Informacja

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

Wyszukujesz frazę "analiza zmian" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Image change detection as a supplement for adaptive cruise control with stop&go functionality
Wykrywanie zmiany obrazu jako uzupełnienie systemu tempomatu adaptacyjnego z funkcją stop&go
Autorzy:
Komoda, J.
Dybała, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327730.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
tempomat adaptacyjny
analiza sekwencji obrazów
rozpoznanie zmian
przetwarzanie obrazów
adaptive cruise control
image sequence analysis
change detection
image processing
Opis:
The theme of the project was to develop algorithms for image sequence analysis, allowing for improved functionality of adaptive cruise control equipped with Stop & Go function. Using Doppler radar could cause that on the small distances the object that crosses the path of the vehicle may not be detected. This is particularly important because of the Stop & Go function that allows the host vehicle to stop when preceding vehicle stops, and start automatically when the preceding vehicle pulls away. In such a situation collision with an undetected object located between the vehicles can occur. The requirement was to propose such algorithms that will work in real time and ensure compatibility with the existing system architecture.
Tematem projektu było opracowanie algorytmów analizy sekwencji obrazów pozwalających na polepszenie funkcjonalności tempomatu adaptacyjnego wyposażonego w funkcję stop&go. Wykorzystanie dalekosiężnego radaru Dopplera może spowodować, że na małych odległościach nie zostanie wykryty obiekt przecinający trasę pojazdu. Ma to szczególne znaczenie ze względu na funkcję stop&go, która pozwala na zatrzymanie pojazdu, gdy pojazd poprzedzający się zatrzyma, oraz automatyczne ruszenie, gdy pojazd poprzedzający odjedzie. W takiej sytuacji może dojść do kolizji z niewykrytym obiektem znajdującym się pomiędzy pojazdami. Wymaganiem było zaproponowanie takich algorytmów, które pozwolą na pracę w czasie rzeczywistym oraz zapewnią kompatybilność z dotychczas wykorzystywaną architekturą sprzętu.
Źródło:
Diagnostyka; 2010, 4(56); 43-47
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja zmian pokrycia terenu na zdjęciach satelitarnych Landsat - porównanie trzech metod
Land cover change detection using Landsat imagery - comparison of three methods
Autorzy:
Niedzielko, J.
Lewiński, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132345.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
pokrycie terenu
wykrywanie zmian
Landsat
różnica obrazów
klasyfikacja nadzorowana
analiza głównych składowych
land cover
change detection
image difference
supervised classification
principal components analysis
Opis:
Environmental changes are amongst the most important research subjects in geography. The changes may be natural, but also may be caused by human activity. Land cover is a significant component of the changing environment. Monitoring of its changes involves usage of satellite techniques. Landsat mission provides comparable data since forty years, very useful in land cover studies. Utilization of satellite techniques in such researches is developing quickly. This paper is an example of methods that enable quick and quite accurate assessment of range and spatial distribution of land cover changes. Practical application of image difference, principal component analysis and supervised classification to detect land cover changes is presented. Methods are applied to study area containing different land cover classes. Accuracy of methods was tested and compared. Combining methods presented in earlier researches, five new methods were developed: image difference, image difference with classification, classification, principal component analysis, principal component analysis with classification. Methods were applied to three different input datasets: pairs of images with different level of preprocessing. First dataset was a pair of georeferenced Landsat Thematic Mapper images. The second dataset was the same pair of images, atmospherically corrected using dark object subtraction method. Normalization of one image to the other provided the third dataset. Accuracy assessment was executed. Results were obtained from confusion matrices. Overall accuracy of methods was high, from 77% to 91%. Supervised classification was the most accurate method. Combining fully automatic methods with supervised classification has increased overall accuracy of automatic change detection, however not significantly. Studies on combining change detection methods should be continued. Future studies should concentrate on the automation of change detection process.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2012, 47; 87-98
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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