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 "image modeling" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 19
Tytuł:
Systemic model of the formation of the image of a teacher of higher education
Autorzy:
Demchuk, Tymofii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2179042.pdf
Data publikacji:
2022-06-30
Wydawca:
Wydawnictwo Adam Marszałek
Tematy:
image
image modeling
the image of a teacher
of higher education
image modeling of a teacher of higher
education
systemic model
image structure of the image of
a teacher of higher education
Opis:
Modeling the image of a teacher of higher education is an integral part of the development of modern pedagogical imageology, which is being formed as an interdisciplinary direction. In our study, we analyzed the modern scientific experience devoted to the study of the image of a teacher of higher education. This made it possible to determine the current state of the views of researchers who worked in this direction. The purpose of the article is to highlight the results of research on the content and structure of the image of a teacher of higher education. Summarizing the views of different authors, we formed a general idea of the content of the category of the image of a teacher of higher education, identified the components of the image of a teacher of higher education, identified general characteristics of the image of a teacher of higher education from different positions, components of the image of a teacher of higher education. This allowed us to define the category of the image of a teacher of higher education and to propose an author’s model of systematic description of the image of a teacher of higher education, which is an attempt to find a connection between the components of the image of a teacher of higher education and the environment in which this image is formed. The general components of this model include: determination of the image of a teacher of higher education (sociopsychological aspect, acmeological aspect, activity aspect); bearer of the image of a teacher of higher education; the context of interaction between the bearer of the image and the recipient of the image of a teacher of higher education; symbolic space formed by the bearer of the image of a teacher of higher education; nature of interaction (subject-subject interaction / subject-object interaction); process, forms, types, means of communication; recipient of the image of a teacher of higher education determination of obtaining and accepting the image of a teacher of higher education (activity aspect, acmeological aspect, socio-psychological aspect). Author’s definitions of these categories are given.
Źródło:
Pomiędzy. Polonistyczno-Ukrainoznawcze Studia Naukowe; 2022, 5(2); 41-47
2543-9227
Pojawia się w:
Pomiędzy. Polonistyczno-Ukrainoznawcze Studia Naukowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hybrid statistical approach for texture images classification based on scale invariant features and mixture gamma distribution
Autorzy:
Benlakhdar, Said
Rziza, Mohammed
Thami, Rachid Oulad Haj
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520269.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
statistical image modeling
SIFT
mixture gamma distribution
uniform discrete curvelet transform
classification
Opis:
Image classification refers to an important process in computer vision. The purpose of this paper is to propose a novel approach named GGD-GMM and based on statistical modeling in wavelet domain to describe textured images and rely on number of principles which give its internal coherence and originality. Firstly, we propose a robust algorithm based on the combination of the wavelet transform and Scale Invariant Feature Transform. Secondly, we implement the aforementioned algorithm and fit the result using the finite mixture gamma distribution (GMM). The results, obtained for two benchmark datasets, show that the proposed algorithm has a good relevance as it provides higher classification accuracy compared to some other well known models see (Kohavi, 1995). Moreover, it shows other advantages relied to Noise-resistant and rotation invariant.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2020, 20, 3; 95-106
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie obrazów modułów krótkookresowej transformaty Fouriera sygnałów odkształceń i drgań rurociągu oraz podłoża funkcją Gaussa
Modeling of images of STFT transform modules of deformation, pipeline vibration and ground signals using the Gauss function
Autorzy:
Gawędzki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155297.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
drgania parasejsmiczne gruntu
odkształcenia rurociągów
analiza czasowo-częstotliwościowa
modelowanie obrazów
ground paraseismic vibrations
pipelines deformations
time-frequency transform
image modeling
Opis:
Przedmiotem artykułu jest przedstawienie metody modelowania obrazów modułów krótkookresowej transformaty Fouriera sygnałów odkształceń i drgań rurociągu oraz drgań podłoża funkcją Gaussa. Zaproponowano model będący złożeniem dwuwymiarowych funkcji Gaussa. Przedstawiono przykład modelowania niestacjonarnych sygnałów odkształceń i drgań rurociągów wywoływanych drganiami parasejsmicznymi gruntu. Pokazano sposób interpretacji zjawisk przy założeniu losowego charakteru parametrów modelu, wykorzystano przy tym twierdzenie Bayesa i określono rozkłady a’posteriori poszczególnych składowych modelu.
