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 "Boniecki, P" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    Tytuł:
    Wpływ liczby zmiennych na jakość działania neuronowego modelu do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków kukurydzy
    The impact of the number of variables on the operation quality of neuron model for identifying mechanical damage of corn seeds
    Autorzy:
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290908.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    kukurydza
    uszkodzenie mechaniczne
    identyfikacja
    reprezentatywne dane uczące
    sieć neuronowa
    analiza obrazu
    maize
    mechanical damage
    identifying
    representative teaching data
    neural network
    image analysis
    Opis:
    Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków, prezentowanych w postaci fotografii, wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych, na podstawie których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Wybór danych można zweryfikować wykorzystując narzędzie analizy wrażliwości sieci. Dzięki jego zastosowaniu można ocenić poziom istotności poszczególnych cech charakterystycznych i sprawdzić czy wszystkie wcześniej wybrane zmienne są niezbędne w procesie uczenia.
    Using of artificial neuron networks for identifying mechanical damage of seeds presented on photographs requires selection of proper characteristics, which can be the basis for identification process. Data choice can be verified by using the instrument of network sensitivity analysis. Thanks to its use the significance level of particular characteristics can be evaluated, and it may be verified if all selected variables are essential in the learning process.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 6(104), 6(104); 151-157
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji mechanicznych uszkodzeń wybranych ziarniaków kukurydzy
    Image analysis and neural networks in the process of identifying selected mechanical damage to maize caryopses
    Autorzy:
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Raba, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334094.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    analiza obrazu
    uszkodzenie mechaniczne
    kukurydza
    identyfikacja
    image analysis
    maize
    mechanical damage
    identification
    Opis:
    Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarna kukurydzy na podstawie ich cyfrowych fotografii. Wybrany został zestaw cech charakterystycznych na podstawie, których możliwa jest klasyfikacja ziarniaków na zdrowe i uszkodzone. W wyniku badań otrzymano sztuczną sieć neuronową typu perceptron wielowarstwowy charakteryzującą się zdolnościami identyfikacyjnymi zbliżonymi do umiejętności człowieka.
    The subject of the project was to develop a neural model for the identification of selected mechanical damage to maize caryopses on the basis of digital photographs. The author has selected a set of features that distinguish damaged t healthy caryopses. As a result of this study it has been obtained an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity is near of the human 's one.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 100-102
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metodyka badawcza oraz przygotowanie zbiorów uczących dla sieci neuronowych identyfikujących jakość kompostu
    Research methodology and preparation of learning datasets for neural networks identifying compost quality
    Autorzy:
    Jakubek, A.
    Boniecki, P.
    Dach, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286658.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    kompost
    analiza obrazu
    sieć neuronowa
    sztuczna inteligencja
    compost
    image analysis
    neural network
    artificial intelligence
    Opis:
    Nie istnieje tania i szybka metoda określania stopnia dojrzałości kompostu, która mogłaby zostać przeprowadzona przez osobę nie posiadającą doświadczenia w tej dziedzinie. Podjęto zatem próbę jej estymacji wykorzystując jako narzędzie sztuczne sieci neuronowe. Opisana metodyka przestawia kolejne etapy prac badawczych przeprowadzonych w celu pozyskania reprezentatywnych danych do trenowania inteligentnych systemów klasyfikujących.
    There is no cheap and quick method for determining the degree of compost maturity, which could be carried out by a person having no experience in this field. Therefore, there has been an attempt made to estimate it using artificial neural networks as a tool. Described methodology presents subsequent stages of research works carried out in order to acquire representative data for training intelligent classifying systems.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 1, 1; 85-90
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Konwersja obrazów cyfrowych do postaci zbiorów uczących dla potrzeb modelowania neuronowego
    Conversion of digital images into the form of teaching sets for the purposes of neural modeling
    Autorzy:
    Przybylak, A.
    Boniecki, P.
    Nowakowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287969.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    przetwarzanie obrazu
    analiza obrazu
    piksel
    zbiór uczący
    sieć neuronowa
    image processing
    image analysis
    pixel
    teaching set
    neural network
    Opis:
    Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych na potrzeby analizy obrazu wymaga prawidłowego przygotowania zbiorów uczących. W przypadku pozyskiwania informacji z obrazów cyfrowych konieczna jest ich konwersja do postaci akceptowanej przez sztuczną sieć neuronową. Niezwykle istotne jest, aby do struktury zbioru uczącego trafiły cechy reprezentatywne, pozwalające na poprawne działanie modelu neuronowego. W przedstawionym w pracy systemie użytkownik ma możliwość wyboru danych, które umieści w zbiorze uczącym. W aktualnej wersji systemu mogą to być informacje o barwie, na które składają się: histogram, tekstura oraz składowe modelu RGB.
    Using artificial neural networks for image analysis purposes requires proper preparation of teaching sets. In case of information acquisition from digital images it is necessary to convert them into the form accepted by an artificial neural network. It is extremely important to incorporate representative features allowing correct operation of neural model into the teaching set structure. In the system presented in this work user is able to select data, which will be included in the teaching set. In current system version this may be information on colour, which includes: histogram, texture and the RGB model components.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 201-206
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of neural image analysis in the identification of information encoded in a graphical form
    Wykorzystanie neuronowej analizy obrazów w identyfikacji informacji zakodowanej w formie graficznej
    Autorzy:
    Koszela, K.
    Boniecki, P.
    Kuzimska, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/956540.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    identification of class oocytes
    quality classification
    computer image analysis
    image analysis
    artificial neural networks
    identyfikacja klas oocytów
    klasyfikacja jakościowa
    analiza obrazu
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    Numerous scientific and research centres are searching for solutions concerning the problem of quality classification of animal oocytes. Conducting such studies is purposeful, particularly in the context of constant attempts to improve the quality of food products, which depends on the breeding value of livestock. Therefore, searching for methods of stimulation of proper development of a larger number of animal oocytes, particularly in extracorporeal conditions, gains special importance. An increasing interest in assisted reproduction techniques resulted in searching for new, increasingly effective methods of quality assessment of mammalian gametes and embryos. The expected progress in the production of animal embryos in vitro is largely dependent on proper classification of obtained oocytes. The aim of this work was to develop a non-invasive method for the quality assessment of oocytes, performed on the basis of graphic information encoded in the form of monochromatic digital images obtained via microscopy techniques. The classification process was conducted based on the information presented in the form of microphotography pictures of domestic pig oocytes, using advanced methods of neural image analysis.
    Rozwiązaniem problemu klasyfikacji jakościowej oocytów zwierzęcych zajmuje się wiele różnych ośrodków naukowo-badawczych. Celowość prowadzenia takich badań jest uzasadniona szczególnie w kontekście ciągłego dążenia do podnoszenia jakości produktów żywnościowych, która jest pochodną wartości hodowlanej zwierząt gospodarskich. W związku z tym, istotnego znaczenia nabierają poszukiwania metod prowadzących do stymulowania prawidłowego rozwoju większej liczby zapładnianych oocytów zwierzęcych, zwłaszcza realizowanego w warunkach pozaustrojowych. Rosnące zainteresowanie technikami wspomaganego rozrodu stało się przyczyną poszukiwania nowych, coraz bardziej efektywnych metod oceny jakościowej gamet oraz zarodków ssaków. Oczekiwany postęp w produkcji zarodków in vitro zwierząt uzależniony jest w istocie od poprawnej klasyfikacji pozyskiwanych oocytów. Celem pracy było opracowanie bezinwazyjnej metody oceny jakościowej oocytów dokonywanej w oparciu o informację graficzną zakodowana w postaci monochromatycznych obrazów cyfrowych pozyskanych metodą mikroskopową. Proces klasyfikacji zrealizowano w oparciu o informację prezentowaną w formie zdjęć mikrofotograficznych oocytów świni domowej, wykorzystując w tym celu nowoczesne metody neuronowej analizy obrazu.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2015, 19, 3; 25-35
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowa identyfikacja wybranych owadów z wykorzystaniem komputerowych technik analizy obrazu
    Neural identification of selected kinds of insects based on computer technology for the images analysis
    Autorzy:
    Boniecki, P.
