Autor: Boniecki, M. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Koncepcja wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w procesie oceny jakości pomidorów
The concept of artificial neural networks application in the process of evaluation of the quality of tomatoes
Autorzy:: Zaborowicz, M.
Koszela, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334162.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć neuronowa
pomidor
jakość
ocena
neural network
evaluation
quality
tomatoes
Opis:: Zwiększenie konkurencyjności oraz wzrost jakości produktów jest jednym z głównych celów producentów branży rolno-spożywczej. Producenci żywności zobowiązani są do przestrzegania norm jakościowych oraz dostarczania produktów zgodnie z zakontraktowaną specyfikacją jakościową. Liderzy rynku chcąc pozostać w czołówce przedsiębiorstw coraz częściej stosują nowoczesne rozwiązania informatyczne wspomagające proces wytwórczy i ocenę jakościową produktu. Złożoność tych procesów wymaga zaprojektowania i wdrażania nowych rozwiązań, wykorzystujących specjalne techniki i metody informatyczne.
Increasing competitiveness and increase of product quality is one of the main objectives of the producers of agrifood sector. Food manufacturers are required to observe quality standards and deliver products in accordance with the spedfications. Leaders of food manufactures wanting to remain at the fore front of companies use modern IT solutions for supporting the production and evaluation of product quality. The complexity of these processes requires the inventing and implementation of new solutions, using special techniques and methods of informatics.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 147-149
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: System informatyczny piao jako narzędzie do przetwarzania obrazów cyfrowych wspomagające proces generowania zbiorów uczących przeznaczonych do budowy modeli neuronowych
Computer system piao as a tool for processing and gathering digital images in a process of generating learning sets used for construction of models of artificial neural networks
Autorzy:: Zaborowicz, M.
Boniecki, P.
Świerczyński, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337395.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: system informatyczny PIAO
obraz cyfrowy
przetwarzanie
model neuronowy
computer system PIAO
neural network
digital images
Opis:: Pozyskiwanie oraz przetwarzanie danych empirycznych występujących w formie graficznej jest istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy identyfikacyjnych modeli neuronowych. Właściwa analiza oraz konwersja obrazów cyfrowych są fundamentalnym procesem, determinującym dalsze etapy modelowania neuronowego. Powszechnie dostępne metody edycji oraz pozyskiwania danych z obrazów nie zawsze pozwalają na właściwe i efektywne wytworzenie zbioru uczącego. Często zachodzi potrzeba użycia kilku rodzajów komercyjnego oprogramowania, aby w efekcie można było pozyskać zbiór danych empirycznych zapisanych w pożądanej formie. Dlatego wydaje się być zasadnym wytwarzanie od podstaw kompleksowego systemu informatycznego dedykowanego dla wsparcia procesu generowania zbiorów uczących.
Gathering data is an essential element of the process of generating learning sets, intended for the construction of artificial neural networks. A proper analysis and processing of the images are the basis for the next stages of the neural simulation. Commonly available methods of the edition and gaining data from images do not always allow to create a learning set in a right way. Often, there is a need to use several different software in order to gain one eligible set of data. This is a reason, why making a complex software for the process of generating the learning sets, is so important.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 2; 128-133
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Sieć neuronowa typu MLP jako narzędzie w komputerowej analizie obrazów
MLP neural network as a tool for images computer analysis
Autorzy:: Zaborowicz, M.
Boniecki, P.
Przybylak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337399.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć nauronowa MLP
komputerowa analiza obrazów
MLP neural network
images computer analysis
Opis:: Znaczący rozwój technik informatycznych, mający m.in. miejsce w dziedzinie modelowania neuronowego, spowodował wzrost zainteresowania metodami sztucznej inteligencji w kontekście ich wykorzystania w badaniach naukowych. Jednym z aspektów sztucznych sieci neuronowych jest możliwość ich zastosowania w procesie identyfikacji obiektów występujących w postaci obrazów cyfrowych. Celem pracy jest wygenerowanie sieci neuronowej dokonującej klasyfikacji motyli należących do rodziny Papilionidae, objętych ochroną gatunkową na terenie Polski, w oparciu o informację zakodowaną w postaci graficznej.
