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 obrazu" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 30
Tytuł:
A sorting method for coal and gangue based on surface grayness and glossiness
Metoda sortowania węgla i skały płonnej na podstawie szarości i połysku powierzchni
Autorzy:
Cheng, Gang
Wei, Yifan
Chen, Jie
Pan, Zeye
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311660.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
surface glossiness
gangue recognition
image recognition
supervised classification
grey wolf algorithm
support vector machine
połysk powierzchni
rozpoznawanie skały płonnej
rozpoznawanie obrazu
klasyfikacja nadzorowana
algorytm szarych wilków
maszyna wektorów nośnych
Opis:
Sorting coal and gangue is important in raw coal production; accurately identifying coal and gangue is a prerequisite for effectively separating coal and gangue. The method of extracting coal and gangue using image grayscale information can effectively identify coal and gangue, but the recognition rate of the sorting process based on image grayscale information needs to substantially higher than that which is needed to meet production requirements. A sorting method of coal and gangue using object surface grayscale-gloss characteristics is proposed to improve the recognition rate of coal and gangue. Using different comparative experiments, bituminous coal from the Huainan area was used as the experimental object. It was found that the number of pixel points corresponding to the highest level grey value of the grayscale moment and illumination component of the coal and gangue images were combined into a total discriminant value and used as input for the best classification of coal and gangue using the GWO-SVM classification model. The recognition rate could reach up to 98.14%. This method sorts coal and gangue by combining surface greyness and glossiness features, optimizes the traditional greyness-based recognition method, improves the recognition rate, makes the model generalizable, enriches the research on coal and gangue recognition, and has theoretical and practical significance in enterprise production operations.
Sortowanie węgla i skały płonnej jest ważne w produkcji węgla surowego; dokładna identyfikacja węgla i skały płonnej jest warunkiem wstępnym skutecznego oddzielenia tych surowców. Metoda rozdzielenia węgla i skały płonnej przy użyciu informacji w skali szarości obrazu może skutecznie identyfikować węgiel i skałę płonną, ale stopień rozpoznawania procesu sortowania w oparciu o te informacje być znacznie wyższy niż wymagany do spełnienia wymagań produkcyjnych. W artykule zaproponowano metodę sortowania węgla i skały płonnej wykorzystującą charakterystykę połysku i skali szarości powierzchni obiektu w celu poprawy szybkości rozpoznawania węgla i skały płonnej. W badaniach wykorzystano próbki węgla kamiennego z obszaru Huainan. Stwierdzono, że liczbę punktów pikseli odpowiadającą najwyższemu poziomowi szarości momentu w skali szarości i składowej oświetlenia obrazów węgla i skały płonnej połączono w całkowitą wartość dyskryminującą i wykorzystano jako dane wejściowe dla najlepszej klasyfikacji węgla i skały płonnej przy użyciu modelu klasyfikacji GWO-SVM. Wskaźnik rozpoznawalności może osiągnąć nawet 98,14%. Ta metoda sortowania węgla i skały płonnej poprzez połączenie cech szarości i połysku powierzchni, optymalizuje tradycyjną metodę rozpoznawania w oparciu o szarość, poprawia współczynnik rozpoznawania, umożliwia uogólnienie modelu, wzbogaca badania nad rozpoznawaniem węgla i skały płonnej, ma znaczenie teoretyczne i praktyczne w operacjach produkcyjnych przedsiębiorstwa.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2023, 39, 3; 173--198
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A supervised approach to musculoskeletal imaging fracture detection and classification using deep learning algorithms
Autorzy:
Karanam, Santoshachandra Rao
Srinivas, Y.