Research on influences of ground vibrations in connection with static loads acting on pipelines is necessary for evaluating the level of safety risk for pipelines constructed on areas of instable ground (mining and traffic terrains, etc.). Dynamic loads can be a cause of a low-cycle fatigue, which can often result in a development and propagation of microcracks and, in turn, pipeline breakdowns. The aim of the paper is to develop a model of images of STFT transform modules of deformation, pipeline vibrations and ground signals using the Gauss function. For analysis of non-stationary seismic phenomena, the method of time-frequency, short-time Fourier transform has been used (STFT). The method has been proposed for modeling the obtained time-frequency images by a mixture of two-dimensional Gaussian functions. On the basis of the developed model and the values of ground vibration parameters obtained in the course of monitoring, it will be possible to determine the values of dynamic strain and stresses of a pipeline. In the case of pipelines placed in the ground, monitoring of ground vibrations is easier and less expensive and sometimes even possible to be realised in comparison to monitoring of pipeline deformations.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 308-311
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comparison of Accuracy between Point Clouds from Convergent Images and Spherical Panoramas
Analiza porównawcza chmur punktów wygenerowanych na podstawie zdjęć zbieżnych i panorama
Autorzy:
Szlapińska, S.
Tokarczyk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385943.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Agisoft
zdjęcia zbieżne
modelowanie na podstawie zdjęć
chmury punktów
panoramy sferyczne
convergent photos
image-based modeling
point clouds
spherical panoramas
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki analizy porównawczej chmur punktów opracowanych na podstawie zdjęć zbieżnych oraz panoram sferycznych powstałych ze zdjęć wykonywanych z tego samego środka rzutów. Porównywano wyniki opracowania dla sieci zdjęć zbieżnych i sieci panoram pod względem dokładności, gęstości chmury i ekonomiczności pomiaru. Prace badawcze prowadzono na polu testowym założonym w dużym wnętrzu budynku. Zdjęcia zbieżne oraz panoramy wykonano lustrzanką Canon EOS 5D. Do wykonania panoram użyto głowicy GIGA PAN Epic Pro. Do obliczeń i utworzenia modeli zastosowano program Agisoft PhotoScan, ponieważ ma on funkcję automatycznej orientacji oraz dopasowania obrazów w przypadku panoram sferycznych. Porównanie dokładności chmur punktów, z których odczytywano współrzędne punktów kontrolnych, wykazało, że dokładność modelu utworzonego ze zdjęć zbieżnych wynosi 19 mm, a dokładność modelu z panoram – 73 mm. Ponieważ gorszy wynik dokładności chmury z panoram może być spowodowany jej znacznie mniejszą gęstością, sprawdzono również wpływ dokładności ich wykonania przez analityczne wyznaczenie współrzędnych punktów kontrolnych na etapie orientacji zdjęć i panoram. Przeprowadzona analiza potwierdziła, że model ze zdjęć zbieżnych cechuje się wyższą dokładnością (20 mm) niż model z panoram (36 mm).