    Piekarska-Boniecka, H.
    Nowakowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335273.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    owad
    technika komputerowa
    identyfikacja
    analiza obrazu
    insect
    computer technology
    identification
    image analysis
    Opis:
    Celem zrealizowanych badań była analiza możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych jako instrumentu przeznaczonego do identyfikacji motyli. Rozpoznawane owady reprezentowały gatunki, które są objęte ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej identyfikacji dokonano na podstawie (uprzednio pozyskanych) dwuwymiarowych obrazów, przedstawiających owady z rodziny Papilionidae.
    There has been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. The work presents original computer system designed to digitalize pictures on the basis of color criterion. The system has been applied to generate a reference "learning" file for the neural system to identify selected kinds of insects.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 24-27
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Tytuł:
    Wybór reprezentatywnej struktury zbiorów uczących dla potrzeb neuronowych modeli identyfikacyjnych wykorzystywanych w inżynierii rolniczej
    Selection of representative structure of learning sets for purpose of neuron identification models used in agricultural engineering
    Autorzy:
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Weres, J.
    Mueller, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287545.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    reprezentatywne dane uczące
    sieć neuronowa
    analiza obrazu
    inżynieria rolnicza
    agricultural engineering
    representative learning data
    neural network
    image analysis
    Opis:
    Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków na podstawie ich fotografii wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych na podstawie, których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Ponieważ stosowanie sieci neuronowych do bezpośredniego mapowania zbiorów graficznych jest nieefektywne, wskazane jest użycie bloku przetwarzania wstępnego, tzw. preprocesora. Zaprojektowanie i wytworzenie właściwego systemu informatycznego dla tak sformułowanego celu pozwoliło na dokonanie transformacji danych pierwotnych (zdjęcia fotograficzne) do reprezentacji danych, która będzie odpowiednia dla wykorzystania w procesie uczenia sieci neuronowej.
    Use of artificial neural networks for identification of the mechanical damages to grains based on photographs requires a selection of appropriate characteristic features in order to conduct a recognition process. Since the application of neural networks for direct mapping of graphic sets is not really effective, it is recommended to use the initial processing block, so called preprocessor. Design and creation of a proper information system for this particular purpose allowed to transform raw data (photographic images) for data representation, appropriate to be used in the learning process of neural network.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2007, R. 11, nr 6 (94), 6 (94); 183-188
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System informatyczny "nStraw" wspomagający neuronową identyfikację stopnia dojrzałości kompostu
    Computer system "nStraw" assisting a neural identification of compost maturity
    Autorzy:
    Boniecki, P.
    Jakubek, A.
    Kuzimska, T.
    Pilarski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336465.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    kompost
    dojrzałość
    analiza obrazu
    sztuczna inteligencja
    sieci neuronowe
    compost
    maturity
    image analysis
    artificial intelligence
    neural networks
    Opis:
    Celem pracy była neuronowa identyfikacja stopnia rozkładu materiału organicznego (słomy) na podstawie informacji graficznej, uzyskanej przy użyciu metod analizy obrazu. W tym celu opracowano oryginalny system informatyczny "nStraw", umożliwiający edycję obrazów cyfrowych, akwizycję danych graficznych, ich analizę oraz konwersję do zbiorów uczących w postaci akceptowalnej przez symulator sztucznych sieci neuronowych.
    The aim of this study was to describe a neural identification of the level of decomposition of organic material, based on graphic information, which is obtained by using image analysis. For this purpose, a neural network "nStraw" was generated for editing images, data retrieval and analysis.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 21-25
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowa analiza zdjęć ultrasonograficznych w procesie identyfikacji poziomu zawartości tłuszczu - badania wstępne
    Neural analysis of the ultrasonographic images in the intramuscular fat level content identification process - preliminary research
    Autorzy:
    Przybylak, A.
    Boniecki, P.
    Kozłowski, R. J.
