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 1-10 z 10
    Tytuł:
    Analiza algorytmów detekcji obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego
    Analysis of detection algorithms of railway infrastructure object based on scanning mobile laser point cloud
    Autorzy:
    Marmol, U.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130674.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    mobilny skaning laserowy
    filtracja
    detekcja obiektów
    mobile laser scanning
    filtering
    object detection
    Opis:
    Tematem niniejszego artykułu jest detekcja obiektów infrastruktury kolejowej na podstawie chmury punktów mobilnego skaningu laserowego. Pierwszym istotnym etapem, zanim przystąpi się do właściwej detekcji, jest usunięcie szumu pomiarowego. W przypadku skaningu mobilnego szum jest kluczowym problemem, gdyż wprowadza duże zakłócenia do danych pomiarowych. W pierwszej części artykułu zawarto krótką charakterystykę programów pod kątem prostych filtrów geometrycznych, które zarówno usuwają szumy jak i przeprowadzają proste operacje klasyfikacji (na przykład wydzielenie obiektów oddalonych o określoną wartość głębokości). Dopiero po usunięciu szumu jest możliwe rozpoznawanie obiektów. Jest to stosunkowo nowe zagadnienie, otwierające szerokie pole do analiz i badań naukowych. Do tej pory zostało opisanych kilka metod klasyfikacji danych pochodzących z mobilnych systemów laserowych. Część algorytmów opiera się na metodach wywodzących się z teorii przetwarzania obrazów. Rozproszona chmura punktów jest zapisywana w siatce regularnej jako raster, którego wartości pikseli odpowiadają głębokości lub intensywności danych laserowych. Do metod opartych na obrazach możemy zaliczyć: algorytmy wykorzystujące filtry morfologiczne i algorytmy wyszukiwania. Inne metody detekcji obiektów bazują na danych rozproszonych, czyli oryginalnej chmurze punktów. Przykładem może być metoda oparta na algorytmie RANSAC. Przeprowadzona analiza algorytmów filtracji ujawniła, że mobilny skaning laserowy może stanowić miarodajne źródło do wyodrębniania obiektów.
    The subject of this paper is detection of railway infrastructure objects based on mobile laser scanning. The first important step, made before proceeding with correct detection, is to remove the measurement noise. In the case of mobile scanning noise is a key issue, since it introduces a large distortion of the measurement data. In the first part of the article a brief description of the programs in terms of simple geometric filters which both remove noise and carry out simple operations of the classification (for example, the separation of objects spaced by a certain depth). Object recognition is possible only after the removal of the noise This is a relatively new problem, opening a wide field for analysis and research. So far several methods have been described for the classification of the mobile data. Some algorithms based on methods derived from the image processing theory. Scattered cloud of points is stored in a regular grid, the pixel values correspond to the depth or intensity of the laser data. The image-based methods: algorithms using morphological filters and retrieval algorithms. Other methods are based on the detection of objects from the original cloud of points. An example is the method based on RANSAC algorithm. An analysis of filtering algorithms revealed that mobile laser scanning can be a reliable information source to extract objects.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 211-220
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Machine learning versus human-developed algorithms in image analysis of microstructures
    Autorzy:
    Piwowarczyk, Adam
    Wojnar, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/103967.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    image analysis
    object detection
    neural networks
    machine learning
    analiza obrazu
    detekcja obiektów
    sieci neuronowe
    uczenie maszynowe
    Opis:
    Automatic image analysis is nowadays a standard method in quality control of metallic materials, especially in grain size, graphite shape and non-metallic content evaluation. Automatically prepared solutions, based on machine learning, constitute an effective and sufficiently precise tool for classification. Human-developed algorithms, on the other hand, require much more experience in preparation, but allow better control of factors affecting the final result. Both attempts were described and compared.
    Źródło:
    Quality Production Improvement - QPI; 2019, 1, 1; 412-416
    2657-8603
    Pojawia się w:
    Quality Production Improvement - QPI
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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:
    Automatyczna detekcja obiektów sonarnych
    Automatic detection on sonar objects
    Autorzy:
    Wąż, M.