The work includes the results of a comparison of point clouds made on the basis of convergent images and spherical panoramas from the photos taken in the same center of projection. The results were compared for the group of convergent photos and panoramas in relation to accuracy, cloud density and measurement economics. The research was carried out on the testfield inside a large building. The convergent photos and panoramas were taken using the Canon EOS 5D camera. The robotic camera mount GIGA PAN Epic Pro was used to make panoramas. For calculations and building models the Agisoft PhotoScan application was selected, as it has a function of automatic orientation and adjusting photos. The comparison of point cloud accuracy, from which the control point coordinates were taken, has shown that the accuracy of the model made from the photos was 19 mm, and the accuracy of panorama model was 73 mm. As the worse result of panorama cloud accuracy may be caused by much lower density, the effect on their accuracy was also checked by making an analytical determination of control point coordinates at the stage of photo and panorama orientation. The analysis has proven that the model made of convergent photos is more accurate (20 mm) than the model made of panoramas (36 mm).
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2017, 11, 2; 63-72
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie, sterowanie i wizualizacja quadrocoptera
Modeling, control and visualisation of a quadrocopter
Autorzy:
Liecau, T.
Warkocz, M.
Wąsik, K.
Grochowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276712.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
modelowanie
sterowanie
przetwarzanie obrazów
wizualizacja
quadrocopter
modeling
control
image processing
visualization
Opis:
Artykuł przedstawia podejście do budowy modelu matematycznego quadrocoptera. Głównym celem budowy modelu było zaprojektowanie odpowiedniego sterowania obiektu oraz analiza jego zachowania się w różnych sytuacjach. Jako założenie przyjęto budowę modelu, systemu sterowania oraz wszelkich towarzyszących algorytmów w otwartym środowisku programistycznym, co pozwoli na późniejszą ich implementację w rzeczywistym obiekcie, bez konieczności stosowania drogiego oprogramowania. Sterowanie quadrocopterem przez operatora odbywa się przy pomocy ruchów dłoni sczytywanych przez kamerę i odpowiednio interpretowanych przy pomocy zaawansowanych metod przetwarzania obrazów. Całość systemu zwizualizowana jest i osadzona w trójwymiarowym środowisku symulacyjnym.
The paper presents an approach for building a mathematical model of a quadrocopter. The main objective was to design the appropriate quadrocopter control and analysis of its behavior in different situations. As the assumption was that the model, control system and all the accompanying algorithms have to be realized in an open source and free programs, to allow for their later implementationin plant, without the need for expensive software. Quadrocopter control by the operator is carried outusing hand movements read by the camera and then properly interpreter with the great help of advanced methods of image processing techniques. The whole system is visualized and embedded in threedimensional simulation environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2012, 16, 2; 234-240
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Remote sensing applications - new vistas for measurement and control
Autorzy:
Zaremba, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384259.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
remote sensing
satellite imagery
lidar
image processing
data fusion
distributed control
modeling and simulation
Opis:
The field of remote sensing is an area of science and technology that has undergone rapid development in recent years. This paper focuses primarily on how to exploit the capabilities made available by remote sensing and how to put them to use by combining them with a sys-temic approach to design and analysis in various measurement and control applications. The emphasis is placed on high-resolution satellite and Lidar sensors – the most prevalent remote sensing technologies. Following the presentation of some general issues related to low- and high-level processing of remote sensing data, such as data dimensionality reduction, data fusion, and change detection, the paper provides examples of control-related applications of remote sensing technologies. It is argued that successful exploitation of new generations of remote sensing technologies will require extensive development of new algorithms based on a variety of approaches, such as machine vision, statistical learning, and artificial intelligence.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2008, 2, 3; 3-12
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
3D modeling of architectural objects from video data obtained with the fixed focal length lens geometry
Modelowanie 3D obiektów architektonicznych na podstawie danych wideo pozyskanych z wykorzystaniem obiektywu stało-ogniskowego
Autorzy:
Deliś, P.
Kędzierski, M.
Fryśkowska, A.
