzięki wykorzystaniu czujników podczerwieni. W referacie przedstawiono koncepcję systemu lokalizacyjnego wykorzystującego dwa sensory, będące uproszczonymi kamerami termowizyjnymi, pozwalające na wyznaczanie lokalizacji w jednym pomieszczeniu.

EN

The growing demand for indoor location-based services (LBS) implies the dynamic development of the systems providing such data. Exemplary application of LBS is assisting elderly individuals, for whom a system that does not require additional devices to be worn could be most convenient. This approach is possible through the use of the infrared sensors. The paper introduces the concept of the localization system utilizing two sensors, which are simplified thermal cameras, allowing for location determination within a single room.

11

Analityczny model profilu gęstości elektronów jako wynik przetwarzania obrazowego danych pomiarowych z jonogramów

Walczyna Tomasz, Wojtuń Jarosław, Ziółkowski Cezary, Uljasz Bogdan

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2024

|

nr 4

297--300

PL

Zmienność profilu gęstości ładunków ma istotne znaczenie dla modelowania i analizy możliwości transmisji fal radiowych w jonosferze. Aproksymacja profilu, której celem jest jego predykcja, stanowi temat tego opracowania. Podstawą prezentowanej metodyki są dane pomiarowe w postaci jonogramów, które można pozyskiwać ze stacji sondujących rozmieszczonych w różnych miejscach Ziemi. W artykule opisano podstawowe systemy stacji sondujących, które zapewniają dostęp do baz danych z wynikami testowania jonosfery. Opis procedury wyznaczania profilu gęstości elektronów na podstawie ekstrakcji danych z jonogramów jest głównym celem tego artykułu.

EN

The variability of the charge density profile is important for modeling and analyzing the transmission properties of radio waves in the ionosphere. Profile approximation, the purpose of which is its prediction, is the topic of this study. The basis of the presented analysis are measurement data in the form of ionograms, which can be obtained from sounding stations located in various places on Earth. The article describes the basic systems of sounding stations that provide access to databases with ionospheric testing results. The procedure for determining the electron density profile based on data extraction from ionograms is the main goal of the issues presented in this study.

12

Sygnały i systemy wizyjne w modelu automatyzacji pojazdów

Balcerek Julian, Dąbrowski Adam, Pawłowski Paweł

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 10

208--211

PL

W artykule przedstawiono wybrane przykłady wykorzystania sygnałów i systemów wizyjnych w odniesieniu do zaproponowanego modelu grupującego zagadnienia związane z pojazdami autonomicznymi. Model ten uwzględnia wzajemne interakcje pomiędzy pojazdem, użytkow nikiem i otoczeniem. Dodatkowo, systematyzuje on stan wiedzy dotyczący automatyzacji pojazdów na wszystkich poziomach. W niniejszej pracy model został doprecyzowany, mając na uwadze najnowocześniejsze rozwiązania z dziedziny przetwarzania obrazów i systemów wizyjnych.

EN

The article presents selected examples of the use of vision signals and systems in relation to the proposed model grouping issues related to autonomous vehicles. This model takes into account mutual interactions between the vehicle, the user, and the environment. Additionally, it sys tematizes the state of knowledge regarding vehicle automation at all levels. In this work, the model was refined, taking into account the latest solu tions in the field of image processing and vision systems.

13

Stanowisko do rejestracji obrazów oznaczeń narzędzi stemplowych

Konieczka Adam, Suszyński Adrian

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 1

177--180

PL

W pracy zaproponowano stanowisko do automatycznej identyfikacji narzędzi stemplowych stosowanych w tabletkarkach. Służy ono do odczytywania oznaczeń umieszczanych na szyjkach narzędzi za pomocą znakowania laserowego. Składa się z obrotowej platformy do umieszczania stempli, kamery, oświetlacza i oprogramowania do odczytania tekstu z pozyskanych obrazów. Omówiono zastosowany algorytm przetwarzania obrazów oraz wyniki testów skuteczności opracowanego rozwiązania w różnych warunkach.

EN

The work proposes a stand for automatic identification of stamping tools used in tablet presses. It is used to read the markings placed on the necks of tools using laser marking. It consists of a rotating platform for placing stamps, a camera, an illuminator and software for reading text from the acquired images. The image processing algorithm used and the results of the efficiency tests of the developed solution in various conditions were discussed.

