Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "tracking" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Likelihood Functions Synthesis for Multitarget Multiple-Sensor Tracking Applications using GPGPU
Synteza funkcji wiarygodności dla wielosensorowych systemów śledzenia wielu obiektów z wykorzystaniem GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154548.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
śledzenie ruchu
funkcje wiarygodności
GPGPU
estimation
tracking
likelihood functions
Opis:
One-dimensional interpolation of the bearing function profile using small look-up-table as an alternative for run-time computation using direct formula is proposed in the paper. Computation of profile values is not necessary for large distances because a Gaussian profile is assumed so distance values are zeros. GPGPU are feasible for processing in parallel and are used in tests. The best results are obtained for conditional approach with distance test and look-up table of function profile.
Podejście bayesowskie jest często stosowane w celu uzyskania wysokiej jakości śledzenia i detekcji obiektów. Pomiarowa funkcja wiarygodności służy do wyspecyfikowania własności czujnika pomiarowego. Funkcje wiarygodności czujników (np. radarowych, wizyjnych) są określone wzorami matematycznymi [5] lub tabelami wartości. Wiele funkcji wiarygodności może zostać połączonych razem (5) w celu fuzji danych z wielu czujników. Funkcje wiarygodności można łatwo łączyć w przypadku dyskretnej przestrzeni pomiarowej 2D. Funkcja te jest zależna od odległości między czujnikiem a określoną komórką tej przestrzeni. Realizacja wszystkich możliwych kombinacji z wykorzystaniem tabeli wartości jest nieefektywna. Wyznaczenie funkcji wiarygodności w czasie rzeczywistym dla najbardziej typowej funkcji stosowanej w czujnikach wizyjnych jest możliwe za pomocą wzoru (6) lub uproszczonej postaci (7). W artykule zaproponowano interpolację jednowymiarową profilu funkcji z wykorzystaniem tabeli wartości i porównano z realizacją bezpośrednią (6). Ponadto wyznaczenie wartości profilu można uprościć dla dużej odległości między czujnikiem a określoną komórką. Do implementacji wykorzystano programowalny procesor graficzny (GPGPU), a w celu dalszej optymalizacji wykorzystano fakt, że nie jest konieczna synteza dla wszystkich komórek przestrzeni stanu.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 7, 7; 662-664
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozproszony system wyznaczania trajektorii poruszających się obiektów
Distributed tracking system for trajectories estimation of moving objects
Autorzy:
Kowalczuk, Z.
Domżalski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153782.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
wyznaczanie trajektorii
estymacja stanu
filtracja Kalmana
wiele źródeł danych
rozproszone systemy śledzenia
tracking systems
state estimation
Kalman filters
multiple data sources
distributed tracking systems
Opis:
W pracy rozważa się problem śledzenia trajektorii poruszających się obiektów przy użyciu rozproszonego systemu śledzenia. W systemie takim trajektoria poruszającego się obiektu jest wyznaczana przez grupę lokalnych estymatorów. Każdy z tych estymatorów korzysta z filtru Kalmana i danych z pojedynczego źródła w celu określenia trajektorii obiektu. Następnie wyznaczone trajektorie przesyłane są do systemu centralnego, gdzie następuje ich fuzja, czyli proces określania na podstawie trajektorii lokalnych jednej, potencjalnie najdokładniejszej trajektorii centralnej.
This paper considers the problem of tracking moving objects using a distributed multi-sensor system. In such a system a trajectory of a moving object is estimated by a group of local estimators. Each local estimator utilizes a Kalman filter and data from a single source to determine a local trajectory of the object. Computed trajectories are sent to a central processor, which performs data fusion, i.e. combines trajectories from multiple local estimators so as to obtain an optimal trajectory, representing possibly best estimates of the kinematics states of the objects.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 3, 3; 136-139
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm śledzenia obiektów w obrazie termowizyjnym i jego implementacja w układzie FPGA
Hardware implementation of tracking algorithm on thermovision images in FPGA
Autorzy:
Bieszczad, G.
Sosnowski, T.
Orżanowski, T.