Chakravarty, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38702595.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
musculoskeletal image
image processing
image enhancement
fracture diagnosis
fracture classification
deep neural network
obraz układu mięśniowo-szkieletowego
przetwarzanie obrazu
wzmocnienie obrazu
diagnoza złamania
klasyfikacja złamań
głęboka sieć neuronowa
Opis:
Bone fractures break bone continuity. Impact or stress causes numerous bone fractures. Fracture misdiagnosis is the most frequent mistake in emergency rooms, resulting in treatment delays and permanent impairment. According to the Indian population studies, fractures are becoming more common. In the last three decades, there has been a growth of 480 000, and by 2022, it will surpass 600 000. Classifying X-rays may be challenging, particularly in an emergency room when one must act quickly. Deep learning techniques have recently become more popular for image categorization. Deep neural networks (DNNs) can classify images and solve challenging problems. This research aims to build and evaluate a deep learning system for fracture identification and bone fracture classification (BFC). This work proposes an image-processing system that can identify bone fractures using X-rays. Images from the dataset are pre-processed, enhanced, and extracted. Then, DNN classifiers ResNeXt101, InceptionResNetV2, Xception, and NASNetLarge separate the images into the ones with unfractured and fractured bones (normal, oblique, spiral, comminuted, impacted, transverse, and greenstick). The most accurate model is InceptionResNetV2, with an accuracy of 94.58%.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 3; 369-385
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification and detection of skin disease based on machine learning and image processing evolutionary models
Autorzy:
Bordoloi, Dibyahash
Singh, Vijay
Kaliyaperumal, Karthikeyan
Ritonga, Mahyudin
Jawarneh, Malik
Kassanuk, Thanwamas
Quiñonez-Choquecota, Jose
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38700501.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
skin disorder
machine learning
classification
image enhancement
image segmentation
disease detection
schorzenie skóry
nauczanie maszynowe
klasyfikacja
ulepszenie obrazu
segmentacja obrazów
wykrywanie choroby
Opis:
Skin disorders, a prevalent cause of illnesses, may be identified by studying their physical structure and history of the condition. Currently, skin diseases are diagnosed using invasive procedures such as clinical examination and histology. The examinations are quite effective and beneficial. This paper describes an evolutionary model for skin disease classification and detection based on machine learning and image processing. This model integrates image preprocessing, image augmentation, segmentation, and machine learning algorithms. The experimental investigation makes use of a dermatology data set. The model employs the machine learning methods: the support vector machine (SVM), the k-nearest neighbors (KNN), and random forest algorithms for image categorization and detection. This suggested methodology is beneficial for the accurate identification of skin disease using image analysis. The SVM algorithm achieved an accuracy of 98.8%. The KNN algorithm achieved a sensitivity of 91%. The specificity of KNN was 99%.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 2; 247-256
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Clothing Image Classification with a Dragonfly Algorithm Optimised Online Sequential Extreme Learning Machine
Klasyfikacja obrazu odzieży za pomocą zoptymalizowanego algorytmu Dragonfly sekwencyjnej maszyny uczącej się
Autorzy:
Li, Jianqiang
Shi, Weimin
Yang, Donghe
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1419412.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
Dragonfly algorithm
Online Sequential Extreme Learning Machine
clothing image classification
optimised parameter
algorytm Dragonfly
OSELM
maszyna ucząca się
klasyfikacja obrazu odzieży
parametr zoptymalizowany
Opis:
This study proposes a solution for the issue of the low classification accuracy of clothing images. Using Fashion-MNIST as the clothing image dataset, we propose a clothing image classification technology based on an online sequential extreme learning machine (OSELM) optimised by the dragonfly algorithm (DA). First, we transform the Fashion-MNIST dataset into a data set that we extract from the corresponding grey image. Then, considering that the input weight and hidden layer bias of an OSELM are generated randomly, a DA is proposed to optimise the input weight and hidden layer bias of the OSELM to reduce the influence of random generation on the classification results. Finally, the optimised OSELM is applied to the clothing image classification. Compared to the other seven types of classification algorithms, the proposed clothing image classification model with the DA-optimised OSELM reached 93.98% accuracy when it contained 350 hidden nodes. Its performance was superior to other algorithms that were configured with the same number of hidden nodes. From a stability analysis of the box-plot, it was found that there were no outliers exhibited by the DA-OSELM model, whereas some other models had outliers or had lower stability compared to the model proposed, thereby validating the efficacy of the solution proposed.