    Grządziel, A.
    Nowak, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972124.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
    Tematy:
    pomiary hydrograficzne
    sonar boczny
    obraz sonarowy
    detekcja obiektów
    hydrographic survey
    side scan sonar
    sonar imagery
    object detection
    Opis:
    Współczesne systemy sonarowe wykorzystywane są głównie do poszukiwania i wykrywania obiektów podwodnych, które mogą wpłynąć na bezpieczeństwo pływania i postoju jednostek pływających. Zadaniem operatora takich systemów jest optymalne ustawienie zobrazowania oraz odpowiedni dobór parametrów operacyjnych umożliwiających detekcję ech a następnie identyfikację wykrytych celów. Operator dokonuje korekty uzyskanych danych sonarowych, poprawiając tym samym jakość zobrazowania i możliwości interpretacji wyników pomiarów. W artykule rozpatrywanym problemem badawczym jest przekształcanie obrazów, dokonywanie korekcji geometrycznej oraz ekstrakcja obiektów z tła obrazu sonarowego. Zaprezentowana metoda automatycznego wyszukiwania obiektów wykorzystuje cechy morfologiczne sonogramów oraz geometryczne i arytmetyczne metody przetwarzania sygnałów stosowane do obróbki i analizy obrazów cyfrowych. Na etapie wyszukiwania cech obiektów sonarowych wykorzystano metody minimalno-odległościowe stosowane w rozpoznawaniu obrazów. Opracowana aplikacja umożliwiła przeprowadzenie eksperymentu badawczego przedstawiającego kolejne etapy detekcji obiektów sonarowych. Otrzymane wyniki mogą wskazywać na poprawność przyjętych założeń do badań oraz poprawność ich przeprowadzenia.
    Contemporary sonar systems are used mainly to search for and detect underwater objects which might affect the safety of navigation or the safety of moored watercraft. The task of the sonar operator is to display the optimal settings of the sonar image and to select the proper operational parameters that enable detection and identification of hidden targets. The operator performs corrections of the recorded sonar data, thereby improving the image quality and the ability to interpret the survey results. The paper deals with the research problem of changing display images, conducting geometric corrections, and extracting objects from the sonar imagery background. The presented method for the automatic searching of objects utilizes the morphologic features of sonograms and geometric and arithmetic methods of digital signal processing. In searching for the features of a sonar target, the minimal-distance methods used in pattern recognition were applied. The developed application makes it possible to perform research experiments that follow the stages of sonar detection of objects. The obtained results can indicate the validity of the research assumptions and the appropriateness of the methods used.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2013, 12, 1; 29-41
    1644-0668
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wyodrębnienie drzew z danych lidarowych z zastosowaniem transformaty Hougha
    Tree extraction from the cloud of points using Hough transform
    Autorzy:
    Borowiec, N.
    Niemiec, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131296.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    detekcja obiektów
    lotniczy skaning laserowy
    obraz cyfrowy
    transformata Hougha
    object detection
    airborne laser scanner
    digital image
    Hough transform
    Opis:
    W niniejszej pracy podjęto próbę automatycznego wyodrębnienia drzew z chmury punktów na podstawie utworzonego obrazu wysokiej roślinności z przefiltrowanych danych laserowych. W tym celu został napisany skrypt w programie MATLAB. Idea jego działania opiera się na tezie, że na obrazach cyfrowych kształt drzew w górnych piętrach zbliżony jest do okręgów. Do ich detekcji posłużono się transformatą Hougha - jedną ze skutecznych metod wykrywania kształtów w widzeniu komputerowym. Badania przeprowadzono na danych pochodzących z lotniczego skaningu laserowego, obejmujących teren Cmentarza Rakowickiego w Krakowie.