Kastek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154009.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
śledzenie obiektów
przetwarzania obrazów
termowizja
FPGA
object tracking
image processing
thermovision
Opis:
W artykule przedstawiono algorytm śledzenia obiektów na obrazach termowizyjnych za pomocą zmodyfikowanej metody SSD oraz propozycję jego implementacji sprzętowej w module programowalnym FPGA. Zastosowanie technologii FPGA pozwoliło na zastosowanie kilku technik przyspieszania obliczeń. Moduły realizujące algorytm zostały zaprojektowane tak, by obliczenia prowadzony były w trybie pipeliningu. Ponadto w celu zwiększenia szybkości działania algorytmu zastosowane zostało zrównoleglenie obliczeń. W artykule opisano architekturę zaprojektowanego systemu przetwarzania obrazów i śledzenia obiektów na obrazie metodą SSD.
In the article the architecture of hardware implementation of SSD tracking algorithm for thermal images is proposed. Object tracking is a process of finding chosen object on the following frame using knowledge about its position in previous frames [1, 3]. Gradient based methods like Sum-of-Squared-Differences (SSD) localize targets by analyzing differences between consequent frames. Finding target movement is performed by searching minimum of cost function in space and time. Cost function in this approach is a sum of squared differences. Sum of squared differences coefficient is a measure of difference between two fragments of images and equals (1). If searched object was detected at point (x, y) in previous frame, finding its location in following frame would mean finding (u, v) for which SSD coefficient is the smallest. The picture fragment centered at (x, y) with size equal to the size of the object is treated as the object model. Point (u, v) will then be a centre of the object that is the most similar to the model. This object in new frame is the one found by the SSD algorithm. SSD object estimation is not always reliable, when object is obscured or noised. To distinct reliable position estimation from noisy one the special SSDVar (2) coefficient was developed. The algorithm to calculate SSD coefficient for set of image fragments was proposed to be implemented in hardware, using parallel computation for every compared image fragments. The architecture of parallelized SSD computation unit is shown on Fig. 4 and Fig. 5. Main parts of computation unit were simulated in Quartus II environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 8, 8; 654-656
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda śledzenia obiektów w obrazach termowizyjnych z procedurą adaptacyjnego aktualizowania modelu obiektu
The enhanced sum of squared differences method for tracking objects in thermal vision pictures
Autorzy:
Bieszczad, G.
Sosnowski, T.
Orżanowski, T.
Kastek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156819.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
przetwarzanie obrazów
śledzenie obiektów
termowizja
image processing
object tracking
thermal vision
Opis:
Śledzenie obiektów jest coraz częściej stosowane w systemach wizyjnych używanych do ochrony mienia, kompresji sekwencji wideo czy w produkcji filmowej. Śledzenie obiektu polega na wyznaczeniu jego położenia na pewnej klatce obrazu, na podstawie znajomości jego położenia na poprzednich klatkach. Zadanie to jest szczególnie utrudnione, jeśli wymagany jest krótki czas wykonywania śledzenia. Ponadto w obrazie termowizyjnym nie można śledzić obiektów za pomocą metod stosowanych dla obrazu widzialnego. W artykule został omówiony nowy algorytm śledzenia obiektów w obrazie termowizyjnym polegający na modyfikacji metody Sum of Squared Differences.
Real-time object tracking is a critical task in many computer vision applications such as surveillance, object based video compression, or driver assistance. Object tracking is a process of finding a chosen object within a frame using the knowledge about its position in the previous frames. The most challenging issues encountered during visual object tracking are cluttered background, noise, occlusions and change in appearance of the tracked objects. This task is even more challenging when tracking is time constrained, and evaluation of the object position has to be performed in real-time. There exist many techniques for tracking objects but most of them are implemented in colour vision systems. Tracking algorithms for thermal vision systems have not been investigated well yet. This paper deals with adopting the sum of squared differences (SSD) tracking algorithm to thermal vision image sequences. Gradient based tracking methods, like SSD, evaluate target transition by finding changes between two consequent frames. The changes are estimated with gradients in space and time by finding the smallest SSD coefficient. This method is of relatively low computational complexity and can be used in real-time system. In the paper the enhanced SSD algorithm is presented. The enhancement consists in the conditional model update based on the SSDVar coefficient. There is also presented an experiment in which the traditional and enhanced SSD methods are compared.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 5, 5; 292-296
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of Track-Before-Detect Systems with Decimation for GPGPU
Optymalizacja systemów śledzenia przed detekcją z decymacją dla GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153570.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
śledzenie ruchu
równoległe przetwarzanie obrazów
GPGPU
estimation
tracking
Track-Before-Detect
Opis:
Tracking systems based on Track-Before-Detect (TBD) scheme support tracking of low-SNR objects even if object signal is hidden in a noise. In this paper proposed method [1] is tested using Spatio-Temporal TBD algorithm with an additional code profiling using Nvidia CUDA computational platform. Different implementations are possible and the best solution for downsampled approach is based on the separate, register based state-space (without Shared Memory) and texture cache for input measurements.