W pracy zaproponowano rozwiązanie problemu niskiej dokładności klasyfikacyjnej obrazów odzieży. Wykorzystując Fashion-MNIST jako zbiór danych obrazu odzieży, zaproponowano technologię klasyfikacji obrazów odzieży w oparciu o sekwencyjną maszynę uczącą się (OSELM) zoptymalizowaną przez algorytm Dragonfly (DA). Najpierw przekształcono zbiór danych Fashion-MNIST w zestaw danych, który wyodrębniono z obrazu. Następnie, biorąc pod uwagę, że waga wejściowa i odchylenie warstwy ukrytej OSELM były generowane losowo, w celu zmniejszenia wpływu generowania losowego na wyniki klasyfikacji zaproponowano DA w celu optymalizacji wagi wejściowej i obciążenia warstwy ukrytej OSELM. Następnie, zoptymalizowany OSELM zastosowano do klasyfikacji obrazu odzieży. W porównaniu z pozostałymi siedmioma typami algorytmów klasyfikacji, proponowany model klasyfikacji obrazu odzieży ze zoptymalizowanym przez DA OSELM osiągnął dokładność 93,98%. Jego wydajność przewyższyła inne algorytmy. Na podstawie analizy stabilności wykresu stwierdzono, że nie było wartości odstających wykazywanych przez model DA-OSELM, podczas gdy niektóre inne modele miały wartości odstające lub miały niższą stabilność w porównaniu z proponowanym modelem, potwierdzono w ten sposób skuteczność proponowanego rozwiązania.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 3 (147); 91-96
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna klasyfikacja komórek rozmazu krwi obwodowej na przykładzie zatrucia ołowiem
Automatic classification of peripheral blood smear cells by the example of lead poisoning
Autorzy:
Michalski, Adrian
Kupcewicz, Bogumiła
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/762603.pdf
Data publikacji:
2020-07-28
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Farmaceutyczne
Tematy:
uczenie maszynowe
analiza rozmazu krwi obwodowej
klasyfikacja białych krwinek
przetwarzanie obrazu
Image Processing
machine learning
peripheral blood smear analysis
leukocyte classification
Opis:
The first symptoms caused by heavy metals poisoning are usually non-specific, therefore their diagnosis requires specialized knowledge and experience. Incorrect diagnosis can lead to various disorders and irreversible changes in patient’s health. Lead poisoning is one of the heavy metals poisoning which is associated with non-specific symptoms and may cause a broad range of biochemical, physiological and behavioral disfunctions. Lead is commonly found in industry and manufacturing and in 2017, lead poisoning caused over a million deaths worldwide. Due to non-specific symptoms, lead poisoning is often diagnosed too late or incorrectly. Early symptoms are headache and stomachache, which potentiate with metal concentration. Lead poisoning increasing risk of anemia due to inhibition the ability to produce hemoglobin by interfering the heme biosynthesis pathway and decreasing red blood cell survival. Because of regularly occurred disorders of hematopoiesis and the presence of atypical cell in smears, diagnosis of lead poisoning that gives relevant information is bone marrow and peripheral blood smear study. The manual smear test made by qualified technician involves the evaluation of the preparation by using an optical microscope. Manual microscopic examination of blood cells is time-consuming and subjective. Automation of this process would enable to reduce the risk of human failure and solve the problem with lack of professional staff. Traditional machine learning is the most popular approach to automating microscopic smear testing. This method consists of the following stages: microscopic image acquisition, preprocessing, cell segmentation, feature extraction, followed by classification into types, artifacts and atypical cells. This work presents the recent methods proposed to automate the analysis of peripheral blood and bone marrow smears using traditional machine learning methods. A review of different machine learning methods was carried out, focusing on the presentation of an algorithm for the construction of automatic blood cell classifiers.