A significant development of programmatic techniques, used in neural simulation, has caused an increase of interest in the methods of artificial intelligence in scientific research. The issue of the artificial network of neurons makes it possible for us to use them in the process of identification the objects seen as digital images. The aim of the work is to generate neural network, which is able to make a classification of butterflies of the Papilionidae family, protected species in Poland, basing on an information coded in the graphic form.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 2; 124-127
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: System informatyczny PiAO2 jako narzędzie wspomagające bezwzorcową neuronową klasyfikację pomidorów
Computer system PiAO2 as a tool for assist neural classification of tomatoes without supervision
Autorzy:: Boniecki, P.
Zaborowicz, M.
Przybył, K.
Pilarski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336447.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: pomidory
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
systemy informatyczne
tomatoes
image analysis
artificial intelligence
neural networks
computer systems
Opis:: Analiza obrazów oraz pozyskiwanie danych zawartych w obrazach cyfrowych są istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Wraz z rozwojem komputerowej analizy obrazu możliwe jest pozyskiwanie coraz większej ilości danych. Dlatego zasadne jest tworzenie nowych oraz modyfikowanie istniejących systemów informatycznych, wspierających neuronową analizę obrazów o nowe funkcje, zwiększające użyteczność tych aplikacji.
Image analysis and gathering data from digital images is an important element in process of generating learning sets for the construction of the neural models. With the development of computer image analysis it is possible to obtain more data. This is a reason to create and develop computer systems that support neural image analysis and increase usability of this software.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 26-28
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Jabvis - aplikacja z elementami sztucznej inteligencji, rozpoznająca wybrane odmiany jabłek
Jabvis - application of artificial intelligence elements in dealing with selected varieties of apples
Autorzy:: Jakubek, A.
Kicuła, M.
Boniecki, P.
Dejewska, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337495.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: odmiana
jabłko
aplikacja Jabvis
Jabvis application
apple
variety
Opis:: W pracy podjęto próbę wytworzenia aplikacji, która potrafi rozpoznać wybrane odmiany jabłek tylko i wyłącznie na podstawie ich wyglądu zewnętrznego, czyli głównie koloru i kształtu. Ilość i różnorodność występujących odmian oraz możliwość deformacji poszczególnych owoców sprawia, że celowe okazuje się zastosowanie metod sztucznej inteligencji. W programie JabVis posłużono się modelowaniem neuronowym, które do takowych się zalicza, a osiągnięte wyniki wydają się być obiecujące, szczególnie w kontekście w przyszłych badaniach.
The paper seeks to establish the application, which will recognize the variety of apples and only on the basis of their appearance that is mainly the color and shape. The number and diversity of existing varieties and the possibility of deformation of each fruit makes it advisable to apply the methods of artificial intelligence. In JabVis used neural modeling, which is to include such, and the results achieved seem to be good predictors of future research.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 2; 29-31
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Neuronowa analiza wplywu sposobu doju i wybranych cech zootechnicznych krow na liczbe komorek somatycznych w mleku
Neuron analysis of the influence of the way of milking and selected characteristics of cows on somatic cell count in milk
Autorzy:: Jedrus, A
Nizewski, P.
Lipinski, M.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/883485.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: pozyskiwanie mleka
doj mechaniczny
liczba komorek somatycznych
sieci neuronowe sztuczne
krowy
mleko
wydajnosc mleka
kolejne dni laktacji
wiek zwierzat
liczba wycielen
metody oceny
Opis:: Sztuczne sieci neuronowe są narzędziem coraz częściej wykorzystywanym w poznawaniu złożonych procesów biologicznych. Celem pracy było wykorzystanie zalet sztucznych sieci neuronowych do oceny wpływu sposobu doju oraz wybranych cech zootechnicznych krów na liczbę komórek somatycznych w mleku.
Artificial neural networks are more and more frequently used to understand some complex biological processes. The aim of the paper was to use the advantages of artificial neural networks in order to check the impact of the milking way and selected cows' features on somatic cell count in milk.