Algorytmy śledzenia przed detekcją umożliwiają śledzenie obiektów w warunkach niskiej wartości SNR (Signal-to-Noise Ratio) jednak są one bardzo złożone obliczeniowo. Wykorzystując GPGPU (programowalny procesor graficzny) możliwa jest implementacja czasu rzeczywistego. Dla zaproponowanego w [1] rozwiązania optymalizacji implementacji algorytmu z decymacją sygnału wyjściowego możliwe jest kilkukrotne skrócenie czasu obliczeń. W artykule przedstawiono i porównano dalsze możliwe rozwiązania optymalizacji z wykorzystaniem platformy programowej Nvidia CUDA dla rekurencyjnego algorytmu Spatio-Temporal Track-Before-Detect. Przestrzeń stanów może być decymowana w celu lepszego wykorzystania szybkiej pamięci współdzielonej dostępnej w GPGPU, podczas gdy dane wejściowe oraz wyjściowe przechowywane są w wolnej pamięci globalnej. Wykorzystując testy numeryczne z wykorzystaniem opracowanego oprogramowania do profilowania kodu źródłowego stwierdzono, że najbardziej wydajnym rozwiązaniem spośród analizowanych jest implementacja z oddzielnymi kernelami przetwarzania dla poszczególnych wektorów ruchu, wykorzystania rejestrów do przechowywania danych przestrzeni stanów w miejsce pamięci współdzielonej oraz pamięci texture cache do buforowania danych wejściowych. W przypadku niewykorzystywania metody decymacji optymalnym jest wykorzystanie oddzielnych kerneli, rejestrów dla przestrzeni stanów i bezpośredniego dostępu do pamięci globalnej dla danych wejściowych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1523-1525
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kilka uwag o pewnym nieliniowym układzie śledzącym
A few notes about a nonlinear tracking system
Autorzy:
Żuchowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153650.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
modele rozwoju
układ śledzący nieliniowy
właściwości
growth models
nonlinear tracking system
features
Opis:
Równanie różniczkowe (1), którego rozwiązaniem jest tak zwana krzywa logistyczna bywa traktowane jako matematyczny model rozwoju szeregu zjawisk (epidemia, pożar, badania naukowe) w biologii nazywany modelem Verhulsta [1, 3, 5]. Przyjmuje się tu założenie, że prędkość zmiany zmiennej y(t) to jest dy(t)/dt odpowiadającej za rozwój jest proporcjonalna do osiągniętego już stanu i do tego, co jeszcze pozostało do osiągnięcia, a więc do iloczynu k·y(t)·[A-y(t)] gdzie k jest współczynnikiem proporcjonalności, natomiast A - graniczną osiągalną wielkością ymax , zaś proces rozwoju zaczyna się od pewnych warunków początkowych y(0). Na fakt, że układ opisywany takim równaniem w pewnych warunkach posiada niezłe możliwości śledzenia ewentualnych zmian A(t) nie zwraca się uwagi, a wydaje się to interesujące i stanowi treść dalszych rozważań.