Pierwsze objawy pacjenta po zatruciu metalami ciężkimi są najczęściej nieswoiste, dlatego ich diagnostyka jest zadaniem wymagającym specjalistycznej wiedzy i doświadczenia. Nieprawidłowa diagnoza może prowadzić do nieodwracalnych zmian w stanie zdrowia pacjenta. Jednym z metali ciężkich, którym zatrucie wiąże się z nieswoistymi objawami, a może prowadzić do poważnych zaburzeń neurologicznych i hematologicznych jest ołów. Ołów jest metalem ciężkim powszechnie występującym w przemyśle i produkcji. W 2017 roku zatrucie tym metalem było przyczyną ponad miliona zgonów na świecie. Z powodu nieswoistych objawów zatrucie ołowiem często jest diagnozowane nieprawidłowo i zbyt późno. Zatrucie metalami ciężkimi może prowadzić do zaburzeń hematopoezy i pojawienia się w rozmazach krwi i szpiku kostnego komórek atypowych, w związku z czym badaniem niosącym istotną informację w diagnostyce zatrucia jest ocena komórek w rozmazach. Analiza rozmazu manualnego polega na ocenie preparatu przy użyciu mikroskopu optycznego oraz szczegółowej interpretacji obrazu mikroskopowego wykonywanej przez wykwalifikowany personel. Automatyzacja tego procesu pozwoliłaby na ograniczenie ryzyka pomyłki spowodowanej błędem ludzkim oraz rozwiązanie problemu braku doświadczonego personelu. Najpopularniejszym podejściem wykorzystywanym w automatyzacji mikroskopowego badania rozmazu jest tradycyjne uczenie maszynowe. Metoda ta, składa się z kilku etapów: zbieranie obrazów mikroskopowych i ich wstępna obróbka, wyodrębnienie komórek oraz ich charakterystycznych cech, a następnie klasyfikacja na rodzaje, artefakty i komórki atypowe. W pracy opisano aktualnie proponowane sposoby automatyzacji badania rozmazu krwi obwodowej i szpiku kostnego, wykorzystujące tradycyjne metody uczenia maszynowego. Przeprowadzono przegląd metod uczenia maszynowego, skupiając się na przedstawieniu algorytmu postępowania w konstrukcji automatycznych klasyfikatorów komórek krwi.
Źródło:
Farmacja Polska; 2020, 76, 6; 318-323
0014-8261
2544-8552
Pojawia się w:
Farmacja Polska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja pokrycia terenu z wykorzystaniem obrazów Sentinel-2A przetworzonych za pomocą metody głównych składowych (PCA)
Land cover classification using Sentinel-2A images processed by the principal components method (PCA)
Autorzy:
Kałużna, Urszula
Będkowski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2058371.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
teledetekcja
pokrycie terenu
EGiB
Sentinel-2A
PCA
nadzorowana klasyfikacja obrazu
remote sensing
land cover
Land and Buildings Register
supervised image classification
Opis:
Celem badań jest ocena możliwości realizacji klasyfikacji nadzorowanej z wykorzystaniem obrazów (komponentów) uzyskiwanych w wyniku przetworzenia oryginalnych obrazów Sentinel-2A za pomocą metody głównych składowych (PCA). Klasyfikację wykonano w ośmiu wariantach, z wykorzystaniem algorytmów najmniejszej odległości (MD, Minimum Distance) oraz największego prawdopodobieństwa (ML, Maximum Likelihood), przy czym zastosowano oryginalne kanały 2, 3, 4, 8 Sentinel-2A oraz różną liczbę komponentów. Wyniki klasyfikacji oceniono poprzez porównanie z danymi o pokryciu terenu według Ewidencji Gruntów i Budynków (EGiB). Przeprowadzenie klasyfikacji na ograniczonej do dwóch liczbie komponentów uzyskanych w procedurze PCA tylko nieznacznie zmieniło wyniki w porównaniu do klasyfikacji na oryginalnych, nieprzetworzonych kanałach Sentinel-2A. Najbardziej zbliżone do danych EGiB rezultaty uzyskano stosując klasyfikację ML kanałów oryginalnych, nieprzetworzonych lub używając wszystkich komponentów PCA. Podjęta próba porównania pokrycia terenu ustalonego za pomocą klasyfikacji obrazów satelitarnych z klasami pokrycia, które zostały wyodrębnione z mapy EGiB wykazała, że przetworzenie mapy z postaci wektorowej na rastrową wpływa istotnie na uzyskiwane wyniki.