    In the present study attempts to automatically extract trees from image which was created from points cloud representing high vegetation. For this purpose the script was written in MATLAB. The idea of the operation is based on the thesis that on the digital image trees shape in the upper floors is similar to circles. To detect trees the transform Hough was used - one of the effective methods to detect shapes in computer vision. The research was conducted on data from airborne laser scanning, which included the area of the Rakowicki cemetery in Krakow. In order to check the number of trees, a manual vectorization (indication of the trees tops) on the orthophotomap was made. However this measurement is sub-optimal, but allowed to assess the correctness of the HT algorithm.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 55-66
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza sceny przy użyciu głębokich sieci neuronowych typu YOLO
    Scene analysis using YOLO neural network
    Autorzy:
    Mikołajczyk, Mateusz
    Kwasigroch, Arkadiusz
    Grochowski, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267008.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    detekcja obiektów
    przetwarzanie obrazu
    uczenie głębokie
    artificial neural networks
    object detection
    image processing
    deep learning
    Opis:
    W artykule opisany został problem analizy sceny na obrazach oraz sekwencjach video. Zadanie analizy sceny polega na detekcji, lokalizacji i klasyfikacji obiektów znajdujących się na obrazach. Zaimplementowany system wykorzystuje głęboką sieć neuronową, której struktura oparta została na architekturze YOLO (You Only Look Once). Niskie zapotrzebowania obliczeniowe wybranej architektury pozwala na wykonywanie detekcji w czasie rzeczywistym z zadowalającą dokładnością. W pracy przeprowadzono również badania nad doborem odpowiedniego optymalizatora wykorzystywanego w procesie uczenia. Jako przykładową aplikację wybrano analizę ruchu ulicznego w której skład wchodzi wykrywanie i lokalizacja obiektów takich jak m.in. samochody, motocykle czy sygnalizacja świetlna. Systemy tego typu mogą być wykorzystywane w wszelkiego typu systemach analizy wizyjnej otoczenia np. w pojazdach autonomicznych, systemach automatycznej analizy video z kamer przemysłowych, systemach dozoru czy analizy zdjęć satelitarnych.
    The paper describes the problem of scene analysis in images and video sequences. The task of scene analysis is to detect, locate and classify objects in images. As an example of an application, traffic analysis was chosen, which includes the detection and location of objects such as cars, motorcycles or traffic lights. The implemented system uses a deep neural network, whose structure is based on the YOLO (You Only Look Once) architecture. Low computing requirements of the chosen architecture allows performing real-time detection with satisfactory accuracy. The work also included a study on the selection of an appropriate optimizer used in the learning process. The program correctly detects objects with a large surface area, allowing the system to be used in traffic analysis. The work also showed that using the ADAM algorithm allowed significantly shorten the training time of the neural network. Systems of this type can be used in many types of video analysis systems such as autonomous vehicles, automatic video analysis systems with CCTV cameras, surveillance systems or satellite image analysis.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 68; 37-40
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Opracowanie i ocena skuteczności działania algorytmu segmentacji słupów trakcyjnych pomierzonych techniką mobilnego skaningu laserowego
    Automatic extraction of tracion poles using mobile laser scanning data
    Autorzy:
    Pastucha, E.
    Słota, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131232.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    mobilny skaning laserowy
    chmura punktów
    detekcja obiektów
    klasyfikacja
    infrastruktura kolejowa
    mobile laser scanning
    point cloud
    object detection
    segmentation
    railway infrastructure
    Opis:
    W artykule przedstawiono metodę detekcji kolejowych słupów trakcyjnych w oparciu o dane pochodzące ze skaningu laserowego. Głównymi założeniami podczas opracowywania algorytmu były uniwersalność metody, niezależność od parametrów definiowanych przez użytkownika oraz wysoki stopień automatyzacji. Z uwagi na objętość zbiorów danych ze skaningu laserowego i związanych z tym problemów z efektywnym przetwarzaniem chmur punktów, w proponowanym algorytmie obliczenia podzielono na dwa etapy. W etapie pierwszym wyznaczane są regiony, w których potencjalnie mogą występować słupy trakcyjne. Natomiast w etapie drugim weryfikowane jest położenie słupów w obszarach potencjalnych oraz wyszukiwane są punkty zarejestrowane na powierzchniach słupów. W celu uproszczenia obliczeń w pierwszym etapie analizowana jest różnica w gęstości punktów, znajdujących się bezpośrednio nad torami kolejowymi. W etapie drugim każdy z potencjalnych regionów analizowany jest indywidualnie. Po pierwsze wyznaczane są podzbiory punktów z wykorzystaniem kryterium wysokości. W podzbiorach w sposób iteracyjny odrzucane są punkty, których odległość do średniego położenia punktów w podzbiorze jest większa od przyjętej wielkości granicznej. W ten sposób usuwane są odbicia od obiektów znajdujących sie w sąsiedztwie słupów takich jak drzewa czy lampy, natomiast zachowywane są punkty należące do poszukiwanych słupów trakcyjnych. Przeprowadzone badania potwierdziły skuteczność opracowanego algorytmu. Proponowana metoda pozwoliła na detekcję wszystkich rodzajów słupów, znajdujących się w obszarze zainteresowania.