Differential equation (1), solution of which is the so-called logistic curve, is used as a mathematical model of a growth of many phenomena (epidemic, fire, scientific research) and in biology is called Verhulst model [1, 3, 5]. The speed dy(t)/dy of a variable y(t), assumed to be responsible of the growth, is proportional to the already achieved state and to what remains to be achieved, so to the product k·y(t)·[A-y(t)], where k is the coefficient, A is the limit value ymax and the process starts with the initial condition y(0). The fact that the system described with that equation under some specific conditions has a quite good ability to track the changes in A(t) is commonly omitted, which seems interesting and will be investigated further on.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 994-996
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Small Targets Subpixel Position Estimation using GPU
Estymacja położenia obiektów o bardzo małych rozmiarach z rozdzielczością subpikselową z wykorzystaniem GPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154007.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
śledzenie ruchu
detekcja
równoległe przetwarzanie obrazów
estimation
motion tracking
detection
parallel image processing
Opis:
Position estimation of small targets occurs in numerous applications and for pixel-size targets subpixel resolution can be obtained using advanced image processing algorithms. Subpixel estimation using Center-of-Gravity (Center-of-Mass) give ability of position estimation with magnitude higher resolution in comparison to the conventional, maxima based search method. Application of COG algorithm [3] needs prior detection of targets using morphological filters. In this article is assumed 3x3 window and up to 2x2 pixels excitation by target. Proposed detection method and COG estimation can be processed in parallel what is important for CPU and GPU (Graphics Processing Unit) implementations due to single-pass image processing. Different implementations are compared (full processing of both algorithms; COG calculation driven by detection; full and prefilled results data storage; two implementations of divide operations in COG) for 1024x1024 input images. For GPU implementation CUDA (Compute Unified Device Architecture) is used.
Konieczność detekcji położenia obiektów o małym rozmiarze, rzędu rozmiaru piksela występuje w wielu praktycznych zastosowaniach cyfrowego przetwarzania obrazów. Dla obiektów o tych rozmiarach występują pobudzenia zwykle większej liczby pikseli, co pozwala na estymację położenia z rozdzielczością subpikselową (podpikselową). Możliwe jest wyznaczanie położenia obiektu w takim przypadku z precyzją kilka, kilkanaście razy większą niż w przypadku estymacji opartej na poszukiwaniu położenia maksymalnej wartości sygnału. W tym celu konieczne jest zastosowanie algorytmu estymacji, takiego jak algorytm środka ciężkości wyliczającego estymaty wokół maksymalnej wartości wykrytej za pomocą filtru morfologicznego. Dla obiektów o rozmiarze rzędu piksela (na przetworniku) pobudzenie dotyczy od jednego do czterech pikseli, jednak konieczne jest uwzględnienie niezbędnej separacji pomiędzy potencjalnymi sąsiednimi obiektami. Jeśli nie występuje nałożenie lub stykanie się obiektów, to za pomocą zaproponowanego detektora morfologicznego dla obrazów w odcieniach szarości możliwe jest wykrycie obiektu. Do precyzyjnego wyznaczania położenia wykorzystano zoptymalizowany algorytm środka ciężkości, w którym zmieniono sposób indeksacji wartości pikseli, tak by zmniejszyć ilość operacji arytmetycznych, zarówno mnożeń jak i dodawań. Ponieważ istotna jest efektywna obliczeniowo realizacja algorytmu porównano dwie zasadnicze implementacje w oparciu o CPU i GPU (Graphical Processing Unit). Kluczowym zagadnieniem jest minimalizacja ilości przesyłanych danych w obu implementacjach, między jednostką przetwarzającą a pamięcią przechowującą obraz wejściowy i wyniki (położenia obiektów). Rozwiązanie bazujące na zoptymalizowanym algorytmie detekcji i estymacji położenia pozwala na jednoprzebiegowe przetwarzanie obrazu, bez konieczności magazynowania wyników pośrednich w stosunkowo wolnej pamięci. Zbadano i porównano różne warianty implementacji, wykorzystujące pełne przetwarzanie wszystkich danych za pomocą obu algorytmów, warunkowe przetwarzanie algorytmu środka ciężkości sterowane detekcją, wstępne wypełnianie pamięci wyników oraz dwa warianty implementacji operacji dzielenia wymaganej przez algorytm środka ciężkości. Uzyskane wyniki pokazują, że implementacja z wykorzystaniem GPU była co najmniej o rząd wielkości