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 04; 22-24
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: JabVis 1.1 ewolucja aplikacji z elementami sztucznej inteligencji
JabVis 1.1 evolution of application with elements of artificial intelligence
Autorzy:: Jakubek, A.
Boniecki, P.
Dejewska, T.
Zaborowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/884284.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: owoce
jablka
dojrzalosc owocow
stopien dojrzalosci
sieci neuronowe sztuczne
system JabVis 1.1
Opis:: Bezinwazyjne metody określania stadium dojrzałości jabłek są obszarem zainteresowań branży sadowniczej oraz przetwórczej tych owoców. Odpowiedzią na to zapotrzebowanie jest aplikacja JabVis ver. 1.1 powstała w 2010 w Instytucie Inżynierii Rolniczej. Jądro aplikacji zostało zaczerpnięte z poprzedniej wersji programu, który służył z kolei do identyfikacji trzech odmian jabłek. W JabVis 1.1 zostały zintegrowane moduły identyfikujące odmianę oraz stopień dojrzałości jabłek. Liczba odmian jabłoni oraz operowanie tylko na trzech z nich, pozwala na dalszą wielopłaszczyznową rozbudowę systemu w przyszłości.
Non-invasive methods for determining the maturity of apples are an area of interest in the horticultural industry and the processing of these fruits. Created in 2010 at the Institute of Agricultural Engineering, the application JabVis version 1.1 is answer to this need.. Application kernel is taken from a previous version, which in turn served to identify three varieties of apples. Modules able to identify the variety and ripeness of apples are integrated into JabVis 1.1. Number of varieties of apple trees and manipulations on only three of them, allows for further expansion of multi-level system in the future.
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 01
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Wybrane metody sztucznej inteligencji w procesie diagnozowania wybranych ciągników rolniczych
Selected methods of artificial intelligence in the process of diagnosing of chosen agricultural tractors
Autorzy:: Boniecki, P.
Krysztofiak, A.
Czechlowski, M.
Przybylak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335793.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ciągnik rolniczy
sztuczna inteligencja
eksploatacja
diagnozowanie
agricultural tractor
diagnostic
exploitation
artificial intelligence
Opis:: Systemy ekspertowe jako jedne z elementów sztucznej inteligencji, bywają narzędziem stosowanym w wielu dziedzinach gospodarki, w tym również w rolnictwie [4]. Jednym z problemów wysoko towarowych gospodarstw rolniczych jest problem diagnozowania maszyn rolniczych. W produkcji rolniczej często wykorzystuje się ciągniki, których prawidłowa eksploatacja determinuje efektywność prac polowych. Celem pracy jest budowa systemu ekspertowego służącego do diagnostyki oraz prawidłowej obsługi ciągników typu MF, niezbędnej w procesie eksploatacji.
Expert systems as elements of artificial intelligence, are sometimes a practical tool in many spheres of economy, and also in agriculture [4]. One from the problems of large-scale production agricultural farms is problem of diagnosing of agricultural machines. In agricultural production often used tractors, correct exploitation of which determines efficiency of field works. Aim of this work is to build an expert system to diagnosing and correct services of MF type tractors, in process of their exploitation.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2005, 50, 2; 20-23
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Project of an open information technology system supporting farm management
Projekt otwartego systemu informatycznego wspomagającego zarządzanie gospodarstwem rolnym
Autorzy:: Fojud, A.
Zaborowicz, M.
Boniecki, P.
Okoń, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337041.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: farm management
IT
agriculture
Internet application
.NET Framework
zarządzanie gospodarstwem rolnym
rolnictwo
aplikacja internetowa
NET Framework
Opis:: This paper presents an original information system supporting the management of an agricultural holding codenamed AGMS (Agro-Management System). This system was created in C# language, using ASP. NET MVC programming technology. The application database layer was supported by SQL Server and Entity Framework technology. The creation of the program's views enabled such languages as HTML 5, CSS3 along with Bootstrap library and Javascript with dedicated Knockout.js library. The development of the system was preceded by an analysis of requirements, in accordance with software engineering procedures. The documentation created at this stage in the form of UML diagrams was prepared in Microsoft Visio. The AGMS program presented in this article is a developmental version, so all its functionalities are not yet fully implemented. The user can use the current version of the software to map fields, manage events related to individual fields and, among other things, obtain information on pests and weeds. The article also describes the concept of the final version of the program, which should include modules implementing simple methods of artificial intelligence in the field of image recognition and decision support.