14

Pulling color from a colored image for coloring gray images using CSO algorithm

Ali Aseel W., Mahmood Riyadh Zaghlool, Ali Hanan H.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 1

95--100

EN

Pictures have a wide range of information, and the most important characteristic of pictures is colors, where colors have great importance by which gray images can be colored in order to obtain greater qualities for distinguishing pictures. The presence of old historical images in their gray colors was the motive for doing this research for the purpose of coloring them. Three algorithms were used to color digital images, which are the methods of brightness, medium, and lightness. A color digital image was approved to be used as a color palette to color the grayscale image. This was done by taking the color from the color image after replacing it with a grayscale, and matching the pixel locations with the locations of the grayscale image. The approximate color is placed in the grayscale image if it matches, otherwise control points ( C1, C2) for the purpose of utilization. It was concluded that the luminosity method is better than the average and luminance methods based on the MSE and PSNR measures, and the Visual Basic language was used to complete this research.

PL

Obrazy zawierają szeroki zakres informacji, a najważniejszą cechą obrazów są kolory, przy czym kolory mają ogromne znaczenie, dzięki czemu można pokolorować szare obrazy w celu uzyskania lepszych cech odróżniających obrazy. Motywem podjęcia badań w celu ich pokolorowania była obecność starych obrazów historycznych w ich szarej kolorystyce. Do kolorowania obrazów cyfrowych zastosowano trzy algorytmy, którymi są metoda jasności, średniej i jasności. Zatwierdzono kolorowy obraz cyfrowy do użycia jako paleta kolorów do pokolorowania obrazu w skali szarości. Dokonano tego poprzez pobranie koloru z obrazu kolorowego po zastąpieniu go skalą szarości i dopasowanie lokalizacji pikseli do lokalizacji obrazu w skali szarości. Przybliżony kolor jest umieszczany na obrazie w skali szarości, jeśli pasuje, w przeciwnym razie punkty kontrolne ( C1, C2) w celu wykorzystania. Stwierdzono, że metoda luminancji jest lepsza od metody średniej i luminancji opartej na miarach MSE i PSNR, a do realizacji badań wykorzystano język Visual Basic.

15

Metody zwiększania ilości danych termowizyjnych w uczeniu maszynowym

Sadzyński Piotr

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2024

|

R. 28, nr 1

97--106

PL

Coraz częściej w przetwarzaniu i analizie obrazu termowizyjnego stosuje się uczenie maszynowe w kontekście rozpoznawania i identyfikacji obiektów. Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badania wpływu augmentacji danych na efektywność uczenia maszynowego w kontekście analizy obrazów termowizyjnych. Wykorzystano publicznie dostępny zbiór danych FLIR ADAS, który zawiera etykietowane obrazy termowizyjne i obrazy z zakresu światła widzialnego. Badanie skupia się na wykorzystaniu konwolucyjnych sieci neuronowych, w szczególności architektury YOLOv8, do detekcji obiektów na obrazach termowizyjnych. Zbiór danych FLIR ADAS został poddany wstępnemu przetwarzaniu i augmentacji, a następnie wykorzystany do trenowania dwóch różnych modeli: jednego opartego na obrazach w skali szarości i drugiego - opartego na obrazach z zastosowaną paletą kolorów. Wyniki eksperymentu wskazują, że augmentacja danych może znacząco wpłynąć na efektywność modelu, a zastosowanie kolorów w obrazach termowizyjnych może w pewnych sytuacjach dodatkowo zwiększyć dokładność detekcji.

EN

Machine learning is increasingly being applied in the processing and analysis of thermal imaging for object recognition and identification. This article presents a study on the impact of data augmentation on the effectiveness of machine learning in the context of thermal image analysis. The publicly available FLIR ADAS dataset, which includes labeled thermal and visible light images, was used for this study. The research focuses on the use of Convolutional Neural Networks, specifically the YOLOv8 architecture, for object detection in thermal images. As part of the study, the FLIR ADAS dataset underwent preprocessing and augmentation, and was then used to train two different models: one based on grayscale images and another using a color palette. The results of the experiment indicate that data augmentation can significantly impact the effectiveness of the model, and the use of colors in thermal images may, in certain situations, further improve detection accuracy.

16

Automatyczna diagnostyka elementów toru kolejowego z użyciem sieci neuronowych głębokiego uczenia

Bojarczak Piotr, Nowakowski Waldemar

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2024

|

R. 28, nr 3

21--30

PL

W artykule omówiono metodę automatycznej diagnostyki szlaku kolejowego. Polega ona na automatycznej ocenie stanu technicznego wybranych elementów toru, takich jak szyny, podkłady drewniane, podkłady betonowe, przytwierdzenia podkładów oraz rozjazdy. Przeprowadzono ją na podstawie analizy obrazów wideo elementów toru kolejowego zarejestrowanych przez dwie kamery linijkowe umieszczone na drezynie pomiarowej. Do oceny stanu technicznego badanych elementów zastosowano wybraną sieć neuronową głębokiego uczenia FCN-8. Określono też skuteczność zastosowanego algorytmu na podstawie takich miar jak IoU, Precision, Recall. Przedstawiono wnioski dotyczące zastosowania sieci FCN-8 w automatycznej klasyfikacji cech wybranych elementów toru kolejowego. Uzyskane rezultaty porównano z innymi metodami wykorzystywanymi w diagnostyce wizyjnej.

