Temat: analiza - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wpływ kompresji barw na działanie neuronowego modelu identyfikacyjnego
Colour compression impact on operation of a neural identification model
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Przybylak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/288902.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:: analiza neuronowa obrazu
ziemniak
barwa
neural image analysis
potato
colour
Opis:: Analiza wrażliwości wytworzonego modelu neuronowego wskazała na kluczową rolę w procesie identyfikacji, informacji o kolorze ziarniaka. postanowiono sprawdzić wpływ kompresji kolorów na jakość działania neuronowego modelu identyfikacyjnego. Zaproponowano dwa autorskie sposoby kompresji informacji o kolorze ziarniaków. Obydwie metody znacząco zmniejszyły rozmiar wektora uczącego. Wyniki działania neuronowego modelu indentyfikacyjnego, w oparciu o zmodyfikowane zbiory uczące, okazały się znacząco gorsze od modelu wytrenowanego na zbiorach uczących zawierających pełną informację o barwie.
Sensitivity analysis of a developed neural model has indicated key role in the process of identifying information on seed colour. The researchers decided to check the impact of colour compression on quality of neural identification model operation. The authors proposed two own methods allowing to compress information concerning colour of seeds. Both methods significantly reduced the size of teaching vector. Results for the neural identification model operation on the basis of modified teaching sets have proven to be considerably worse than for the model trained using teaching sets containing complete information on colour.
Źródło:: Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 3, 3; 159-164
1429-7264
Pojawia się w:: Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Liniowe sieci neuronowe a metody analizy regresji w aspekcie ich wykorzystania w inżynierii rolniczej
Linear neural networks vs. regression analysis methods in the aspect of their applications in agricultural engineering
Autorzy:: Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/290860.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:: sieci neuronowe
analiza regresji
metoda
neural netwoks
regression analysis
method
Opis:: Nieustanne dążenie badaczy do pełniejszego rozumienia i wyjaśnienia praw rządzących przyrodą spowodowało, że rosnącego znaczenia nabierają poszukiwania nowych metod badawczych, coraz efektywniej wspomagających procesy poznawcze. Należą do nich niewątpliwie uzupełniające modele symulacyjne, tworzone dedukcyjnie na zbiorach przesłanek, wynikających z aktualnego stanu wiedzy naukowej. Techniki eksperymentu wirtualnego, wspomagające proces badania złożonych systemów empirycznych, powinny znajdować zastosowanie praktyczne również w dyscyplinie naukowej, jaką jest inżynieria rolnicza. Dynamiczny rozwój technik informatycznych spowodował pojawienie się zupełnie nowych możliwości obliczeniowych, bazujących na wzorcach pochodzących bezpośrednio z obserwacji procesów naturalnych, a w szczególności pracy mózgu. Kluczową rolę spełniają tu metody sztucznych sieci neuronowych, stanowiące w wielu przypadkach modele ekwiwalentne (a często znacznie rozszerzające potencjalne widmo zastosowań) w stosunku do tradycyjnych metod statystycznych.
Endless efforts made by researches in order to better understand and explain principles governing the nature, has caused that it is becoming of greater importance to seek new investigation methods, which play an increasingly more significant role in enhancing the cognitive processes. Such are, beyond all doubt, the supplementary simulation models, created by inference based on the sets of indications, resulting from the current status of knowledge. Virtual experimentation techniques, aiding the process of examining complex empirical systems, should be utilized practically, also in such domain as the agricultural engineering. Dynamic growth of IT techniques has brought completely new computing capacities, based on the examples originating directly from observation of natural processes, especially the function of brain. The methods of artificial neural networks, which often serve as equivalent models (and often considerably extending potential spectrum of applications) in relation to traditional statistical methods, play the key role here.
Źródło:: Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 31-43
1429-7264
Pojawia się w:: Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Neural image analysis in process of compost quality identification
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji jakości kompostu
Autorzy:: Boniecki, P.
Dach, J.
Jakubek, A.
Dejewska, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334309.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: neuronowa analiza obrazu
identyfikacja
kompost
neural image analysis
compost
identification
Opis:: The paper presents the experiments of compost images analysis carried out with two types of digital cameras working in daylight and ultraviolet light. The data collected with two cameras were analysed with the usage of neural network model (using part of application Statistica v. 8.0). The results of images analysis were combined also with the results of chemical and physical analysis of composted material.
W pracy zaproponowano oryginalną metodę oceny jakości kompostu, z wykorzystaniem nowoczesnych technik analizy obrazu, dokonaną w oparciu o zdjęcia pozyskane z dwóch typów aparatów cyfrowych, pracujących w świetle dziennym oraz świetle ultrafioletowym. Zebrane dane poddane zostały analizie za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem numerycznego symulatora SNN zaimplementowanego w postaci modułu w komercyjnym pakiecie Statistica v. 8.0. Otrzymane wyniki zostały następnie skojarzone z danymi uzyskanymi w oparciu o przeprowadzoną analizę chemiczną oraz fizyczną wybranych materiałów organicznych, poddanych procesowi kompostowania w warunkach laboratoryjnych.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 1; 9-11
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Neural image analysis in identification process of mechanical damages of kernels
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Dach, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335305.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ziarniak
uszkodzenie
identyfikacja
analiza neuronowa
kernel
damage
neural analysis
identification process
Opis:: The subject of the study was to develop a neural model for the identification of mechanical damage in maize caryopses based on digital photographs. The author has selected a set of features that distinguish between damaged and healthy caryopses. The study has produced an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity approximates that of a human.
Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków 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.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 77-80
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Binaryzacja obrazów mikrofotograficznych oocytów świni domowej w procesie neuronowej analizy obrazu
Binarization of the microphotography images of porcine oocytes in the process of neural image analysis
Autorzy:: Dejewska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Jakubek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336286.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: binaryzacja
obraz mikrofotograficzny
świnia domowa
analiza obrazu
binarization
microphotography
neural image analysis
Opis:: Celem pracy było zbadanie możliwości pozyskiwania informacji z obrazów przedstawiających oocyty świni domowej z wykorzystaniem procesu binaryzacji, w celu tworzenia zbiorów uczących, niezbędnych do generowania modeli neuronowych. Zwrócono uwagę na główny problem związany z stosowaniem tego przetwarzania, jakim jest dobór odpowiedniego progu. W niniejszym opracowaniu zestawiono efekty zastosowania binaryzacji dla analizowanych zdjęć z wykorzystaniem różnych metod doboru progów. Zweryfikowano celowość używania tej metody w badanych obrazach, jak również przesłanki do stosowania odpowiednich parametrów binaryzacji.
The aim of this study was to analyze the possibilities of the acquisition of information from images of porcine oocytes using binarization. Also attention was paid to the main problem of this processing, which is the selection of an adequate threshold. In this study summarizes the effects of binarization for the analyzed images using different methods of selecting thresholds. Purposefulness of using this method in the test images was verified, as well as the conditions for application of the adequate parameters of binarization.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 2; 37-39
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Sieć neuronowa typu MLP jako narzędzie w komputerowej analizie obrazów
MLP neural network as a tool for images computer analysis
Autorzy:: Zaborowicz, M.
Boniecki, P.
Przybylak, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337399.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć nauronowa MLP
komputerowa analiza obrazów
MLP neural network
images computer analysis
Opis:: Znaczący rozwój technik informatycznych, mający m.in. miejsce w dziedzinie modelowania neuronowego, spowodował wzrost zainteresowania metodami sztucznej inteligencji w kontekście ich wykorzystania w badaniach naukowych. Jednym z aspektów sztucznych sieci neuronowych jest możliwość ich zastosowania w procesie identyfikacji obiektów występujących w postaci obrazów cyfrowych. Celem pracy jest wygenerowanie sieci neuronowej dokonującej klasyfikacji motyli należących do rodziny Papilionidae, objętych ochroną gatunkową na terenie Polski, w oparciu o informację zakodowaną w postaci graficznej.
A significant development of programmatic techniques, used in neural simulation, has caused an increase of interest in the methods of artificial intelligence in scientific research. The issue of the artificial network of neurons makes it possible for us to use them in the process of identification the objects seen as digital images. The aim of the work is to generate neural network, which is able to make a classification of butterflies of the Papilionidae family, protected species in Poland, basing on an information coded in the graphic form.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 2; 124-127
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Klasyfikacja ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową identyfikację kształtu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:: Boniecki, P.
Nowakowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336706.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ziarniak
kukurydza
klasyfikacja
neuronowa analiza obrazu
classification
maize
corn kernel
neuronal image analysis
Opis:: Celem pracy było wytworzenie systemu informatycznego wspomagającego proces klasyfikacji ziarniaków kukurydzy w oparciu o neuronową analizę obrazu. W pracy wykorzystano metodę identyfikacji różnic kształtów analizowanych obiektów w oparciu o tzw. superformułę, zaproponowaną przez Johana Gielisa, pozwalającą na reprezentację dowolnego kształtu za pomocą sześciu niezależnych parametrów.
The aim of work was producing the computer system helping the process of classification of corn kernels using neuronal image analysis. In the project was used method of identification of shapes differences using superformula proposed by John Gielis, permitting on representation of any shape with six independent parameters.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 3; 14-17
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Stanowisko naukowo-badawcze wspomagające akwizycję danych empirycznych występujących w postaci obrazów cyfrowych
The research station supporting empirical data acquisition which is present in digital images
Autorzy:: Przybyl, K.
Boniecki, P.
Kujawa, S.
Raba, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/884427.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: analiza obrazu
akwizycja danych
zdjecia cyfrowe
akwizycja obrazu
stanowiska badawcze
komora bezcieniowa
oswietlenie
natezenie swiatla
rownomiernosc oswietlenia
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2013, 4
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

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

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "analiza" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język