Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

An Approach to License Plate Recognition in Real Time Using Multi-stage Computational Intelligence Classifier

100%

Kekez M.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2023

|

tom Vol. 69, No. 2

275--280

EN

Automatic car license plate recognition (LPR) is widely used nowadays. It involves plate localization in the image, character segmentation and optical character recognition. In this paper, a set of descriptors of image segments (characters) was proposed as well as a technique of multi-stage classification of letters and digits using cascade of neural network and several parallel Random Forest or classification tree or rule list classifiers. The proposed solution was applied to automated recognition of number plates which are composed of capital Latin letters and Arabic numerals. The paper presents an analysis of the accuracy of the obtained classifiers. The time needed to build the classifier and the time needed to classify characters using it are also presented.

2

Classification and modelling of sound emission signals in selected tribosystems

51%

Kekez M. , Jurczak W. , Ozimina D.

Tribologia

|

2021

|

tom nr 3

19--26

EN

The paper presents an analysis of the sound level recorded during dry sliding friction conditions. Balls with a diameter of 6 mm placed on pins were made of 100Cr6 steel, silicon carbide (SiC), and corundum (Al2 O3 ), while rotating discs with a height of 6 mm and a diameter of 42 mm were made of 100Cr6 steel. Each pin and disc system was tested for two values of the relative humidity of the air (50 ± 5% and 90 ± 5%). Models of the A-sound level were developed using regression trees and random forest. The paper presents an analysis of the accuracy of the models obtained. Classifications of the six tests performed on the basis of sound level descriptors were also carried out.

PL

W pracy przedstawiono analizę poziomu dźwięku zarejestrowanego podczas tarcia technicznie suchego w ruchu ślizgowym. Podczas sześciu testów tribologicznych stosowano próbkę wykonaną ze stali 100Cr6 oraz trzy przeciwpróbki, wykonane ze stali 100Cr6, węglika krzemu (SiC) i korundu (Al2 O3 ), przy czym każdy układ próbka – przeciwpróbka był testowany dla dwóch wartości wilgotności względnej powietrza (50 ± 5% i 90 ± 5%). Opracowano modele poziomu dźwięku A z użyciem drzew regresji i lasu losowego. W pracy zamieszczono analizę dokładności otrzymanych modeli. Została również przeprowadzona klasyfikacja sześciu wykonanych testów w oparciu o deskryptory poziomu dźwięku.

3

On the use of acoustic emission to assess the wear in a tribosystem

51%

Kekez M. , Desaniuk T. , Duszczyk J. , Ozimina D.

Journal of Machine Construction and Maintenance - Problemy Eksploatacji

|

2019

|

tom no. 2

99--103

EN

The article focuses on the analysis of acoustic emission signals generated under dry sliding friction conditions. Two tests were conducted using a TRB3 tribometer with the disc made of 100Cr6 steel with a DLC coating, and pin made of corundum (Al2O3) and steel 100Cr6, respectively. Two tests with the disc without DLC coating were also carried out. The audio data written in the 16-bit linear pulse-code modulation (LPCM) format were analysed using the SpectraPLUS software. An A-weighting filter and 1/1 and 1/3-octave band filters were used for sound level measurements. The analysis of the equivalent sound level calculated for 10-second time intervals was carried out. The highest A-weighted sound level occurred during the first 2 hours of the test with the disc having a DLC coating and pin made of 100Cr6 steel. At the end of this test, the sound level dropped by about 40 dB compared to the maximum. The lowest A-weighted sound level was recorded during the last 2 hours of the test with disc having a DLC coating and pin made of corundum. The time-dependent variability of sound parameters was predicted using the regression tree and random forest models, which proved to be accurate and easy to follow.

PL

W pracy przedstawiono analizę dźwięku zarejestrowanego podczas tarcia technicznie suchego w ruchu ślizgowym. Dwa testy przeprowadzono na tribometrze TRB3 dla próbek wykonanych ze stali 100Cr6 z powłoką DLC i przeciwpróbek wykonanych odpowiednio z korundu (Al2O3) i stali 100Cr6. Przeprowadzono również dwa testy dla próbek bez powłoki DLC. Dźwięk został zarejestrowany w standardzie 16-bitowego liniowego PCM, a następnie poddany analizie w programie SpectraPlus. Dla kolejnych chwil czasu wyznaczono wartości poziomu dźwięku A, a także poziomy dźwięku w wybranych pasmach oktawowych i 1/3-oktawowych. Przeprowadzono analizę równoważnego poziomu dźwięku obliczonego dla 10-sekundowych odcinków czasu. Najwyższy poziom dźwięku A występował podczas pierwszych 2 godzin testu próbki z powłoką DLC i przeciwpróbki wykonanej ze stali 100Cr6. Pod koniec tego testu poziom dźwięku spadł o około 40 dB względem dotychczasowego maksimum. Najniższy poziom dźwięku A zanotowano podczas ostatnich 2 godzin testu, w którym próbka miała powłokę DLC, a przeciwpróbka była wykonana z korundu. Utworzono modele opisujące zmienność w czasie wybranych parametrów dźwięku, oddzielnie dla każdej próbki. Do utworzenia modeli zastosowano drzewa regresji oraz Random Forest. W pracy zamieszczono analizę dokładności i przejrzystości otrzymanych modeli.