Wilińska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972663.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
obraz wideo
orientacja obrazu
pakiet regulacji
modelowanie 3D
video image
image orientation
bundle adjustment
terrestrial laser scanning
3D modeling
Opis:
The article describes the process of creating 3D models of architectural objects on the basis of video images, which had been acquired by a Sony NEX-VG10E fixed focal length video camera. It was assumed, that based on video and Terrestrial Laser Scanning data it is possible to develop 3D models of architectural objects. The acquisition of video data was preceded by the calibration of video camera. The process of creating 3D models from video data involves the following steps: video frames selection for the orientation process, orientation of video frames using points with known coordinates from Terrestrial Laser Scanning (TLS), generating a TIN model using automatic matching methods. The above objects have been measured with an impulse laser scanner, Leica ScanStation 2. Created 3D models of architectural objects were compared with 3D models of the same objects for which the self-calibration bundle adjustment process was performed. In this order a PhotoModeler Software was used. In order to assess the accuracy of the developed 3D models of architectural objects, points with known coordinates from Terrestrial Laser Scanning were used. To assess the accuracy a shortest distance method was used. Analysis of the accuracy showed that 3D models generated from video images differ by about 0.06 ÷ 0.13 m compared to TLS data.
Artykuł zawiera opis procesu opracowania modeli 3D obiektów architektonicznych na podstawie obrazów wideo pozyskanych kamerą wideo Sony NEX-VG10E ze stałoogniskowym obiektywem. Przyjęto założenie, że na podstawie danych wideo i danych z naziemnego skaningu laserowego (NSL) możliwe jest opracowanie modeli 3D obiektów architektonicznych. Pozyskanie danych wideo zostało poprzedzone kalibracją kamery wideo. Model matematyczny kamery był oparty na rzucie perspektywicznym. Proces opracowania modeli 3D na podstawie danych wideo składał się z następujących etapów: wybór klatek wideo do procesu orientacji, orientacja klatek wideo na podstawie współrzędnych odczytanych z chmury punktów NSL, wygenerowanie modelu 3D w strukturze TIN z wykorzystaniem metod automatycznej korelacji obrazów. Opracowane modele 3D zostały porównane z modelami 3D tych samych obiektów, dla których została przeprowadzona samokalibracja metodą wiązek. W celu oceny dokładności opracowanych modeli 3D obiektów architektonicznych wykorzystano punkty naziemnego skaningu laserowego. Do oceny dokładności wykorzystano metodę najkrótszej odległości. Analiza dokładności wykazała, że dokładność modeli 3D generowanych na podstawie danych wideo wynosi około 0.06 ÷ 0.13m względem danych NSL.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2013, 62, 2; 123-138
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza związku wizerunku marki samochodu osobowego z lojalnością klientów z wykorzystaniem modelowania równań strukturalnych
Analysis of relationship between car brand image and customer loyalty with the use of Structural Equation Modeling
Autorzy:
Lotko, Aleksander
Luft, Radosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1058853.pdf
Data publikacji:
2019-06-30
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
wizerunek marki
motoryzacja
lojalność klientów
modelowanie równań strukturalnych
brand image
automotive industry
customer loyalty
structural equation modeling
Opis:
Celem artykułu było opracowanie modelu związku wizerunku marki samochodu osobowego z lojalnością klientów. Przeprowadzono badanie ankietowe. Jako metodę opracowania wyników wykorzystano modelowanie równań strukturalnych. Wizerunek marki okazał się konstruktem dwuwymiarowym. Dalej skonstruowano model ścieżkowy, zgodnie z którym postrzeganie marki w wymiarze „rodzinnego zaufania” silnie wpływa na lojalność klientów, podczas gdy wpływ wymiaru „innowacyjna dynamika” jest statystycznie nieistotny. Implikacją praktyczną artykułu jest wykazanie roli i wymiarowości wizerunku marki w kształtowaniu lojalności klientów na rynku samochodów osobowych.
The aim of the paper was to propose a model of relationship between car brand image on customer loyalty. A questionnaire-based research was carried out. As a method of elaborating the results structural equations modeling was chosen. Brand image turned out to be a two-dimensional construct. Then a path model was built, according to which brand perception in a dimension “family trust” strongly influences customer loyalty, while the impact of a dimension “innovative dynamics” is statistically insignificant. A practical implication of the study is claiming the role and dimensionality of brand image in shaping consumer loyalty on passenger cars market.