Zaprezentowano autorski system informatyczny wspomagający zarządzanie gospodarstwem rolnym o nazwie kodowej AGMS (Agro-Management System). System ten został wytworzony w języku C#, w technologii programistycznej ASP.NET MVC. Warstwa bazodanowa aplikacji została obsłużona przez SQL Server oraz technologię Entity Framework. Wytworzenie widoków programu umożliwiły takie języki jak HTML5, CSS3 wraz z biblioteką Bootstrap a także Javascript z dedykowaną biblioteką Knockout.js. Opracowanie systemu zostało poprzedzone analizą wymagań, zgodnie z procedurami inżynierii oprogramowania. Powstała na tym etapie dokumentacja w postaci diagramów UML została przygotowania w programie Microsoft Visio. Program AGMS prezentowany w niniejszym artykule jest wersją rozwojową, a zatem jego wszystkie jego funkcjonalności nie są jeszcze w pełni zaimplementowane. Użytkownik korzystając z aktualnej wersji oprogramowania ma możliwość mapowania pola, zarządzania zdarzeniami dotyczącymi poszczególnych pól, a także m.in. może zasięgać informacji o szkodnikach czy chwastach. W pracy opisano także koncepcję finalnej wersji programu, w której powinny znaleźć się moduły implementujące proste metody sztucznej inteligencji w zakresie rozpoznawania obrazów i wspomagania podejmowania decyzji.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2018, 63, 4; 56-62
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Barwy jako kryterium w neuronowym rozpoznaniu stanu grzybiczego skory u zwierzat
Colors as a criterion for neural diagnosis of fungal skin of animals
Autorzy:: Dejewska, T
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Zaborowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/883093.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: bydlo
choroby skory
bydlo polskie holsztynsko-fryzyjskie
bydlo czarno-biale
bydlo jersey
grzybica skory
zmiany chorobowe
skora zdrowa
barwa skory
zdjecia cyfrowe
komputerowa analiza obrazu
zbiory danych
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
diagnostyka chorob
Opis:: Celem pracy było zbadanie istoty informacji dotyczących barw, zakodowanych w obrazie cyfrowym fragmentów skóry bydła domowego w procesie budowy modelu neuronowego. Prace badawcze przeprowadzono w oparciu o trzy rasy bydła domowego: polski holsztyno-fryz, czarno-biała, jersey. Wskazano optymalną topologię sieci, która dokonuje klasyfikacji jedynie na podstawie próbek koloru. Zwrócono także uwagę na wyniki kwalitatywne i możliwości polepszenia jej parametrów jakościowych. Przedstawiono równie¿ perspektywy rozbudowy systemu informatycznego do szerszego zastosowania w tej dziedzinie.
The aim of this study was to examine the essence of the information on color encoded in digital image fragments of bovine skin in the construction of neural model. Research based on three bovine breeds: polish holsztyn-friesian, black and white, jersey. An optimal network topology, which makes the classification basing solely on the color of samples, was indicated Also the attention was paid to the results and possibilities for improvement of the qualitative parameters. Prospects of development of the computer system for wider application in this field were also presented
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2010, 05; 11-12
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Barwy jako kryterium w neuronowym rozpoznaniu grzybiczego stanu skóry u zwierząt
Colors as a criterion for neural diagnosis of fungal skin in animals
Autorzy:: Dejewska, T.
