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 "detekcja obiektów" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Metody wykrywania obiektów w chmurze punktów
    Point cloud object detecting methods
    Autorzy:
    Zator, S.
    Michalski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152807.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    skaning laserowy
    pomiary precyzyjne
    pomiar odległości
    detekcja obiektów
    identyfikacja obiektów
    laser scanning
    measurement precision
    distance measurement
    object detection
    object identification
    Opis:
    Artykuł prezentuje aktualny stan wiedzy w dziedzinie przetwarzania chmur punktów pod kątem wykrywania obiektów typu prymityw. Działanie algorytmu zostało zweryfikowane na podstawie danych rzeczywistych uzyskanych w wyniku skanowania obiektów rzeczywistych skanerem laserowym Trimble FX. Autorzy zaproponowali własną metodę hybrydową pozwalającą wykryć określone typy obiektów poprzez przetwarzanie pojedynczej linii skanu. Przedstawiono wady i zalety takiego podejścia.
    In this paper the current state of knowledge in the field of point cloud processing for the detection of primitive objects is presented. The first section presents the main parameters of a scanning device and describes the methodology of making measurements. The next section provides an overview of the most popular methods for the certain shape objects detection in the point cloud. For each method, there are presented the basic principles that must comply with the data that can be used. The used data were a scene containing simple shaped objects such as a cylinder, a plane. The authors propose their own approach based on the processing of a single scan line. The method is based on the assumption that the scanned scene consists of a set of points forming lines parallel to each other. One line corresponds to one rotation of the scanning mirror furnishing. The lines are considered independently for the first stage of the algorithm. For each line the search step is performed, for a simple object such as a line or an arc. After suitable transformation of the coordinate system, each line can be simplified from 3D to 2D. The search is based on the usage of the Hough Transform for 2D objects. The results from the single lines are grouped into clusters, and then comparison with the results of the adjacent lines were made. The final step is to separate segments within the adjacent line. The result is a group of points corresponding to the set criterion.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 862-864
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda implementacji trójwymiarowej dyskretnej transformaty falkowej strumienia wideo w układach FPGA
    Implemention of 3D DWT of video stream in FPGA
    Autorzy:
    Pamuła, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156515.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    trójwymiarowa dyskretna transformata falkowa
    FPGA
    detekcja ruchomych obiektów
    3D DWT (Discrete Wavelet Transform)
    detection of moving objects
    Opis:
    Współczynniki dyskretnej transformaty falkowej reprezentują własności przestrzenne otoczenia punktu, dla którego są wyliczane i wyliczane są na podstawie wartości z tego otoczenia. Rozmiar otoczenia zależy od poziomu dekompozycji i długości filtrów. Korzystając z tej własności zaproponowano metodę implementacji polegającą na potokowym przetwarzaniu wektorów wartości z otoczenia. Potok realizuje algorytm transformaty na zadanym poziomie dekompozycji. Brak jest iteracyjnego wyliczania kolejnych poziomów dekompozycji i następuje znaczna redukcja liczby wymian danych z pamięcią. Przedstawiony jest przykład z wykorzystaniem falki S(1, 1), użyteczny do wykorzystania w rozwiązaniach detektorów ruchomych obiektów np. w ruchu drogowym.
    The paper presents a method for implementation of 3D discrete wavelet transform in FPGA. The method is based on direct calculation of coefficients at the desired level of decomposition. The previous methods [5, 6, 7] use complex architectures with multilevel processing, mapping the lifting scheme or the convolution procedure. The direct calculation of coefficients is done using the set of neighbourhood data. This set is derivative of the level of decomposition and the number of vanishing moments of the used wavelet filters - Eq. (3). An example of implementing the S (1, 1) transform at the third level of decomposition is presented. The S transform coefficients are the weighted sums of 4x4x4 volumes of data (Eqs. (4), (5)). Fig. 2 shows the block diagram of the implementation. Data from the stream is stored in a buffer memory of the neighbourhood vectors. The addressing scheme, which is carried out by the addressing module, assures appropriate ordering of data in the vectors, in the memory. Further refinement consists in summing in place the consecutive values and thus replacing the neighbourhood data with sums of data that are used for calculating coefficients. This reduces significantly the vector size and streamlines calculations. The results of logic utilisation (Table 2) of different FPGA components for the implementation are presented. The designed 3D DWT component is incorporated in a moving object detecting device processing video from a road traffic camera. The method may be used for developing specialised hardware for compressing 3D data streams in a way compatible with the JPEG2000 standard.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 632-634
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quasi-autonomiczny pojazd na bazie zestawu Lego Mindstorms NXT
    Lego Mindstorms NXT based quasi-autonomous vehicle
    Autorzy:
    Dimitrova-Grekow, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155173.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    pojazdy quasi-autonomiczne
    nawigacja
    mapowanie otoczenia
    komunikacja człowiek-maszyna
    detekcja obiektów
    algorytmy SLAM
    Mindstorms NXT
    quasi-automonous vehicle
    mapping
    object detection
    navigation
    SLAM algorithms
    human-machine communication
    Opis:
    W artykule przedstawiono metodę sterowania pojazdem, która jest analogiczna do wydawania poleceń człowiekowi, czyli operuje na abstrakcyjnych pojęciach. Zbadane zostało na ile możliwa jest budowa takiego systemu korzystając z powszechnie dostępnego sprzętu - zestawu Lego Mindstorms NXT. Główne zadania wykonywane przez robota, to budowanie mapy, osiągnięcie pozycji wskazanej przez operatora oraz wykrywanie i rozpoznawanie prostych obiektów. Badania eksperymentalne wykazały, że zastosowany algorytm rozpoznawaniu obiektów, uzyskał wysoką trafność.
    The presented research evaluates how suitable the Lego Mindstorms NXT sets are for implementing real time algorithms in mobile devices. Therefore, a vehicle control method, based on an abstract commands list, was developed. The main tasks executed by the vehicle are: mapping, reaching a location determined by the operator and recognizing a primitive object. The interface of the project is shown in Fig. 1. It allows the user/operator to observe the map, the parameters of the objects and to send commands from the dynamic generated command list. The implemented mapping and object detection algorithms are shown in Fig. 2. The vehicle construction (Fig. 3) is based on the classical model of 2 steered and one balancing wheel. Tab.1 presents the following test results: the achieved position accuracy, object recognition precision and the time of task completion. The odometry [2, 3] of the construction is not good enough. Navigation could be improved by adding some more precise sensors [4], [5]. The efficiency of the object detection algorithm reaches 75%, which is relatively suitable for the vehicle tasks. The test experience shows that the Lego NXT set is not an easy platform to create a general purpose vehicle, because of the many sensor and motor problems. However, the general positive results speak for its partial suitability by experimental verification of different modern attempts requiring vehicles, avoiding great hardware costs.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 839-841
    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
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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