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 "objects detection" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    SARIVA : Smartphone APP for Real-time Intelligent Video Analytics
    Autorzy:
    Clarke, C.
    Angelov, P.
    Yusufu, M.
    Sadeghi-Tehran, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384980.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    autonomous objects detection
    smartphone
    mobile application
    video analytics
    Opis:
    This paper presents the design, implementation and evaluation of a new smartphone application that is capable of real-time object detection using both stationary and moving cameras for embedded systems, particularly, the Android smartphone platform. A new object detection approach, Optical ORB, is presented which is capable of real-time performance at high definition resolutions on a smartphone. In addition, the developed smartphone application has the ability to connect to a remote server and wirelessly send image frames when moving objects appear in the camera’s field of view; thus, allowing the human operator to only view video frames that are of interest. Evaluation experiments show a capability of achieving real-time performance for high definition (HD) resolution video.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 4; 15-19
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Convolutional neural networks in the detection of astronomical objects from the Messier catalog
    Autorzy:
    Beluch, Witold
    Śliwa, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38703870.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    convolutional neural networks
    astronomical objects detection
    Messier catalog
    konwolucyjna sieć neuronowa
    wykrywanie obiektów astronomicznych
    katalog Messiera
    Opis:
    This paper explores the application of convolutional neural networks in the field of amateur astronomy. The authors have employed the available astronomical datasets to develop a detector for identifying astronomical objects from the Messier catalog. A concept framework for creating such a detector for astronomical objects using artificial intelligence tools in the form of a detector based on convolutional neural networks is presented. Augmentation and pre-processing procedures have been used to extend the feature distribution in the training set. Examples confirming the effectiveness of the proposed detector of astronomical objects are presented.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 4; 461-479
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A hybrid system for identifying the presence of clouds on the horizon line
    Autorzy:
    Olejnik, Arkadiusz
    Rychlik, Arkadiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27323040.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
    Tematy:
    colour detection
    passive optical detection
    skyline
    horizon
    spectral characteristics of objects
    Opis:
    Common passive surveys for the presence of clouds in the sky are carried out using the digital processing of photographs taken using fish-eye type lenses. Another type of survey is carried out using active measuring systems, e.g. thermal imaging, active laser distance sensors, etc. A common feature of these sensors is the high cost of the measuring apparatus, which is hardly acceptable for small local short-term weather forecasting stations. The main task of these weather stations is to forecast local dynamic weather phenomena that have (or may have) an impact on the use or operation of technical facilities (e.g. photovoltaic farms, wind farms, cranes, etc.) or agricultural plant protection measures. This paper proposes a hybrid method for detecting clouds and predicting changes in cloud cover on the horizon line. The proposed method is based on an analysis of colour photographs of the cross-section of the sky using chrominance distribution by the RGB method. In the next step, the CCT colour temperature and the ALS-based ambient light intensity resulting from spectral analysis are determined for the cross-section of the sky being identified. The survey results indicate the dependence of the variability of CCT and ALS parameters for classifying objects on the horizon line. The above analysis makes it possible to distinguish the sky on the horizon, a cloud, or agglomeration elements. The data obtained from the surveys show that the proposed structure of the hybrid system for analysing the presence and movement of clouds on the horizon line can provide the basis for further development of data processing algorithms for a passive sensor of the apparatus for detecting clouds and other objects on the horizon line.
    Źródło:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2023, 26(1); 249--262
    1505-4675
    2083-4527
    Pojawia się w:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitoring of dynamic objects by observation systems of visible range of waves
    Monitoring obiektów dynamicznych przy pomocy systemów obserwacyjnych z widzialnego zakresu fal
    Autorzy:
    Prudyus, I.
    Tkachenko, V.
    Lazko, L.
    Kondratov, P.
    Fabirovskyy, S.