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Zaborowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/883577.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: bydlo
choroby skory
bydlo polskie holsztynsko-fryzyjskie
bydlo czarno-biale
bydlo jersey
grzybica skory
barwa skory
zdjecia cyfrowe
komputerowa analiza obrazu
zbiory danych
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
Opis:: Celem pracy było zbadanie istoty informacji dotyczących barw zakodowanych w obrazie cyfrowym fragmentów skóry bydła domowego w procesie budowy modelu neuronowego. Prace badawcze przeprowadzono w oparciu o trzy rasy bydła domowego: polski holsztyno-fryz, czarno-biała, jersey. Wskazano optymalną topologię sieci, która dokonuje klasyfikacji jedynie na podstawie próbek koloru. Zwrócono także uwagę na wyniki kwalitatywne i możliwości polepszenia jej parametrów jakościowych. Przedstawiono również perspektywy rozbudowy systemu informatycznego do szerszego zastosowania w tej dziedzinie.
The aim of this study was to examine the essence of the information on color encoded in digital image fragments of bovine skin in the construction of neural model. Research basis on three bovine breeds: polish holsztyn-friesian, black and white, jersey. An optimal network topology, which makes a classification bases solely on the color samples has been indicated. Also the notice of the results and possibilities for improving the quality parameters has been taken. The development prospects of a computer system for wider application in this field have been presented.
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 02
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Akwizycja cyfrowych obrazów kompostu pozyskiwanych w celu neuronowej identyfikacji stopnia jego dojrzałości
Problems of image acquisition obtained in order to identification of compost maturity
Autorzy:: Jakubek, A.
Boniecki, P.
Dejewska, T.
Zaborowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/884078.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: kompost
zdjecia cyfrowe
akwizycja obrazu
kolorystyka
ostrosc zdjec
czulosc
Opis:: Akwizycja obrazów kompostu realizowana na specjalnie do tego przeznaczonym stanowisku pomiarowym jest procesem skomplikowanym i podatnym na różnego rodzaju zakłócenia. Wynikają one nie tylko z natury samego procesu, ale także z wad jakimi obarczona jest aparatura pomiarowa. W pracy przeanalizowano główne czynniki determinujące jakość pozyskiwanych obrazów kompostu.
Acquisition of compost images implemented in a specially designed box is a complex process, prone to various disturbances. It results not only from the nature of the process, but also from the disadvantages of the measurement equipment. This paper examines the main factors determining the quality of images of compost.
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 02
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Binaryzacja obrazów mikrofotograficznych oocytów świni domowej w procesie neuronowej analizy obrazu
Binarization of the microphotography images of porcine oocytes in the process of neural image analysis
Autorzy:: Dejewska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Jakubek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336286.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: binaryzacja
obraz mikrofotograficzny
świnia domowa
analiza obrazu
binarization
microphotography
neural image analysis
Opis:: Celem pracy było zbadanie możliwości pozyskiwania informacji z obrazów przedstawiających oocyty świni domowej z wykorzystaniem procesu binaryzacji, w celu tworzenia zbiorów uczących, niezbędnych do generowania modeli neuronowych. Zwrócono uwagę na główny problem związany z stosowaniem tego przetwarzania, jakim jest dobór odpowiedniego progu. W niniejszym opracowaniu zestawiono efekty zastosowania binaryzacji dla analizowanych zdjęć z wykorzystaniem różnych metod doboru progów. Zweryfikowano celowość używania tej metody w badanych obrazach, jak również przesłanki do stosowania odpowiednich parametrów binaryzacji.