The aim of the research is to assess the feasibility of supervised classification using images (components) obtained through processing the original Sentinel-2A images by means of the principal component method (PCA). The classification was performed in eight variants, using the algorithms of the minimum distance (MD) and the maximum likelihood (ML), with the original channels 2, 3, 4, 8 of Sentinel-2A and a various number of components. The results of the classification were assessed by comparing them to the land coverage data of Land and Buildings Register (Ewidencja Gruntów i Budynków – EGiB). Performing the classification on a number of PCA components limited to two only slightly altered the results compared to the classification on the original, raw Sentinel-2A channels. The results most similar to the EGiB data were obtained using the ML classification of the original channels, i.e. raw channels or using all PCA components. The attempt to compare the land coverage established by the classification of satellite images to the coverage classes that were extracted from the EGiB map revealed that processing the map from vector to raster form significantly influences the obtained results.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2020, 61; 19-37
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detection and classification of vehicles using selected methods of image processing
Autorzy:
Marek-Latowicki, M.
Konior, A.
Ryguła, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393413.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
image processing
vehicle detection
vehicle classification
przetwarzanie obrazu
detekcja pojazdów
klasyfikacja pojazdów
Opis:
Methods of vehicles detection and classification using image processing are becoming increasingly popular, especially due to their non-invasiveness in the road surface and relatively lower installation and maintenance costs. These methods are commonly used in traffic flow monitoring systems and detection of vehicles with specific parameters. Importantly, the use of video analytics methods is still characterized by sensitivity to external disturbances such as variable weather conditions. The work discusses selected data processing mechanisms that have been applied within the functioning vehicle recognition subsystem. As part of the analysis, the effectiveness of the applied solutions and sensitivity to the occurring weather conditions were assessed.
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2019, 12, 4; 10-14
1899-8208
Pojawia się w:
Archives of Transport System Telematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image classification for jpeg compression
Autorzy:
Tichonov, Jevgenij
Kurasova, Olga
Filatovas, Ernestas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/103336.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
Image quality
image classification
JPEG algorithm
storage of images
quality prediction
SSIM
PSNR
jakość obrazu
klasyfikacja obrazu
algorytm JPEG
przechowywanie obrazów
prognozowanie jakości
Opis:
We analyse storage problems of digital images in accordance with image quality and image compression efficiency. Storage problems are relevant for Cloud storage and file hosting services, online file storage providers, social networks, etc. In this paper, an approach is proposed to process a group of images with a JPEG algorithm that all the processed images satisfy the minimum threshold of quality with the automatic selection of the quality factor (QF). The experimental investigation reveals advantages of the compression efficiency of the proposed approach over the traditional JPEG algorithm. The proposed approach enables saving storage spaces while maintaining the desirable image quality.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2018, 12, 2; 29-34
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of selected classification methods in automated oak seed sorting
Porównanie wybranych metod klasyfikacji w automatycznym sortowaniu nasion dębu
Autorzy:
Grabska-Chrząstowska, J.
Kwiecień, J.
Drożdż, M.
Bubliński, Z.
Tadeusiewicz, R.
Szczepaniak, J.
Walczyk, J.
Tylek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336489.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
acorn classification
automatic sorting
acorn
image analysis
image processing
kNN
ANN
SVM
klasyfikacja żołędzi
automatyczne sortowanie
żołędzie
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu
Opis:
In this paper the results of automated, vision based classification of oak seeds viability i.e. their ability to germinate are presented. In the first stage, using a photo of the seed cross-section, a set of feature vectors were determined. Then three classification methods were examined: k-nearest neighbours (k-NNs), artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs). Finally, a 73.1% precision was obtained for kNN and a 64 bin histogram, 78.5% for ANN and a 4 bin histogram and 78.8% for SVM with a 64 bin histogram.