szybsza w stosunku do CPU. W badaniach wykorzystano pojedynczy rdzeń CPU Q6600 oraz GPU G80 (Geforce 8800 GTS). Zaproponowane rozwiązania pozwalają na implementację w czasie rzeczywistym, gwarantując maksymalny czas przetwarzania. Dla implementacji z warunkowym przetwarzaniem i wstępnym wypełnianiem pamięci wyników uzyskano statystyczne skrócenie czasu przetwarzania. Oba rozwiązania dzielenia dla GPU były tak samo efektywne, ponieważ zasadniczym ograniczeniem systemu jest przepustowość pamięci. Dla obrazów o rozmiarze 1024x1024 pikseli uzyskano przetwarzanie z szybkością ponad 400 klatek na sekundę, a w wariantach bardziej zoptymalizowanych ponad 800 klatek na sekundę, co pozwala to na wykorzystanie GPU także do innych celów, przy systemach pracujących z mniejszą liczbą klatek na sekundę. Abstract: Position estimation of small targets occurs in numerous applications and for pixel-size targets subpixel resolution can be obtained using advanced image processing algorithms. Subpixel estimation using Center-of-Gravity (Center-of-Mass) give ability of position estimation with magnitude higher resolution in comparison to the conventional, maxima based search method. Application of COG algorithm [3] needs prior detection of targets using morphological filters. In this article is assumed 3x3 window and up to 2x2 pixels excitation by target. Proposed detection method and COG estimation can be processed in parallel what is important for CPU and GPU (Graphics Processing Unit) implementations due to single-pass image processing. Different implementations are compared (full processing of both algorithms; COG calculation driven by detection; full and prefilled results data storage; two implementations of divide operations in COG) for 1024x1024 input images. For GPU implementation
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 8, 8; 651-653
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza jakości śledzenia w układach z kompensatorami zjawiska windup dla obiektów oscylacyjnych
Quality analysis of the tracking systems with anti-windup compensators for oscillatory plant models
Autorzy:
Rumatowski, K.
Horla, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153740.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
kompensator zjawiska windup
błąd śledzenia
integrator
block diagram
saturation
anti-windup compensator
tracking error
Opis:
Artykuł dotyczy analizy wpływu kompensacji zjawiska windup na jakość śledzenia w układach z regulatorem PID i ograniczeniem amplitudy sygnału sterującego dla obiektów oscylacyjnych. Jakość śledzenia oceniano na podstawie różnic między wartościami całkowych wskaźników (modułu i kwadratu błędu śledzenia) dla układu bez i z kompensatorem. Nastawy parametrów regulatora dla rozpatrywanych modeli symulacyjnych dobrano wykorzystując blok NCD pakietu Matlab. Wyniki numeryczne analiz symulacyjnych uzyskano dla stabilnych obiektów oscylacyjnych i prostokątnego sygnału śledzonego.
The paper discusses influence of anti+windup compensator on tracking operation of szstems with PID controllers and control amplitude constraints for oscillatorz plants. Tracking performance has been evaluated according to differencies between intregal indexes (of absolute and squared tracking error) for szstems with ang without compensation Controller parapeters for considered plants have been chosen according to NCD block from MATLAB. The results of numerical analzsis have been obtained for stable oscillatorz plants and square reference signal.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 10, 10; 45-49
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementacja algorytmu śledzenia przy użyciu kamery oraz mobilnego robota edukacyjnego
Implementation of tracking algorithm using cameras and mobile educational robot
Autorzy:
Dimitrova-Grekow, T.
Rogowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972137.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
detekcja i śledzenie obiektów
roboty edukacyjne
filtr Kalmana
tracking algorithm
Kalman filter
object detection
educational robot
Opis:
Artykuł prezentuje algorytm śledzenia z wykorzystaniem filtru Kalmana. Do realizacji celu został wykorzystany smartfon z systemem Android i wbudowaną kamerą oraz robot z serii LEGO Mindstorms NXT. W ramach pracy został zaprojektowany i stworzony działający system śledzący obiekt. Zastosowanie filtru Kalmana w dużym stopniu poprawiło skuteczność śledzenia. Przedstawione zostały testy wraz z interpretacją ich wyników. Pokazują one skuteczność zaimplementowanych rozwiązań. Opisany został także wpływ różnych parametrów na efektywność śledzenia.