The aim of this study was to analyze the possibilities of the acquisition of information from images of porcine oocytes using binarization. Also attention was paid to the main problem of this processing, which is the selection of an adequate threshold. In this study summarizes the effects of binarization for the analyzed images using different methods of selecting thresholds. Purposefulness of using this method in the test images was verified, as well as the conditions for application of the adequate parameters of binarization.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 2; 37-39
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Neuronowe rozpoznanie ciąży na podstawie obrazów ultrasonograficznych macicy krowy z wykorzystaniem systemu informatycznego "USG Recognizer"
Neural identification of the embryo of calf based on ultrasound images of the cow s womb using computer system "USG Recognizer"
Autorzy:: Kuzimska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Przybył, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336377.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: krowa
macica
ciąża
ultrasonografia
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
modelowanie neuronowe
systemy informatyczne
cow
womb
pregnancy
ultrasonography
image analysis
artificial intelligence
neural networks
neural modeling
computer systems
Opis:: W pracy zaprezentowano wytworzony, oryginalny system informatyczny "USG Recognizer", który zaopatrzony został w szereg funkcji wspomagających tworzenie adekwatnych zbiorów uczących, niezbędnych w procesie generowania modeli neuronowych. Dzięki tym funkcjonalnościom możliwa jest identyfikacja oraz ekstrakcja wiedzy zawartej w graficznych danych empirycznych, zakodowanej w postaci cyfrowych zdjęć ultrasonograficznych. W oparciu o zbudowaną aplikację wygenerowana została sztuczna sieć neuronowa, której celem było wspomaganie rozpoznania lub wykluczenia ciąży, dokonanego na podstawie ultrasonogramów macicy krowy. Zaproponowany system informatyczny "USG Recognizer" został zbudowany z wykorzystaniem środowisk: Visual Paradigm (UML 8.0) oraz Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition.
The software "USG Recognizer" that was described in this work is equipped with a binarization function with threshold. The application also fulfills some additional functions such as: contrast and closing. With this functionality it is possible to achieve empirical data from digital ultrasound photo of cow's womb. The artificial neural network was generated on the basis of created application. The main purpose of this network is to support an identification or exclusion of the gestation in user's ultrasound picture. "USG Recognizer" was created using Visual Paradigm (UML 8.0) and Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition environments.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 96-100
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Neural identification of images showing selected varieties of stored potatoes
Neuronowa identyfikacja obrazów wybranych odmian magazynowanych ziemniaków
Autorzy:: Lange, D. M.
Przybył, K.
Łukomski, M.
Koszela, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334965.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: artificial neural networks
neural modeling
image analysis
graphic descriptors
edible potato tubers
sztuczne sieci neuronowe
modelowanie neuronowe
analiza obrazu
deskryptor graficzny
bulwa
ziemniak jadalny
Opis:: In recent years, there has been a growing interest in the use of modern IT tools in agricultural engineering. Both image analysis methods and artificial neural networks, designed to reproduce the work of the human brain, serve to build predictive and classification models, highly useful for modern agriculture. Correct identification of both the seed material and the produced crops becomes a priority of agricultural engineering, ensuring adequate efficiency and cost-effectiveness of agrotechnical operations. This article presents a project whose aim was to develop an effective neural model for qualitative identification of the variety of stored consumer potato tubers by using input data obtained in the process of digital image analysis. The designed and created artificial neural network model (multilayer perceptron), using informations in the form of selected graphic descriptors, classifies three selected varieties of edible potato (Denar, Gala, Vineta).
W ostatnich latach dostrzec można wzrastające zainteresowanie wykorzystywaniem nowoczesnych narzędzi informatycznych w inżynierii rolniczej. Zarówno metody analizy obrazu, jak i sztuczne sieci neuronowe, mające odwzorowywać pracę ludzkiego mózgu, służą budowaniu modeli predykcyjnych i klasyfikacyjnych, wysoce użytecznych dla współczesnego rolnictwa. Właściwa identyfikacja zarówno materiału siewnego, jak i wytworzonych plonów, staje się priorytetem inżynierii rolniczej, zapewniając odpowiednią efektywność i opłacalność przeprowadzanych zabiegów agrotechnicznych. Niniejszy artykuł przedstawia projekt, którego celem było opracowanie efektywnego modelu neuronowego służącego do identyfikacji jakościowej odmiany magazynowanych bulw ziemniaków konsumpcyjnych przy użyciu danych wejściowych pozyskanych w procesie analizy obrazów cyfrowych. Zaprojektowany i wytworzony model sztucznej sieci neuronowej (perceptron wielowarstwowy), korzystający z informacji w postaci wybranych deskryptorów graficznych, klasyfikuje trzy wybrane odmiany ziemniaka jadalnego (Denar, Gala, Vineta).
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2018, 63, 4; 110-113
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Boniecki, M." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język