Źródło:
Marketing i Rynek; 2019, 6; 24-33
1231-7853
Pojawia się w:
Marketing i Rynek
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
3D medical imaging: from 2D images to 3D models
Autorzy:
Mavromatis, S.
Sequeira, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332849.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
obrazowanie medyczne w 3D
modelowanie geometryczne
analiza obrazu
3D medical imaging
geometrical modeling
image analysis
Opis:
Up to the end of the 70's, Medical Imaging was mainly related to the study of planar data sets resulting from direct physical acquisitions (e.g. X-Ray radiographs). Then, the development of inverse methods associated with the increasing power of computers enabled the visualization and the analysis of human being cross-section images (e.g. CT scans, MRI): these images are the result of mathematical processes and do not present direct physical acquisitions. The visualization of these data in three-dimensional space was made possible by the use of a set of parallel cross-sections: the result was spectacular but not sufficient for further development, especially in the case of clinical applications. Such applications need the characterization of a geometrical model, e.g. for the capture of sophisticated geometrical parameters or to provide a mathematical support to mechanical simulations.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2002, 3; IP7-14
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reconstruction of high-dimensional data using the method of probabilistic features combination
Autorzy:
Jakóbczak, D. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118528.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
image retrieval
pattern recognition
data modeling
vector interpolation
PFC method
feature reconstruction
probabilistic modeling
pobieranie obrazu
rozpoznawanie wzorców
modelowanie danych
interpolacja wektora
metoda PFC
funkcja rekonstrukcji
modelowanie probabilistyczne
Opis:
Proposed method, called Probabilistic Features Combination (PFC), is the method of multi-dimensional data modeling, extrapolation and interpolation using the set of high-dimensional feature vectors. This method is a hybridization of numerical methods and probabilistic methods. Identification of faces or fingerprints need modeling and each model of the pattern is built by a choice of multi-dimensional probability distribution function and feature combination. PFC modeling via nodes combination and parameter γ as N-dimensional probability distribution function enables data parameterization and interpolation for feature vectors. Multidimensional data is modeled and interpolated via nodes combination and different functions as probability distribution functions for each feature treated as random variable: polynomial, sine, cosine, tangent, cotangent, logarithm, exponent, arc sin, arc cos, arc tan, arc cot or power function.
Autorska metoda Probabilistycznej Kombinacji Cech - Probabilistic Features Combination (PFC) jest wykorzystywana do interpolacji i modelowania wielowymiarowych danych. Węzły traktowane są jako punkty charakterystyczne N-wymiarowej informacji, która ma być odtwarzana (np. obraz). Wielowymiarowe dane są interpolowane lub rekonstruowane z wykorzystaniem funkcji rozkładu prawdopodobieństwa: potęgowych, wielomianowych, wykładniczych, logarytmicznych, trygonometrycznych, cyklometrycznych.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 9; 37-50
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Use of neuron image analysis to build classification model of corpora lutea of domestic cattle
Wykorzystanie neuronowej analizy obrazu w budowie modelu klasyfikacyjnego ciałek żółtych u bydła domowego
Autorzy:
Górna, K.
Zaborowicz, M.
Jaśkowski, B. M.
Idziaszek, P.
Okoń, P.
Boniecki, P.