Information obtained through analysis of video sequences can have many uses, for instance in different video-game controllers or intelligent mobile safety systems [1]. Thanks to the miniaturization of integrated circuits, it is possible to use these solutions in intelligent mobile vehicles [2]. In order to keep track of an object, first there has to be found its existence and location. Many methods of detection and tracking are based on the specific object characteristic [3,4]. The observation of the object contour is also very popular[5,6]. In every case, however, the disadvantages are downside costs and possibility of losing an object by sudden changes of the selected feature. This work presents the implementation of a tracking algorithm with double detection-color and shape. Both parameters were analysed with a large tolerance, which simplified the calculation engine. There was used the Kalman filter [7]. An Android Smartphone with a built-in camera and a robot of LEGO Mindstorms NXT series were applied. The paper contains a description of the structure of the system (Fig.1) and the most important implementation details associated with a specific way of detecting and tracking the object (Fig.2). The experiments carried out show the efficiency of the system (Fig. 2, ). The impact of the various parameters on the efficiency of the trace is described (Tab 1). The tests together with the interpretation of their results are presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 818-820
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
High Precision State Feedback Robust Control System for Ship Track-Keeping
Wysokiej precyzji odporny układ regulacji ze sprzężeniem zwrotnym sterujący ruchem statku po zadanej trajektorii
Autorzy:
Łozowicki, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151756.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
układy śledzące
wieloowymiarowe układy ze sprzężeniem zwrotnym
automatyka morska
tracking systems
multivariable systems
feedback control
marine systems
Opis:
In the paper the problem of ship trajectory tracking with ε-accuracy is considered. A three-degrees-of-freedom ship model full dynamic interaction between motions in roll, sway and yaw is assumed. The aim of the paper is to determine the robust control for ship trajectory tracking with ε-accuracy. Such control is obtained by means of a state feedback (called Tytus feedback) system characterised by an arbitrarily high gain. For this purpose a non-linear as well as linearised stable and unstable ship model is used. the simulation results confirm that a high precision performance can be achieved by the proposed control scheme.
W pracy rozważa się problem sterowania ruchem statku po zadanej trajektorii z dowolnie małą ε-dokładnością. W rozważaniach przyjęto model statku o trzech stopniach swobody i pełnym opisie zależności dynamicznych pomiędzy przechyłami bocznymi, kołysaniem wzdłużnym i kursem statku. Celem pracy jest wyznaczenie odpornego układu sterowania ruchem statku po zadanej trajektorii z ε-dokładnością. Układem spełniającym powyższe warunki jest układ ze sprzężeniem zwrotnym od stanu i dostatecznie dużym wzmocnieniem. Opisany układ ze sprzężeniem zwrotnym wykorzystano do sterowania nieliniowego modelu statku jak również dla sterowania zlinearyzowanego, stabilnego i niestabilnego modelu statku. Wyniki symulacji w srodowisku MATLAB-SIMULINK potwierdzają wysoką jakość sterowania jaka może być uzyskana dzięki wykorzystaniu zaproponowanego układu.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2004, R. 50, nr 1, 1; 25-28
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System wizyjny wspomagający interakcję człowiek-maszyna
A vision system supporting man-machine interactionbased hand gesture recognition
Autorzy:
Kwolek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156330.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
przetwarzanie obrazów wizyjnych
sztuczna inteligencja
śledzenie i detekcja twarzy
computer vision
artificial intelligence
face detection and tracking
Opis:
Niniejsza praca prezentuje system wizyjny pracujący w oparciu o obrazy pochodzące z kamery stereowizyjnej lub kamery aktywnej. Głównym zadaniem systemu jest detekcja i śledzenie twarzy/głowy w długich sekwencjach wizyjnych. System testowano w eksperymentach polegających na śledzeniu twarzy/głowy i jednoczesnym podążaniu przez robot za osobą. W innym z eksperymentów zadaniem systemu było śledzenie twarzy/głowy przez kamerę aktywną dla potrzeb związanych z realizacją przekazu telekonferencyjnego. W pracy nawiązano także do zastosowań związanych z wykorzystaniem systemu wizyjnego do lokalizacji robota.
This work presents a vision system which works and the basis of images acquired from a stereovision camera or an active camera. The main goal of the system is detection and tracking a face/head in long vision sequences. The system has been tested in experiments consisting in tracking the face/head and simultaneous person following with a mobile robot. In the second experiment the aim of the system was to track the face/head with an active camera for teleconference purposes. This work also deals with the usage of an omnidirectional camera to perform a localization of the mobile robot.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 1, 1; 60-62
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Track-Before-Detect Algorithm for Noise Objects
Algorytmy śledzenia przed detekcją dla obiektów szumowych
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158288.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
śledzenie
estymacja
przetwarzanie sygnałów
przetwarzanie obrazów
śledzenie przed detekcją
tracking
estimation
signal processing
image processing
Track-Before-Detect
Opis:
Track-Before-Detect (TBD) systems are used for tracking of the object signal under a high noise conditions. Noise objects are special class of objects with a zero mean value so they can not be processed directly. Possibilities of object detection and tracking for modified tracking system by numerical examples (Monte Carlo approach) are proposed and tested in this paper. The moving window is used for selection of samples for the standard deviation calculation.