    Hryvachevskyi, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/210954.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    monitoring wideo
    wykrywanie poruszających się obiektów
    wykrywanie poruszających się cieni
    odejmowanie tła
    różnica między ramkami
    video monitoring
    detection of moving objects
    detection of moving shadows
    background subtraction
    interframe difference
    Opis:
    The article deals with the problem of correct detection of moving objects when they are monitored by the monitoring system that operates in the visible range of the electromagnetic radiation spectrum. Based on the analysis of existing methods, for detection of moving objects there is proposed an algorithm that is adaptive to destabilizing factors. This algorithm makes it possible to increase the accuracy of moving objects detection. The algorithm takes into account the presence of noise and its heterogeneity, both in space and time, and also removes the influence of moving shadows. The correctness of the algorithms described in this article is confirmed by their software implementation and modelling. In the process of modelling, the accuracy of object detection, proposed by the algorithm under different observation conditions, and the motion parameters of the objects were estimated.
    Artykuł porusza problem prawidłowego wykrywania poruszających się obiektów, gdy są one monitorowane przez system monitorujący działający w widzialnym zakresie spektrum promieniowania elektromagnetycznego. Na podstawie analizy istniejących metod zaproponowano adaptacyjny algorytm uwzględniający czynniki destabilizujące. Algorytm ten umożliwia zwiększenie dokładności wykrywania poruszających się obiektów. Uwzględnia on obecność szumu i jego niejednorodność, zarówno w przestrzeni, jak i w czasie, a także eliminuje wpływ ruchomych cieni. Poprawność algorytmów, opisanych w tym artykule, potwierdzono w czasie ich realizacji i modelowania. W trakcie symulacji przeprowadzono oszacowanie dokładności detekcji obiektów według zaproponowanego algorytmu w różnych warunkach obserwacji i dla różnych parametrów ruchu obiektu.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 2; 15-26
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Verification of the image processing system in real conditions
    Weryfikacja systemu przetwarzania obrazu w warunkach rzeczywistych
    Autorzy:
    Wołejsza, Piotr
    Koszelew, Jolanta
    Matuk, Krzysztof
    Świda, Oskar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2058442.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
    Tematy:
    image processing systems
    detection
    classification of objects
    geolocalization of objects
    collision avoidance system
    system przetwarzania obrazów
    detekcja
    klasyfikacja obiektów
    geolokalizacja obiektów
    system unikania kolizji
    Opis:
    AVAL – Autonomous Vessel with an Air Look, is a research project that aims to develop autonomous navigation of ships. The system uses three independent sources of information i.e. radar, AIS – Automatic Identification System and cameras, which can be located on a drone or ship’s superstructure. The article presents the results of testing of an image processing system in real conditions on m/f Wolin.
    AVAL – Autonomous Vessel with a Air Look, to projekt badawczy, którego celem jest opracowanie autonomicznej nawigacji statków. System wykorzystuje trzy niezależne źródła informacji tj. radar, AIS – System Automatycznej Identyfikacji oraz kamery, które mogą być umieszczone na dronie lub nadbudówce statku. W artykule przedstawiono wyniki testowania systemu przetwarzania obrazu w warunkach rzeczywistych na m/f Wolin.
    Źródło:
    Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2021, 3, 1; 33--37
    2658-2058
    2719-2954
    Pojawia się w:
    Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Moving object detection in car traffic with implementation of optical sensors
    Autorzy:
    Szablata, Piotr
    Łąkowski, Paweł
    Pochmara, Janusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841238.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    infrared sensors
    linearization algorithm
    collision detection
    blind data algorithm
    tracking objects
    Intel R200
    czujniki podczerwieni
    algorytm linearyzacji
    wykrywanie kolizji
    algorytmy ślepe
    śledzenie obiektów
    Opis:
    In this investigation, the problem of moving object detection - without any knowledge - is classified. It describes a technique that will allow real-time localization with usage of IR sensors. The proposed algorithm is simplistic, and in the future, it might be implemented into any vehicle, premium or entry level. It is guided by AI that must calculate its next moves in the blink of an eye without user noticing any delays. The main problem of moving object recognition was extraction of proper features, description of the events, and choice of only the crucial ones. The presented novel approach does not follow any standard algorithms. It is a practical hardware implementation of custom solution, based on processing system, which can be well situated in the safety modules of future cars.
    Źródło:
    Transport Problems; 2020, 15, 4, cz. 1; 105-116
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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