Temat: analiza neuronowa obrazu - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Neural image analysis in process of compost quality identification
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji jakości kompostu
Autorzy:: Boniecki, P.
Dach, J.
Jakubek, A.
Dejewska, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334309.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: neuronowa analiza obrazu
identyfikacja
kompost
neural image analysis
compost
identification
Opis:: The paper presents the experiments of compost images analysis carried out with two types of digital cameras working in daylight and ultraviolet light. The data collected with two cameras were analysed with the usage of neural network model (using part of application Statistica v. 8.0). The results of images analysis were combined also with the results of chemical and physical analysis of composted material.
W pracy zaproponowano oryginalną metodę oceny jakości kompostu, z wykorzystaniem nowoczesnych technik analizy obrazu, dokonaną w oparciu o zdjęcia pozyskane z dwóch typów aparatów cyfrowych, pracujących w świetle dziennym oraz świetle ultrafioletowym. Zebrane dane poddane zostały analizie za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem numerycznego symulatora SNN zaimplementowanego w postaci modułu w komercyjnym pakiecie Statistica v. 8.0. Otrzymane wyniki zostały następnie skojarzone z danymi uzyskanymi w oparciu o przeprowadzoną analizę chemiczną oraz fizyczną wybranych materiałów organicznych, poddanych procesowi kompostowania w warunkach laboratoryjnych.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 1; 9-11
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:: Klasyfikacja ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową identyfikację kształtu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:: Boniecki, P.
Nowakowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336706.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ziarniak
kukurydza
klasyfikacja
neuronowa analiza obrazu
classification
maize
corn kernel
neuronal image analysis
Opis:: Celem pracy było wytworzenie systemu informatycznego wspomagającego proces klasyfikacji ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową analizę obrazu. W pracy wykorzystano metodę identyfikacji różnic kształtów analizowanych obiektów w oparciu o tzw. superformułę, zaproponowaną przez Johana Gielisa, pozwalającą na reprezentację dowolnego kształtu za pomocą sześciu niezależnych parametrów.
The aim of work was producing the computer system helping the process of classification of corn kernels using neuronal image analysis. In the project was used method of identification of shapes differences using superformula proposed by John Gielis, permitting on representation of any shape with six independent parameters.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 3; 14-17
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:: Sieci neuronowe typu MLP oraz RBF jako narzędzia klasyfikacyjne w analizie obrazu
The neural network type the MLP and RBF as classifying tools in picture analysis
Autorzy:: Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337163.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć neuronowa
sieć neuronowa MLP
sieć neuronowa RBF
analiza obrazu
identyfikacja neuronowa
model neuronowy
neural network
MLP neural network
RBF neural network
picture analysis
neuronal identification
neuronal model
Opis:: Neuronowa identyfikacja danych obrazowych, ze szczególnym naciskiem na analizę ilościową oraz jakościową, coraz częściej wykorzystywana jest do pozyskiwania oraz zgłębiania wiedzy zawartej w danych empirycznych. Ekstrakcja, a następnie klasyfikacja wybranych cech obrazu, pozawala na wytworzenie informatycznych narzędzi do identyfikacji wybranych obiektów, prezentowanych np. w postaci obrazu cyfrowego. W związku z tym, celowym wydaje się być poszukiwanie nowoczesnych metod wspomagających proces edukacyjny w zakresie konstrukcji oraz eksploatacji modeli neuronowych w kontekście ich wykorzystania w procesie analizy obrazu. Dodatkowym celem pracy było porównanie jakości sieci MLP oraz RBF mające na względzie wskazanie optymalnego instrumentu klasyfikacyjnego.
The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative & qualitative analysis, is more frequently utilized to gain & deepen the empirical data knowledge. Extraction & then classification of selected picture features, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. In relationship from this, it seems to be purposeful the search of the modern methods helping educational process in the range of construction as well as exploitation of neuronal models in context of their utilization in picture analysis process. The additional aim of the work was the comparison of neural network of the type MLP and RBF for indication of the optimum classification tool.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2006, 51, 4; 34-39
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: 4.

Tytuł:: Use of information technology in the evaluation of contamination in flour
Zastosowanie technik informatycznych w ocenie zanieczyszczeń w mące
Autorzy:: Szwedziak, K,
Krótkiewicz, M.
Królczyk, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337477.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: image analysis
artificial neural network
quality assessment
pollution
grain mill product
image recognition
analiza obrazu
sztuczna sieć neuronowa
ocena
jakość
zanieczyszczenie
produkt
przemiał zbóż
rozpoznawanie obrazu
Opis:: During the flour manufacturing process flour may be contaminated resulting in lower quality. Before placing a product in the commercial circulation flours are subjected to laboratory analysis, including in terms of product purity. This analysis is based on organoleptic determination (through visual inspection) of the amount of impurities in the flour and in the cereal products. This paper presents innovative techniques to assess quality in terms of pollution of flour using image analysis and artificial neural networks (ANN).
W czasie procesu technologicznego produkcji mąki, może ona ulec zanieczyszczeniu, co powoduje obniżenie jej jakości. Przed wprowadzeniem produktu do obiegu konsumpcyjnego, mąki poddawane są analizie laboratoryjnej, między innymi pod względem czystości produktu. Analiza ta polega na organoleptycznym określeniu za pomocą zmysłu wzroku ilości zanieczyszczeń w mące i przetworach zbożowych. W artykule przedstawiono innowacyjne techniki oceny jakości pod względem zanieczyszczeń mąki wykorzystujące analizę obrazu oraz sztuczne sieci neuronowe (SSN).
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2014, 59, 1; 121-125
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 "analiza neuronowa obrazu" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język