Systemy śledzenia przed detekcją wykorzystują podejście akumulacyjne do estymacji trajektorii obiektów w warunkach małego SNR, także dla SNR<1. W artykule zaproponowano system śledzenia przed detekcją z wykorzystaniem algorytmu rekurencyjnego Spatio-Temporal TBD dla obiektów szumowych zakłóconych dodatkowym szumem. W przypadku gdy poziom szumów obiektu jest zbliżony a nawet mniejszy niż szumu tła detekcja obiektu i wyznaczenie trajektorii nie jest możliwa za pomocą innych metod niż śledzenie przed detekcją. System bazuje na analizie zmian odchylenia standardowego dla szumów gaussowskich poprzez wykorzystanie ruchomego okna analizy dla sygnału wejściowego. Bez zastosowania przekształcenia sygnału do przestrzeni odchyleń standardowych detekcja nie jest możliwa, ponieważ konwencjonalne rozwiązanie śledzenia przed detekcją uśrednia sygnał, który dla obiektu szumowego ma wartość średnią równą zero. W analizie numerycznej wykorzystano podejście Monte Carlo do oszacowania własności algorytmu dla różnych wartości współczynnika wygładzania, rozmiaru okna oraz stosunku szumów obiektu do szumu tła. Jako miarę jakości wykorzystano odległość między znanym położeniem środka obiektu z generatora a położeniem największej wartości estymowanej przez algorytm śledzenia przed detekcją. Jakość estymacji rośnie ze wzrostem rozmiaru obiektu oraz wartością współczynnika wygładzania Algorytm charakteryzuje się dużym stopniem możliwości zrównoleglenia przetwarzania.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 10, 10; 1183-1185
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badania pozycjonowania paneli fotowoltaicznych na terytorium Polski
Research of the positioning of photovoltaic panels in Poland
Autorzy:
Baran, K.
Leśko, M.
Wachta, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156156.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
fotowoltaika
promieniowanie słoneczne
optymalny kąt pochylenia
system nadążny za Słońcem
photovoltaic
solar radiation
optimal tilt angle
solar-tracking system
Opis:
W artykule, metodą symulacyjną, wyznaczono najbardziej korzystny kąt pochylenia panelu fotowoltaicznego dla wybranych miejscowości w Polsce, a następnie zasymulowano jednoosiowy, nadążny system ruchu za Słońcem. Roczną energię, uzyskaną przy wykorzystaniu systemu nadążnego, porównano z energią, uzyskaną z panelu fotowoltaicznego, który był zamontowany w stałej pozycji nakierowania.
The paper presents the results of simulation research on the optimal tilt angle of photovoltaic panels in selected cities of Poland. The simulation was performed using the specialized computer software - Insel, which allowed simulating the work of the renewable energy sources. For the survey simulation there was selected a monocrystalline silicon photovoltaic panel of 185 W power and 14,49 % efficiency. The optimal tilt angle of panels, at which the biggest value of energy was obtained, based on the simulation, was respectively: 24° for Warsaw, 27° for Wroclaw, 30° for Gdansk and Poznan and 38° for Rzeszow. In the second part of the paper there is described the simulation of a single-axis solar-tracking system performed with use of a computer application. The simulation was made for the same cities of Poland, as that for the optimal value of the tilt angle of the photovoltaic module. The researched solar-tracking system tracked the movement of the Sun in the vertical axis, while in the horizontal axis there was set the permanent optimal value of the panel tilt, determined based on the simulation. The application of the mentioned solar-tracking system caused the growth of the obtained energy from 18% (Warsaw) to 26% (Gdansk), depending on the place of the panel location.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1097-1100
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of Track-Before-Detect Systems for GPGPU
Optymalizacja systemów śledzenia przed detekcją dla GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154551.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
śledzenie ruchu
równoległe przetwarzanie obrazów
GPGPU
śledzenie przed detekcją
Tracking
Parallel Image Processing
estimation
parallel image processing
Track-Before-Detect
Opis:
A computation speed of Track-Before-Detect algorithm with GPGPU implementations are compared in the paper. The conventional and subpixel variants for different thread processing block sizes are compared. Decimation of the state space for reduction of the external memory accesses is assumed. The GPGPU code profiling technique by the source code synthesis is applied for finding of the best parameters and code variants for particular GPGPU.