    In the last few years in Poland the railway infrastructure modernization program was lounged. It requires fast and precise technique to acquire data sets. Mobile laser scanning could be implemented, however automatic modeling methods from point cloud data sets are not suitable for geometrically complex railway infrastructure equipment such as traction poles. The main object of this study is the development of automatic traction poles extraction algorithm from laser scanning data. The flexibility of the method and independence from user-defined parameters were the main algorithm objectives. Because of the laser scanning data volume, simple calculations on point cloud subsets should be used to assure processing efficiency. In this study the combination of density and distance analysis was used. Proposed algorithm has been divided into two stages. In the first step regions of interest are selected by analysis of density difference for points located directly above the railway tracks. The influence of point density bin size on the number of correctly classified region was tested. In the second stage, each of the potential regions is analyzed individually. Iterative method of rejecting points based on distance criteria was used to extract traction poles points. In the study the point cloud from mobile laser scanner with density of 700 points/m2 was used. The test area covers 1.5 km railroad section between Miechow and Slomniki in Poland and contains 26 traction poles. All traction poles within study area were detected. It was proved that by appropriate combination of density and distance analysis, accurate traction poles extraction is possible even in complex regions with many surrounding objects.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 267-278
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiscaled hybrid features generation for AdaBoost object detection
    Autorzy:
    Dembski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333917.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    object detection
    machine learning
    biometrics
    AdaBoost classifier
    high resolution images
    detekcja obiektów
    uczenie maszynowe
    biometria
    klasyfikator AdaBoost
    obrazy wysokiej rozdzielczości
    Opis:
    This work presents the multiscaled version of modified census features in graphical objects detection with AdaBoost cascade training algorithm. Several experiments with face detector training process demonstrate better performance of such features over ordinal census and Haar-like approaches. The possibilities to join multiscaled census and Haar features in single hybrid cascade of strong classifiers are also elaborated and tested. The high resolution example images were used in detector training process.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 75-82
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    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:
    Soft computing techniques-based digital video forensics for fraud medical anomaly detection
    Autorzy:
    Nanda, Sunpreet Kaur
    Ghai, Deepika
    Ingole, P.V.
    Pande, Sagar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38701161.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    smart healthcare system
    medical imaging
    healthcare fraud
    MRI imaging
    digital image forensics
    object detection
    YOLO architecture
    customized CNN
    inteligentny system opieki zdrowotnej
    obrazowanie medyczne
    oszustwo w służbie zdrowia
    obrazowanie MRI
    kryminalistyka obrazu cyfrowego
    detekcja obiektów
    architektura YOLO
    dostosowanie CNN
    Opis:
    The current pandemic situation has made it important for everyone to wear masks. Digital image forensics plays an important role in preventing medical fraud and in object detection. It is helpful in avoiding the high-risk situations related to the health and security of the individuals or the society, including getting the proper evidence for identifying the people who are not wearing masks. A smart system can be developed based on the proposed soft computing technique, which can be helpful to detect precisely and quickly whether a person wears a mask or not and whether he/she is carrying a gun. The proposed method gave 100% accurate results in videos used to test such situations. The system was able to precisely differentiate between those wearing a mask and those not wearing a mask. It also effectively detects guns, which can be used in many applications where security plays an important role, such as the military, banks, etc.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 2; 111-130
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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