    Ślósarz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290911.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    zawartość tłuszczu
    ultrasonografia
    analiza obrazu
    sieć neuronowa
    fat content
    ultrasonographic
    image analysis
    neural network
    Opis:
    Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu w mięsie, na podstawie informacji zawartej w obrazie ultrasonograficznym wykonanym na żywym zwierzęciu, ma istotne znaczenie utylitarne. W pracy zaproponowano wykorzystanie nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, a w szczególności aproksymacyjnych technik sztucznych sieci neuronowych.
    The solution of the problem in the identification process of the quantity of the intramuscular fat, on the basis of contained information in the ultrasonographic photo from living animal, has the essential utilitarian meaning. This paper investigates the utilization of methods of artificial intelligence, in particularly approximation algorithms of artificial neural network models.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 6(104), 6(104); 159-165
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Tytuł:
    Identyfikacja uszkodzeń ziarniaków kukurydzy i jęczmienia browarnego z wykorzystaniem neuronowej analizy obrazu
    Identification process of corn and barley kernels damages using neural image analysis
    Autorzy:
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Tomczak, R. J.
    Raba, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334088.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    ziarniak
    kukurydza
    jęczmień
    uszkodzenie
    analiza obrazu
    corn
    barley
    damage
    image analysis
    Opis:
    Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków na podstawie ich cyfrowych fotografii. Wybrany został zestaw cech charakterystycznych na podstawie, których możliwa jest klasyfikacja ziarniaków na zdrowe i uszkodzone. W wyniku badań otrzymano sztuczną sieć neuronową typu perceptron wie-lowarstwowy charakteryzującą się zdolnościami identyfikacyjnymi zbliżonymi do umiejętności człowieka.
    The subject of the study was to develop a neural model for identification of mechanical damage to grain caryopses based on digital photographs. The authors has selected a set of universal features that distinguish damaged and healthy caryopses. As a result of this study it has been performed an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity is near of the human' s one.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 1; 103-105
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Tytuł:
    Use of methods of image processing and analysis to determine the distribution class of cortical granules in bovine oocytes
    Wykorzystanie metod przetwarzania i analizy obrazu do określenia klasy rozmieszczenia ziaren korowych w oocytach pochodzenia bydlęcego
    Autorzy:
    Górna, K.
    Balcerzak, K.
    Idziaszek, P.
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Przybył, K.
    Zaborowicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334711.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    image processing
    image analysis
    cortical granules
    oocyte
    bovine oocytes
    COC
    przetwarzanie obrazu
    analiza obrazu
    ziarno korowe
    oocyt
    oocyt bydlęcy
    KOK
    Opis:
    Image processing and analysis are one of the tools to achieve data coded in digital images. Development of these methods enables to gain more data coded in digital images, even those which are not visible to the human eyes. Therefore it is justified to create new computer systems appointed in functions and filters that support process of gaining new information coded in digital image. In this study system for classification of oocytes has been described. The cells are classified taking into account distribution of cortical granulae according to three-class scale. In addition, knowing the diameter of the follicle from which the oocyte was aspired and class of oocyte-cumulus complex, it is possible to determine developmental competence of oocyte.
    Przetwarzanie i analiza obrazu stanowią narzędzia do uzyskania danych zawartych w obrazach cyfrowych. Dzięki rozwojowi tych metod można uzyskać więcej informacji na temat danych zakodowanych w obrazach cyfrowych, nawet tych które nie są widoczne dla ludzkiego oka. Dlatego też uzasadnione jest tworzenie nowych systemów informatycznych wyposażonych w funkcje i filtry, które wspierają proces pozyskiwania informacji zakodowanych w obrazach cyfrowych . W pracy opisano system do klasyfikacji oocytów. Komórki są klasyfikowane pod względem rozmieszczenia ziaren korowych zgodnie z trójstopniowa skala. Ponadto, przy znajomości średnicy pęcherzyka, z którego został wyaspirowany oocyt i klasę kompleksu oocyt-kumulus, możliwe jest ustalenie w systemie kompetencji rozwojowej komórki jajowej.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 14-18
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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