W artykule zaprezentowano wyniki badań automatycznej, wizyjnej klasyfikacji nasion dębu pod względem ich żywotności, tj. zdolności do kiełkowania. W pierwszym etapie prac, na podstawie zdjęcia przekroju nasiona, wyznaczono zbiór cech, który w sposób niezależny od kształtu i rozmiaru poszczególnych obiektów pozwala na opisanie ich budowy anatomicznej. Następnie zbadano, dla wyselekcjonowanych wektorów cech, trzy metody klasyfikacji: k-najbliższych sąsiadów (k-NN), artificial neural networks (ANN) oraz maszynę wektorów nośnych (SVM). Uzyskano 73,1% precyzji rozpoznawania dla histogramu o długości 64 metodą kNN, 78,5% dla histogramu o długości 4 dla ANN i 78,8% dla histogramu o długości 64 metodą SVM.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2017, 62, 1; 31-33
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of unmanned aerial vehicles (drones) to determine the shoreline of natural watercourses
Wykorzystanie bezzałogowych statków latających (dronów) do ustalania linii brzegowej cieków naturalnych
Autorzy:
Wilkowski, W.
Lisowski, M.
Wyszyński, M.
Wierzbicki, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292459.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
image classification
orthophotomap
Shoreline
unmanned aerial vehicle
bezzałogowy statek latający (dron)
klasyfikacja obrazu
linia brzegowa
ortofotomapa
Opis:
The aim of the paper was to study the possibility of using unmanned aerial vehicles (drones) to determine the shoreline of natural watercourses. According to the Water Law, the shoreline is defined by: the edge of the shore if it is visible, and in other cases it is the boundary of persistent grass growth, or the line, which is determined on the basis of the average water level of a period of at least 10 years. The study included an analysis of the possibility of determining the shore line in all of these cases, using aerial photos obtained from an unmanned aerial vehicle (drone) on a particular stretch of the river Narew. In order to determine the shoreline defined by the edge of the shore, a point cloud together with the necessary GIS tools were used to generate planes which then made it possible to determine that edge. Defining the shoreline using this method was done with an accuracy of ±0.21 m. The study shows that the best results for determining the shoreline were obtained using either the edge of the shore or the line, which is determined according to the average water level of a period of at least 10 years. Due to the very ambiguous course of the shoreline defined by the boundary of persistent grass growth, it would be advisable to eliminate this remove from the Water Law.
Celem pracy było określenie możliwości wykorzystania bezzałogowych statków latających (dronów) do ustalania linii brzegowej cieków naturalnych. Z ustawy „Prawo wodne” wynika, że granicę linii brzegu stanowią: krawędź brzegu, jeżeli jest wyraźna, a w pozostałych przypadkach granica stałego porastania traw, albo linia, którą ustala się według średniego stanu wody z okresu co najmniej 10 lat. Badaniami objęto możliwości określenia linii brzegu we wszystkich przypadkach, wykorzystując zdjęcia lotnicze wykonane z bezzałogowego statku latającego (drona) na określonym odcinku Narwi. W celu określenia linii brzegowej wyznaczonej przez krawędź brzegu wykorzystano chmurę punktów oraz narzędzia do wygenerowania płaszczyzn, z których wyznaczono tę krawędź. Uzyskano dokładność wyznaczenia tą metodą linii brzegowej, wynoszącą ±0,21 m. Z przeprowadzonych badań wynika, że najlepsze rezultaty uzyskano, wyznaczając linię brzegu, gdy linię tę stanowi krawędź brzegu, lub linię średniego stanu wody z okresu co najmniej 10 lat. Ze względu na bardzo niejednoznaczny przebieg granicy linii brzegu wyznaczonej jako linia stałego porastania traw, celowe byłoby wyeliminowanie tego kryterium z zapisu ustawy „Prawo wodne”.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 35; 259-264
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:
In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja i zliczanie pojazdów na podstawie danych wideo
Vehicle classification and counting on the basis of video data
Autorzy:
Czapla, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/312559.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
ruch drogowy
dane obrazowe
pojazdy
metody przetwarzania obrazu
klasyfikacja pojazdów
zliczanie pojazdów
