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 "klasyfikacja obiektów" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Rangowa klasyfikacja obiektów za pomocą kul w różnych normach
    Ranked classification of data using bounding spheres in different norms
    Autorzy:
    Topczewska., M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341173.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasyfikacja
    kule
    metody nieliniowe
    classification
    spheres
    nonlinear methods
    Opis:
    Mając dany zbiór uczący, który zawiera obiekty należące do dwóch lub większej liczby klas, można zbudoważ najmniejsze kule otaczające obiekty z wybranej klasy rozwiązując zadanie programowania kwadratowego. Ze względu na to, że najmniejsze kule są konstruowane oddzielnie dla każdej klasy, problem może być w prosty sposób rozszerzony do przypadków wieloklasowych. W pracy przedstawiamy propozycje klasyfikatorów opartych na kulach w normie euklidesowej oraz w normie l1. Przedstawione eksperymenty zostały przeprowadzone tak na syntetycznych jak i rzeczywistych zbiorach danych.
    If a training set containing objects from two or more classes is given, minimum bounding spheres enclosing objects belonging to a marked class can be built by solving a quadratic programming task. Because the minimum spheres are constructed separately for each class the problem can be easily extended to the multi-class cases. In the paper classifiers both in l1 and l2 norms are proposed. Experiments were performed on artificial and on real data sets.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2008, 3; 145-158
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    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:
    Znaczenie pola powierzchni i długości obiektów w półautomatycznej klasyfikacji obiektowej użytków zielonych na zdjęciach satelitów serii LANDSAT
    The influence of area and length of objects in semi-automated object classification of grasslands on LANDSAT images
    Autorzy:
    Kosiński, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/132243.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Geograficzne
    Tematy:
    użytki zielone
    teledetekcja
    Landsat
    wielkość
    kształt
    uwilgotnienie
    siedlisko
    klasyfikacja
    sztuczne sieci neuronowe
    grasslands
    remote sensing
    size
    shape
    habitat
    humidity
    object
    classification
    artificial neural network
    Opis:
    Semi-automatic method for object classification of the grassland procedure involves two stages: 1) the creation of image segments as a representation of natural spatial complexes, 2) classification of the segments. So far, the classification algorithms were used refer to the three categories of characteristics: spectral, panchromatic or geometric. In the first stage of the work segmentation were performed of the composition of the two satellite images Landsat7 acquired at different seasons of the year: in September 1999 and the beginning of May 2001. Panchromatic data were used for distinguishing complexes due to the greater (in comparison with spectral data) spatial resolution. In the area of grasslands landscape-vegetation complexes (Matuszkiewicz, 1990, Kosiński, Hoffmann -Niedek, Zawiła, 2006) were distinguished of approximately a hundred to a few hundred meters in length and of about 20 ÷ 200 panchromatic image pixels. Semi-automated delimitation of complexes were carried out under the visual control, using as auxiliary material aerial photographs and topographic maps. In the second stage (classification of segments) an attempt were taken to assess the suitability of selected geometrical features to distinguish grasslands in use (currently or potentially) from grasslands unfit for production use due to excessive or insufficient moisture. The classification algorithm used GIS tools for measuring area and length of segments and artificial neural networks as a tool for classification. The previous studies of the Piotrkowska Plain show that the complexes of meadows used differ from those abandoned in terms of size and shape of objects (Kosiński, Hoffmann- Niedek, 2006, Fig. 1). Hypothesis that area and length of the landscape -vegetation complex are cues of identification in relation to the use and moisture of grasslands. 43 complexes of the grassland have been established as training samples on the Piotrkowska Plain in the Pilsia valley. In order to avoid overfitting classification algorithm to data from the Piotrkowska Plain, in order to allow the application of the algorithm for another mezoregionu 10 complexes have been selected as a validation set in the Szczercowska valley. To evaluate the classification results 32 complexes have been collected from Szczercowska Basin (test set). All treining set objects were described in terrein. Validation and test set objects were classified by a more accurate metod (based on biteporal image: Kosiński, Hoffmann -Niedek, 2008) and checked at random in the field. Objects of learning, validation and test set have been grouped into five categories according to use and habitat moisture (Kosiński, Hoffmann -Niedek, 2008; Table 1). For learning neural networks fife categories of objects of the learning and validation set were generalised into the three classes. In the Szczercowska Valley combination of characteristics (area and length) of the abandoned complexes is more close to the meadows in use than on the Piotrkowska Plain (Table 2). Therefore, the classification algorithm of the Piotrkowska Plain can not be directly applied to Szczercowska Basin. To obtain the correct result of classification, the classes of test set has been interpreted differently than in the learning and validation sets (Table 3, Figure 2). In the test sample 3/4 of the 23 complexes of meadows potentially used were classified correctly, while of nine abandoned ones due to unfavorable moisture habitats correctly classified 2/3. Thus confirmed the working hypothesis. Application of artificial neural networks can cancel the designation of non parametric empirical indicators of the size and shape of the complexes (Fig. 1). Neural networks auto-uwilgotmatically builds a morpfometric model based on simple indicators such as area and length of the object. Two model types of artificial neural network have been tested: 1) multilayer perceptrons (MLP) wich use hyperplanes to divide up feature space, 2) radial basis function network (RBF) wich use hyperspheres. MLP networks have proved to be more suitable to build the model than the RBF network.
    Źródło:
    Teledetekcja Środowiska; 2009, 42; 35-41
    1644-6380
    Pojawia się w:
    Teledetekcja Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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