Przybył, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/337157.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
neural modeling
computer image analysis
corpus luteum
ovaries
domestic cattle
modelowanie neuronowe
komputerowa analiza obrazu
ciałko żółte
jajnik
bydło domowe
Opis:
The paper presents the results of studies on the usefulness of the texture images USG (ultrasonography) analysis by GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) in neural modeling. Tests pertained to the efficacy of the classification of the corpora lutea located in ultrasound images of the domestic cattle ovaries performed by artificial neural networks. The tests were performed using three different methods: the first one used unprocessed images - raw, the second method used image processing - unsharp mask. In the third method the raw images were processed by filter reducing the noise - despeckle filter. For each of the presented methods, the best generated neural network model had the structure of the MLP (Multi Layers Perceptron). The best results, in terms of artificial neural network were obtained in the case of ultrasound images that were not processed prior to texture analysis. As a result, it generated MLP neural model of structure 5:5-8-1:1.
W pracy zaprezentowano wyniki przeprowadzonych badań nad przydatnością analizy tekstury obrazów USG (UltraSonoGraphy) metodą GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) w modelowaniu neuronowym. Sprawdzano skuteczność klasyfikacji przez sztuczne sieci neuronowe ciałek żółtych znajdujących się na obrazach USG jajników bydła domowego. Badania wykonano za pomocą trzech różnych metod: w pierwszej wykorzystano obrazy nieprzetworzone - surowe, w drugiej posłużono się metodą przetwarzania obrazu - filtrem wyostrzającym. Natomiast w trzecim sposobie obrazy surowe zostały przetworzone filtrem redukującym zaszumienia. Dla każdej z zaprezentowanych metod, najlepszy wygenerowany model sieci neuronowej miał strukturę MLP (Multi Layer Perceptron). Najlepsze wyniki, pod względem jakości sztucznej sieci neuronowej uzyskano w przypadku obrazów USG, które nie były przetwarzane przed analizą tekstur. W efekcie wygenerowano model neuronowy MLP o strukturze 5:5-8-1:1.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 3; 162-166
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przegląd metod teksturowania modeli 3D obiektów uzyskanych na drodze laserowego skanowania naziemnego i technik fotogrametrycznych
Review of methods of texturing 3D object models obtained through terrestrial laser scanning and photogrammetric techniques
Autorzy:
Tokarczyk, R.
Kohut, P.
Mikrut, S.
Kolecki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131188.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
kamera niemetryczna
model 3D
teksturowanie
skaning laserowy
obraz cyfrowy
3D modeling
texturing
laser scanning
digital image
non-metric camera
Opis:
Teksturowanie jest procesem pokrywania powierzchni wirtualnych modeli obrazem (lub polem) uzyskanym w sposób sztuczny lub za pomocą kamer cyfrowych. Pozwala na uzyskanie efektu fotorealizmu, co w wielu aplikacjach jest szczególnie pożądane. W pracy dokonano przeglądu metod teksturowania, omówiono zagadnienia towarzyszące teksturowaniu: analizę widoczności, detekcję przysłonięć. Szczególny nacisk położono na analizę metod automatycznych, jako najbardziej ekonomicznych. W procesie tym powszechnie wykorzystuje się równanie kolinearności w celu rzutowania trójkątów z przestrzennego poligonu mesh na zorientowane płaszczyzny zdjęć wykonując analizę widoczności. Właściwa tekstura przypisywana jest na podstawie analizy porównawczej dostępnych tekstur. Możliwe jest teksturowanie fragmentu modelu na podstawie jednego optymalnego zdjęcia lub też na podstawie „uśrednienia” wielu zdjęć. Prace badawcze prowadzono w dwóch aspektach: poszukiwania warunków optymalnego teksturowania oraz testowania programów do manualnego, półautomatycznego i automatycznego teksturowania. Badania prowadzone na polu testowym obejmowały eksperymenty z zastosowaniem dwóch metod teksturowania przy zmienności zarówno wielkości trójkątów teksturowanych jak i orientacji zdjęć wykonanych do pozyskania tekstur. Pozwoliły one na sformułowanie wniosków odnośnie optymalizacji warunków teksturowania. W ramach drugiej części prac badawczych przetestowano różne dostępne programy. Testy przeprowadzono na wyjątkowo trudnych obiektach, bo jako dane posłużyły modele 3D obiektów infrastruktury kolejowej i teren znajdujący się w pobliżu skrajni oraz podtorze, pozyskane z danych laserowego skaningu mobilnego i towarzyszących mu barwnych zdjęć cyfrowych.
Texturing is a process, in which surfaces of virtual models are covered with images (or fields) obtained either artificially, or by means of digital cameras. The process makes it possible to yield the effect of photorealism, which is especially desirable in numerous applications. The paper provides a review of methods of texturing, and discusses texturing-related issues: analysis of visibility, detection of blind spots. Special attention has been paid to the analysis of automatic methods as the most economic ones. The process itself generally makes use of collinearity equation in order to project triangles from a spatial polygon mesh onto oriented surfaces of images, performing visibility analysis. The relevant texture is assigned based on a comparative analysis of available textures. It is possible to texture a fragment of the model based on a single, optimal image or based on the „averaging” of many images. Research works were conducted in two aspects: searching for conditions of an optimal texturing, and testing programs for manual, semi-automatic and automatic texturing. Research carried out in a test field included experiments with the use of two methods of texturing, at variability of both texturized triangle sizes, and orientation of images made to provide textures. Following the research, it was possible to draw conclusions concerning the optimisation of texturing conditions. In the second part of research, different available programs were tested. The tests were conducted on exceptionally difficult objects, since the test data included 3D models of railway infrastructure objects and area close to the clearance envelope, as well as of the trackbed, obtained from mobile laser scanning data and associated digital colour images. The experiments have proved that presently there is no software available, which would enable an automatic generation of a coherent and correct mesh on the basis of point cloud generated by a laser scanner, and subsequently mapping images from a movie camera or a photo camera on the so-obtained mesh.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 367-381
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena dokładności modelu budynku z bardzo gęstej chmury punktów pozyskanej z integracji zdjęć o różnej geometrii
Assessment of accuracy for the building model acquired from a high dense points cloud based on images of different geometry
Autorzy:
Drzewiecki, R.
Bujakiewicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129593.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
BSP
modelowanie 3D
automatyczne dopasowywanie wieloobrazowe
gęsta chmura punktów
UAV
3D modeling
high density image matching
dense points cloud
Opis:
Dokładność rekonstrukcji 3D modeli budynków jest w znacznym stopniu uzależniona od gęstości chmur punktów jakie są wykorzystywane dla ich tworzenia. Sprzyja temu rozwijająca się w ostatnich latach metoda tworzenia bardzo gęstych chmur punktów w oparciu o automatyczne pomiary na zdjęciach cyfrowych o dużych pokryciach. W niniejszym artykule zostanie przedstawiony przykład rekonstrukcji 3D modelu budynku o skomplikowanym kształcie, z wykorzystaniem gęstej chmury punktów, ze zdjęć niemetrycznych o różnej geometrii. W tym celu, pozyskano 200 zdjęć o pokryciu około 90%, na trzech poziomach wysokości lotu systemu BSP (DJI Phantom4), oraz dodatkowo wykonano 46 zdjęć z podobnym pokryciem, aparatem FUJIFILM X-S1, ze stanowisk naziemnych. Do całego procesu rekonstrukcji obiektu wykorzystano oprogramowanie Agisoft PhotoScan. Ze względu na zróżnicowaną metrykę zdjęć z BSP oraz stanowisk naziemnych, a także ich różny sposób kalibracji (przed lub w trakcie opracowania), zdjęcia obu sieci umieszczono w dwóch klastrach, dla których w niezależnych wyrównaniach aero/terra triangulacji, zostały wyznaczone parametry orientacji zewnętrznej (EOZ), względem tego samego referencyjnego układu współrzędnych. Automatyczny pomiar bardzo dużej liczby punktów opisujących obiekt, na zdjęciach z obu klastrów oraz wykorzystanie wyznaczonej metryki kamer i parametrów EOZ, umożliwiło generowanie jednej wspólnej bardzo gęstej chmury punktów (ponad 6 milionów), z której stworzono finalne produkty, tj. 3D modele obiektu w kilku formach. Ocenę poprawności rekonstrukcji kształtu 3D modelu obiektu wykonano na podstawie porównania odległości miar czołowych budynku pomierzonych w terenie i na modelu, oraz długości pomiędzy punktami specjalnie sygnalizowanymi na obiekcie, a także poprzez analizę średnich błędów kwadratowych określonych dla punktów osnowy. Ostateczna dokładność mieściła się w granicach 0.01 - 0.03m, co potwierdza duży potencjał integracji zdjęć niemetrycznych, pozyskanych dla obiektu z drona i stanowisk naziemnych, oraz tworzenia jednej wspólnej gęstej chmury punktów, w celu wiernej rekonstrukcji kształtu modelu 3D.