pomiary parametrów ruchu drogowego
road traffic
vehicle classification
image data
vehicles
image processing approaches
couting vehicles
measuring traffic parameters
Opis:
Artykuł przedstawia metodę klasyfikacji i zliczania pojazdów na podstawie danych wideo. Wejściowa sekwencja obrazów składa się z ramek pobranych ze strumienia wideo otrzymywanego z kamery umieszczonej nad drogą. Poszczególne obrazy wejściowej sekwencji obrazów są przetwarzane oddzielnie. Definiowane są dwa pola detekcji, początkowe pole detekcji i końcowe pole detekcji. Obrazy wejściowej sekwencji obrazów są konwertowane do reprezentacji punktowej. Obliczana jest suma punktów krawędziowych dla każdego pola detekcji. Na podstawie sum punktów krawędziowych wyznaczane są stany pól detekcji. Analiza stanów pól detekcji umożliwia klasyfikację i zliczanie pojazdów. W artykule zamieszczono wyniki pomiarów.
The paper presents a method of vehicle classification and counting on the basis of video data. The input image sequence consists of consecutive frames taken from the video stream obtained from the camera placed above a road. Individual images from the input image sequence are processed separately. Two detection fields are defined, the initial detection field and the final detection field. Images from the input image sequence are converted into point representation. The sum of the edge points is calculated for each detection field. On the basis of the sums of edge points, states of the detection fields are determined. Analysis of the states of the detection fields allows vehicle classification and counting. Experimental results are provided.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 6; 562-565
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena przydatności poziomu multifraktalności do opisu wysokorozdzielczych danych pozyskanych przez satelity Landsat
Evaluation of degree of multifractality for description of high resolution data acquired by Landsat satellites
Autorzy:
Wawrzaszek, A.
Walichnowska, M.
Krupiński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131070.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
fraktal
mapa multifraktalnosci
analiza obrazu
klasyfikacja
zobrazowania satelitarne
fractal
multifractal map
image analysis
classification
satellite images
Opis:
W ramach pracy przeanalizowano 6 scen o trzydziestometrowej rozdzielczości pochodzące z satelitów Landsat 5, 7 i 8, zarejestrowane w sześciu zakresach długości fali i prezentujące obszar Warszawy. Stosując dwa algorytmy podziału dużych scen – sąsiadujący i pływający stworzono mapy multifraktalności. Przeprowadzona analiza pozwoliła ocenić, czy scena zarejestrowana w badanych zakresach wykazuje cechy multifraktalne oraz czy wybór rozmiaru podziału sceny w trakcie analiz ma istotny wpływ na uzyskane charakterystyki multifraktalne oraz ich błąd wyznaczenia. W ogólności pierwsza interpretacja przeprowadzonych analiz pokazała, że poziom multifraktalności stosowany dla danych o trzydziestometrowej rozdzielczości nie wykazuje bezpośredniego związku z formą pokrycia terenu. Należy przy tym jednak zaznaczyć, że rozważane dane nie zostały poddane wcześniejszemu przetworzeniu, co zgodnie z podjętą w pracy dyskusją, może stanowić jedną z metod polepszenia uzyskanych wyników.
In the frame of this work six satellite images (at six spectral bands) from Landsat 5, Landsat 7 and Landsat 8 have been analysed. For this purpose 30 meter resolution images showing the regions of Warsaw have been used. The conducted research allowed for verification if the whole scene presents multifractal features and if size of the division of the scene used during the analysis has a significant influence on the multifractal characteristic and error in their calculation. Initial interpretation of the obtained results showed, that the use of degree of multifractality determined for remote sensing data with the 30 meters resolution does not reveal direct relation with land cover classes. It should be noted, however, that the considered data have not been the subject of a previous processing, which according to the discussion performed in this work can be considered as one of the methods to achieve an improvement in results.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 175-184
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of lip prints using Fuzzy c-Means clustering
Autorzy:
Wrobel, K.