Systemy śledzenia oparte na schemacie śledzenia przed detekcją (TBD) umożliwiają śledzenia obiektów o niskim stosunku sygnału do szumu (SRN<1), co jest ważne dla zastosowań cywilnych i wojskowych. Konwencjonalne systemy śledzenia oparte na detekcji i śledzeniu nie są odpowiednie z uwagi na dużą ilość fałszywych lub utraconych detekcji. Najważniejszą wadą algorytmów TBD jest skala obliczeń, ponieważ wszystkie hipotezy (trajektorie) powinny być testowane, nawet jeśli nie ma obiektu w zasięgu. Proponowana metoda [8] oparta o decymację daje istotną (kilka razy) redukcję czasu przetwarzania na GPGPU. Programowalne karty graficzne (GPGPU) zawierają dużą ilość jednostek przetwarzania (procesorów strumieniowych) z bardzo małą, ale szybką pamięcią współdzieloną oraz dużą, ale bardzo wolną pamięcią globalną. Proponowana metoda [8] została w artykule przetestowana z wykorzystaniem algorytmu Spatio-Temporal TBD z dodatkowym profilowaniem kodu z wykorzystaniem platformy przetwarzania Nvidia CUDA. Kompilator CUDA jest dodatkowo używany do optymalizacji czasu przetwarzania z różnymi rozmiarami bloku przetwarzania. Przestrzeń stanów jest przetwarzana wewnętrznie z wykorzystaniem pamięci współdzielonej i przechowywana w pamięci globalnej po pewnej określonej liczbie kroków czasowych. Podejście z okienkowaniem jest używane do przetwarzania wejściowych danych pomiarowych 2D przechowywanych w pamięci globalnej.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 7, 7; 655-667
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analizy czasowe i przestrzenne w rozproszonym systemie wizyjnym
Time and spatial analysis for a distributed vision system
Autorzy:
Piszczek, M.
Syska, K.
Ryniec, R.
Wawer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156348.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
inteligentny monitoring
wykrywanie i śledzenie obiektów
lokalizacja obiektu
rozproszony system wizyjny
intelligent monitoring
detecting and tracking objects
object location
distributed vision system
Opis:
W artykule zaprezentowano metodykę przetwarzania danych obrazowych wykorzystywaną do analiz czasowych i przestrzennych w rozproszonym systemie wizyjnym. Poprawność działania zaprojektowanego systemu uwarunkowana jest kalibracją układu wizyjnego za pomocą dedykowanego znacznika pomiarowego. Operacja ta dzięki wyznaczeniu orientacji przestrzennej każdego z modułów akwizycji obrazu umożliwia modelowanie przestrzeni pomiarowej oraz usprawnia procedurę wykrywania, lokalizacji i analizy ruchu obiektów przemieszczających się w analizowanym obszarze. Proponowane rozwiązanie może przyczynić się do rozszerzenia funkcjonalności dynamicznie rozwijającego się tzw. "Inteligentnego monitoringu."
Development of digital image acquisition devices of increased computing power enables implementing more sophisticated algorithms in intelligent image analysis. It results in huge amounts of data that need to be processed and relevant information should be extracted from them. Most intelligent systems restrict their analysis of the "observed" scene to the image coordinates of individual cameras. However, you can go a step further in this type of analysis. If a distributed vision system can be parameterized, it is possible to perform space-time analysis of events in relation to the entire vision system (and monitored by the area), not just a single camera. The integrity of the designed system is determined by calibration of the video by using a dedicated measurement marker. This operation through the appointment of the spatial orientation of each image acquisition module allows modelling the measuring space and improves the procedure for detection, localization and motion analysis of objects moving in the analysed area. The paper presents configuration and methodology of image data processing of a distributed vision system which performed preliminary time - space analysis of the recorded video. It also describes algorithms used for calibrating and testing a position detector and positioning objects within the test scene. The proposed distributed monitoring system provides new opportunities for the market.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 59-62
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies