Informacja

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

Wyszukujesz frazę "transformata falkowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Application of wavelet transform into precise localization of railway rail edges in visual diagnostic of track
Zastosowanie transformaty falkowej do precyzyjnego określania krawędzi szyn dla celów diagnostyki wizyjnej toru
Autorzy:
Bojarczak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/224243.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
transformata falkowa
diagnostyka toru
wavelet transform
diagnostic of trock
Opis:
The paper presents the application of wavelet transform into precise localization of railway rail edges. The precise localization of inner edges of the rail is particularly crucial in detection of surface flaws by the vision system. The proposed method uses the multi-resolution analysis in detection of rail edges. Application of the wavelet transform and the choice of the right combination of decomposition levels along with wavelet type immunizes the proposed algorithm against the variation of luminance of analyzing image. The algorithm is additionally resistant to shadows incidentally appearing in analyzing images. The performance of algorithm has been tested on the images coming from real vision system installed on the carriage.
W artykule przedstawiono zastosowanie transformaty falkowej do precyzyjnego określania krawędzi szyny. Jest to szczególnie istotny problem, mający wpływ na jakość działania algorytmów wizyjnej detekcji wad powierzchniowych szyn w torze. Dzięki zastosowaniu transformaty falkowej pozwaląjącej na jednoczesną analizę w dziedzinie przestrzennej oraz wyborze odpowiedniej kombinacji poziomów dekompozycji i odpowiedniego typu falki, zaproponowane rozwiązanie jest odporne na zmiany luminancji analizowanych obrazów jak również redukuje do minimum wpływ cieni i odblasków w nich występujących. Dzięki temu system wizyjny nie musi być wyposażony w dodatkowe osłony. Działanie algorytmu zostało przetestowane na losowo wybranych z bazy systemu wizyjnego obrazach zarejestrowanych wagonem diagnostycznym.
Źródło:
Archives of Transport; 2012, 24, 1; 5-16
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SVM based classification method of railway`s defects
Autorzy:
Bojarczak, P.
Lesiak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158025.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metoda magnetycznej pamięci metalu
transformata falkowa
sieci SVM
Method of Metal Magnetic Memory
wavelets transform
Opis:
Railway's surface defects belong to some kind of railway's flaws not been detected by traditional ultrasonic method and therefore they pose a major thread to the safety of railway traffic. Paper's aim is to present the Method of Metal Magnetic Memory along with SVM network allowing for detection of surface defects. Signals coming from the device whose operation is based on this method are given to wavelet's packet block extracting the most important features characterizing surface defects, followed by SVM network operating as a classifier.
W artykule przedstawiono próbę wykorzystania metody magnetycznej pamięci metalu wraz z klasyfikatorem opartym o sieć SVM (Support Vector Machines) do wykrywania wad powierzchniowych występujących w szynach kolejowych. Wady te są niewykrywalne przez tradycyjne metody oparte na ultradźwiękach a przez to stanowią poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa ruchu pociągów.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 12, 12; 15-17
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Visual system diagnosing the state of elements fastening the rail to the sleepers
Wizyjny system diagnostyki stanu elementów mocujących szynę do podkładu
Autorzy:
Bojarczak, P.
Lesiak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155802.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
tor kolejowy
przetwarzanie obrazów
transformata falkowa
sieci neuronowe
railway line
image processing
wavelet transform
neural networks
Opis:
The paper presents an attempt of application of image processing algorithms along with neural networks to diagnosis of the state of elements fastening the rail to the sleepers in a railway line. The system allows for detection of the presence or the absence of fastening elements on a basis of the sleeper view and its neighborhood. The system effectiveness is equal to 90%.
Artykuł przedstawia próbę wykorzystania algorytmów przetwarzania obrazów oraz sieci neuronowych do diagnostyki stanu elementów mocujących szynę do podkładu w torze kolejowym. System na postawie obrazu podkładu wraz z podsypką wykrywa obecność lub nieobecność elementu mocującego podkład do szyny. System składa się z trzech bloków: bloku zawężającego obszar poszukiwania elementów mocujących, do obszaru podkładu, bloku określającego cechy charakterystyczne elementu mocującego oraz bloku klasyfikatora (sieci neuronowej). Blok pierwszy przeprowadza segmentację obrazu w oparciu o jego teksturę z wykorzystaniem filtru entropijnego w celu wyodrębnienia podkładu z analizowanego obrazu. Blok drugi wykorzystując dwuwymiarową transformatę falkową z falką Coif1 wydobywa cechy charakterystyczne elementów mocujących szynę. Blok trzeci w oparciu o wydobyte cechy przeprowadza klasyfikację - element mocujący dobry, uszkodzony bądź jego brak. Jako klasyfikator została użyta sieć neuronowa hybrydowa. Skuteczność zaproponowanego rozwiązania wyniosła 90%.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 12, 12; 1605-1607
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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