Froelich, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333981.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
lip print
image processing
clustering techniques
data classification
grafika wargowa
przetwarzanie obrazu
metody grupowania
klasyfikacja danych
Opis:
In this paper a new method for lip print recognition is proposed. The proposed approach is based on Fuzzy c-Means clustering of the characteristics features of lip prints. First, the Hough transform is applied for the recognition of the characteristic features within lip prints, then Fuzzy c-Means clustering is performed to cluster those features. The proposed algorithm applies the results of clustering to find an unknown image withing the collected repository of lip prints. Instead of comparing all pairs of individual characteristic features, the proposed algorithm uses the representatives of clusters for the comparison of images. The advantage of using the proposed method is its increased tolerance to the noise in data and thus the increased efficiency of the recognition. The effectiveness of presented method has been verified experimentally using real-world images. The results are satisfactory and suggest the possibility of using the method in forensic identification systems
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 67-73
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of neural image analysis in the identification of information encoded in a graphical form
Wykorzystanie neuronowej analizy obrazów w identyfikacji informacji zakodowanej w formie graficznej
Autorzy:
Koszela, K.
Boniecki, P.
Kuzimska, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/956540.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
identification of class oocytes
quality classification
computer image analysis
image analysis
artificial neural networks
identyfikacja klas oocytów
klasyfikacja jakościowa
analiza obrazu
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
Numerous scientific and research centres are searching for solutions concerning the problem of quality classification of animal oocytes. Conducting such studies is purposeful, particularly in the context of constant attempts to improve the quality of food products, which depends on the breeding value of livestock. Therefore, searching for methods of stimulation of proper development of a larger number of animal oocytes, particularly in extracorporeal conditions, gains special importance. An increasing interest in assisted reproduction techniques resulted in searching for new, increasingly effective methods of quality assessment of mammalian gametes and embryos. The expected progress in the production of animal embryos in vitro is largely dependent on proper classification of obtained oocytes. The aim of this work was to develop a non-invasive method for the quality assessment of oocytes, performed on the basis of graphic information encoded in the form of monochromatic digital images obtained via microscopy techniques. The classification process was conducted based on the information presented in the form of microphotography pictures of domestic pig oocytes, using advanced methods of neural image analysis.
Rozwiązaniem problemu klasyfikacji jakościowej oocytów zwierzęcych zajmuje się wiele różnych ośrodków naukowo-badawczych. Celowość prowadzenia takich badań jest uzasadniona szczególnie w kontekście ciągłego dążenia do podnoszenia jakości produktów żywnościowych, która jest pochodną wartości hodowlanej zwierząt gospodarskich. W związku z tym, istotnego znaczenia nabierają poszukiwania metod prowadzących do stymulowania prawidłowego rozwoju większej liczby zapładnianych oocytów zwierzęcych, zwłaszcza realizowanego w warunkach pozaustrojowych. Rosnące zainteresowanie technikami wspomaganego rozrodu stało się przyczyną poszukiwania nowych, coraz bardziej efektywnych metod oceny jakościowej gamet oraz zarodków ssaków. Oczekiwany postęp w produkcji zarodków in vitro zwierząt uzależniony jest w istocie od poprawnej klasyfikacji pozyskiwanych oocytów. Celem pracy było opracowanie bezinwazyjnej metody oceny jakościowej oocytów dokonywanej w oparciu o informację graficzną zakodowana w postaci monochromatycznych obrazów cyfrowych pozyskanych metodą mikroskopową. Proces klasyfikacji zrealizowano w oparciu o informację prezentowaną w formie zdjęć mikrofotograficznych oocytów świni domowej, wykorzystując w tym celu nowoczesne metody neuronowej analizy obrazu.
Źródło:
Agricultural Engineering; 2015, 19, 3; 25-35
2083-1587
Pojawia się w:
Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 30

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