EN

The article discusses a method for automatic diagnostics of a railway track. It consists in automatic evaluation of the technical condition of selected track elements, such as rails, wooden and concrete sleepers, fasteners and turnouts. It was carried out on the basis of analysis of video images of railroad track elements recorded by two line cameras placed on the diagnostic carriage. The selected FCN-8 deep learning neural network was used to assess the technical condition of the surveyed elements, and the effectiveness of the applied algorithm was determined on the basis of such measures as IoU, Precision, Recall. Conclusions on the application of the FCN-8 network in the automatic classification of features of selected railroad track elements are presented. The results obtained were compared with other methods used in vision diagnostics.

17

Extreme learning machine approach on heart abnormalities identification in ECG images

Nababan Anandhini Medianty, Nasution Umaya Rhamadhani Putri, Pandiangan Tito Daniel, Nadi Farhad, Al-Khowarizmi, Budiarto Rahmat, Rahmat Romi Fadillah

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2024

|

Vol. 70, No. 2

473--480

EN

Heart abnormalities are atypical heart conditions that can lead to chronic heart disease. Heart abnormalities can be severe if not treated directly due to the crucial function of the heart as the blood circulation center. Heart abnormalities cannot be seen with the naked eye so it requires the recording of a heartbeat wave or electrocardiogram (EKG) for the disease to be detected. Therefore, a strategy that uses image processing and artificial neural networks to detect anomalies in the heart is strongly advocated. The proposed methods for feature extraction and identification are Invariant Moments and Extreme Learning Machine respectively. The testing procedure for this research employed a total of 386 ECG images as training data. and 44 ECG images for test data, and the heart condition was classified into 4 classes, namely Atrial Fibrillation, T-Wave, ST-Segment, and normal heart conditions. The test was carried out using 3 choices of extreme learning machine activation functions, namely sigmoidal, sine and hard-lim. The test also applied the parameter of hidden neurons in which amounting to 10, 30, 50, 100 and 500. The system accuracy in identifying heart abnormalities achieved 95.45% by the application of the sigmoid function with the total number of hidden neurons equal to 500.

18

Research on mixed noise removal algorithm for ore images based on fusion filtering technique

Jiang Zhi Hong, Chen Ao, Xiao Wen Cong, Huang Jin Ruo

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2024

|

T. 40, z. 4

91--105

EN

To meet the requirements of the image processing process on image quality, as the ore image contains Gaussian noise, pepper noise, Rayleigh noise, and other kinds of mixed noise is easy to destroy the real information of the image combined with the advantages of wavelet and non-local mean filtering, a new wavelet + non-local mean (NL-means) fusion denoising algorithm is proposed. Taking the ore image with mixed noise obtained from a mine as the research object, the wavelet function is used to carry out a two-dimensional wavelet transform on the filled image, separating the high and low-frequency information, setting the threshold vector to deal with the high-frequency wavelet coefficients, inverting the transform to get the first reconstructed image, followed by the second inverse transform. Then, the second reconstructed image is subjected to NL-mean denoising to remove the complex mixed noise in the ore image to the maximum extent. The experimental results show that the noise reduction performance of the fusion denoising algorithm has a greater improvement compared with the single filter and several other fusion algorithms. The peak signal-to-noise ratio of the denoised image is 31.0181dB. The structural similarity is 0.59913, which is 15.7584dB and 0.45241, respectively, compared with that before denoising. It has an obvious effect on the removal of the mixed noise in the ore image, which provides strong technical support to improve the noise removal of the ore image.