Accuracy for reconstruction of 3D models of buildings, depends mainly upon density of point clouds, which are used for their creation. The methods for creation of the very dense points clouds on base of automatic measurement of the multi images have been successfully developed. In this paper, the example for automatic reconstruction of 3D model of building of quite complicated shape with use the dense points cloud from non-metric photographs of different geometry, is presented. For this purpose, using the BSP (DJI Phantom) from three height levels - 200 photographs with overlap of about 90%, were acquired. In addition, 46 photographs from ground stations with the camera (FUJIFILM X-S1),were taken. The entire reconstruction process of 3D model of the building, was executed with Agisoft PhotoScan programe. Because of different cameras specification for photographs taken from BSP and from ground stations and various approaches for cameras calibration, the two groups of photographs were located in two classes (clasters), for which the exterior orientation parameters (EO) were separately determined by aero and /terra triangulation, referenced to the same ground coordinate system. The automatic measurement of very large number of image object points on all photographs and the use of their interior and exterior orientation parameters, have enabled to generate one common very dense points cloud (about 6 millions), which was used to produce the final 3D building model in a few forms. The accuracy of reconstruction of the building model shape was estimated on base of comparison of the model and real data (measures on the building) and also the RSE for the control and check points. The overall accuracy of 0.01 – 0.03 meters was obtained, which have confirmed the high potentiality for integration of different geometry non-metric photographs for the reconstruction of good quality 3D model.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 83-93
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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:
Probabilistic morphological modeling of hydrographic networks from satellite imagery using Self-Organizing Maps
Autorzy:
Zaremba, M.
Palenichka, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206609.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
łańcuch Markowa
modelowanie morfologiczne
odwzorowanie samoporządkujące
satelitarne rozpoznawanie obrazów
sieć neuronowa
szkieletyzacja
Markov chains
morphological modeling
neural networks
satellite image processing
self-organizing maps
skeletonization
Opis:
Adequate and concise representation of the shape of irregular objects from satellite imagery is a challenging problem in remote sensing. The conventional methods for cartographic shape representation are usually inaccurate and will provide only a rough shape description if the description process is to be fully automated. The method for automatic cartographic description of water basins presented in this paper is based on Self-Organizing Maps (SOM) - a class of neural networks with unsupervised learning. So-called structured SOM with local shape attributes such as scale and local connections of vertices are proposed for the description of object shape. The location of each vertex of piecewise linear generating curves that represent skeletons of the objects corresponds to the position of a particular SOM unit. The proposed method makes it possible to extract the object skeletons and to reconstruct the planar shapes of sparse objects based on the topological constraints of generating lines and the estimation of local scale. A context-dependent vertex connectivity test is proposed to enhance the skeletonization process. The test is based on the Markov random chain model of vertices belonging to the same generating line and the Bayesian decision-making principle. The experimental test results using Landsat-7 images demonstrate the accuracy of the proposed approach and its potential for fully automated mapping of hydrological objects.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 343-369
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 19

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