PL

Aby spełnić wymagania procesu przetwarzania obrazu dotyczące jakości obrazu, ponieważ obraz rudy zawiera szum Gaussa, szum pieprzowy, szum Rayleigha i inne rodzaje szumu mieszanego, łatwo jest zafałszować rzeczywiste dane obrazu w połączeniu z zaletami filtrowania falkowego i średniej nielokalnej, zaproponowano nowy algorytm odszumiania fuzji falkowej + średniej nielokalnej (NL-means). Biorąc obraz rudy z szumem mieszanym uzyskany z kopalni jako obiekt badawczy, funkcja falkowa jest używana do przeprowadzenia dwuwymiarowej transformacji falkowej na wypełnionym obrazie, oddzielając informacje o wysokiej i niskiej częstotliwości, ustawiając wektor progowy w celu radzenia sobie ze współczynnikami falkowymi o wysokiej częstotliwości, odwracając transformację w celu uzyskania pierwszego zrekonstruowanego obrazu, a następnie drugiej odwrotnej transformacji. Następnie drugi zrekonstruowany obraz jest poddawany odszumianiu NL-mean w celu usunięcia złożonego szumu mieszanego w obrazie rudy w maksymalnym stopniu. Wyniki eksperymentów pokazują, że wydajność redukcji szumu algorytmu odszumiania fuzji jest większa w porównaniu z pojedynczym filtrem i kilkoma innymi algorytmami fuzji. Szczytowy stosunek sygnału do szumu odszumionego obrazu wynosi 31,0181 dB. Podobieństwo strukturalne wynosi 0,59913, co stanowi odpowiednio 15,7584 dB i 0,45241 w porównaniu z tym przed odszumianiem. Ma to oczywisty wpływ na usuwanie szumu mieszanego w obrazie rudy, co zapewnia silne wsparcie techniczne w celu poprawy usuwania szumu obrazu rudy.

19

Deep Learning Methods for Detecting Chilli Pests – A Novel Performance Analysis

Kanaparthi Kantha Raju, Ilango S. Sudhakar

Ecological Engineering & Environmental Technology

|

2024

|

Vol. 25, iss. 6

234--254

EN

Ensuring food security is a top goal for all nations, yet infected plants can negatively impact agricultural production and the country’s economic resources. In the past, farmers have depended on conventional techniques to enhance crop yield. In recent times, there has been a significant decline in crop production due to pest infestations on Chilli crops. The progress of deep learning techniques facilitates the categorization of diverse sorts of images in practical applications. Especially, detecting multi-class Chilli crop pests with good accuracy using deep learning algorithms is consistently a significant challenge. The proposed study concentrated in identifying pests on Chilli leaves using deep learning methods such as YOLOv5 and YOLOv7. To improve classification accuracy, a new and unique dataset called the standard balanced custom ‘Chilli pest dataset’ is created with 13,414 pest images. This dataset includes three specific pest classes: Black Thrips, Redmites, and White Fly. We analysed the custom Chilli dataset using YOLOv5 and YOLOv7 to evaluate their effectiveness in detecting pests in Chilli crops and obtained novel detection performance metrics. The resultant parameters mean Average Precision (mAP) for all three pest classes is 98.6% for YOLOv5 and 86.1% for YOLOv7. The YOLOv5s detector demonstrates superior performance compared to the YOLOv7 pest classification, with a 12.5% improvement. The YOLOv7 algorithm achieves its best classification accuracy (86.1%) at a lower epoch (110), while the YOLOv5 algorithm achieves its highest classification accuracy (98.6%) at a higher epoch (350). Nevertheless, despite this distinction, the YOLOv5 algorithm is recommended as the superior detector for accurately identifying pests in well-balanced multi-class pest type datasets, in comparison to YOLOv7, VGG-16 (~92.7%), and VGG-19 (~84.24%) deep learning architectures.

20

The most current solutions using virtual-reality-based methods in cardiac surgery – a survey

Mikołajewski Dariusz, Bryniarska Anna, Wilczek Piotr Michał, Myślicka Maria, Sudol Adam, Tenczyński Dominik, Kostro Michał, Rękawek Dominika, Tichy Rafał, Gasz Rafał, Pelc Mariusz, Zygarlicki Jarosław, Kozioł Michał, Martinek Radek, Kahankova-Vilimkova Radana, Vilimek Dominik, Kawala-Sterniuk Aleksandra

Computer Science

|

2024

|

T. 25 (1)

123--145

EN

There is a widespread belief that VR technologies can provide controlled, multi-sensory, interactive 3D stimulus environments that engage patients in interventions and measure, record and motivate required human performance. In order to investigate state-of-the-art and associated occupations we provided a careful review of 6 leading medical and technical bibliometric databases. Despite the apparent popularity of the topic of VR use in cardiac surgery, only 47articles published between 2002 and 2022 met the inclusion criteria. Based on them, VR-based solutions in cardiac surgery are useful both, for medical specialists and for the patients themselves. The new lifestyle required from cardiac surgery patients is easier to implement thanks to VR-based educational and motivational tools. However, it is necessary to develop the above-mentioned tools and compare their effectiveness with Augmented Reality (AR). For the aforementioned reasons, interdisciplinary collaboration between scientists, clinicians and engineers is necessary.