Samochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych. Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski
|
|
- Aniela Zielińska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Samochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski
2 Rozpoznawanie obrazów Rozpoznawaniem obrazów możemy nazwać proces przetwarzania i analizowania obrazu statycznego lub wideo, dzięki któremu możemy stwierdzić jakiego rodzaju obiekty są na nim zawarte, a następnie na określeniu czy wśród wykrytych elementów są takie, które nas interesują.
3 Budowa systemu System oparty na rozpoznawaniu obrazu jest względnie prosty. Zbudowany jest jedynie z jednego typu sensora, którym jest kamera. Główne zadanie spełnia tutaj komputer, który musi posiadać wysoką moc obliczeniową zdolną przetwarzać uzyskiwany obraz przy pomocy specjalnych algorytmów z odpowiednią prędkością. Standardowo uzyskuje się 24 klatki na sekundę (co daje klatek na godzinę)
4 Dobór kamery Kamery o wysokiej rozdzielczości są pożądane ze względu na usunięcie niedoskonałości obrazu już na poziomie hardware u. Niestety ze względu na ich wysoki koszt w seryjnej produkcji używa się kamer o niższej jakości kompensując straty wysoko wyspecjalizowanymi algorytmami przetwarzania obrazu.
5 Podział systemów ze względu na sposób działania 1. Systemy bazujące na współrzędnych GPS Aktualne współrzędne GPS pojazdu są porównywane z zawartością bazy danych zawierającej rodzaj dróg i obowiązujące na nich ograniczenia prędkości.
6 Podział systemów ze względu na sposób działania Systemy bazujące na współrzędnych GPS Zalety deterministyczne zależą tylko od danych w bazie danych i zasięgu GPS, Jeżeli oba te elementy działają to zawsze zostanie zwrócony aktualny wynik znajdujący się w bazie danych nie jest zależna od warunków oświetlenia Wady zależna od zasięgu GPS i od ukształtowania otoczenia poprawność działania zależy również od aktualności bazy danych
7 Podział systemów ze względu na sposób działania 2. Systemy bazujące na rozpoznawaniu obrazów Systemy które opierają się na interpretacji obrazu przechwytywanego z kamery samochodu.
8 Podział systemów ze względu na sposób działania Zalety Dane są analizowane w czasie rzeczywistym Odzwierciedlają aktualny stan Wady Silnie zależne od warunków pogodowych Wrażliwe na zakłócenia związane z oświetleniem Konieczność opracowania skomplikowanych algorytmów Wysoki koszt kamer o wysokiej rozdzielczości
9 Podział systemów ze względu na sposób działania 3. Systemy hybrydowe (rozpoznawanie obrazu połączone z odczytem współrzędnych GPS) Systemy w których wynik wstępnego rozpoznawania obrazu z kamery zostaje porównany z bazą danych, a po otrzymaniu potwierdzenia zgodności jest wyświetlany kierowcy.
10 Podział systemów ze względu na sposób działania Zalety Rozpoznawanie oparte na 2 systemach powoduje mniejszy udział błędów Błędy odczytu jednego systemu są korygowane przez drugi Wady Problemy z wyważeniem który etap rozpoznawania jest ważniejszy
11 Ogólny schemat systemu przetwarzania obrazów
12 Segmentacja (binaryzacja obrazu) Jest to przekształcenie punktowe (nie zmienia rozmiarów ani skali obrazu), wykorzystywane w procesie analizy obrazu. Celem binaryzacji jest radykalna redukcja ilości informacji zawartej w obrazie. Proces binaryzacji polega na tym, że obraz mający wiele poziomów szarości zamienia się na obraz, którego piksele mają wyłącznie wartości 0 i 1.
13 Przykład: Binaryzacja dolnoprogowa L(m,n)- jasność punktu w obrazie źródłowym L (m,n)- wartość odpowiedniego punktu w obrazie wynikowym a- próg binaryzacji
14 Metody detekcji (segmentacji) znaków Detekcja na podstawie koloru. Detekcja na podstawie wykrywania kształtów. Detekcja za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
15 Metody detekcji (segmentacji) znaków Segmentacja oparta na kolorach opiera się na poszukiwaniu obszarów obrazu o zadanym kolorze. Dąży się do tego aby otrzymać tylko interesujące nas obszary, a pozostałe usunąć z obrazu. W tak zbinaryzowanym obrazie obszarom charakterystycznym przypisuje się wartości 1, a elementy tła otrzymują wartości 0.
16 Obraz oryginalny oraz jego trzy obrazy częściowe
17 Metody detekcji (segmentacji) znaków Detekcja na podstawie barw. Zalety podstawowy algorytm prosty w implementacji Wady przy stosowaniu tylko kryterium koloru występuje zbyt duży współczynnik fałszywych wykryć kolor jest zmienny i zależny od wielu czynników takich jak pora dnia i warunki pogodowe
18 Metody detekcji (segmentacji) znaków Segmentacja oparta na kształtach opiera się na poszukiwaniu na obrazie kształtów, które przedstawiają interesujące nas obiekty. W przypadku detekcji znaków drogowych mogą być to koła, trójkąty i prostokąty. Dalsze postępowanie jest takie samo jak w segmentacji opartej na kolorach.
19 Wynik operacji znajdowania środka znaku na podstawie kąta
20 Metody detekcji (segmentacji) znaków Detekcja na podstawie wykrywania kształtów. Zalety mniej zależny od warunków oświetlenia i pogodowych, Wady algorytm składający się z większej ilości etapów (ustalenie kształtu musi być poprzedzone jakimś rodzajem segmentacji która wyodrębni obiekt) Skomplikowany, wymaga dużej mocy obliczeniowej
21 Metody detekcji (segmentacji) znaków W 2001r. Paul Viola i Michael Jones zaprezentowali algorytm uczący się służący do wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym. Nauka polegała na podaniu algorytmowi zestawu próbek prawdziwych oraz fałszywych. Algorytm działał dzięki dwóm mechanizmom: falki Haara oraz AdaBoost
22 Przykłady użytych obrazów przy nauczaniu a) Dobra widoczność b) Znak zacieniony c) Złe oświetlenie d) Rozmyty obraz e) Obraz zniekształcony f) Częściowo przysłonięty
23 Metody detekcji (segmentacji) znaków Detekcja za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. Zalety stosunkowo szybkie działanie przy dużym zbiorze danych uczących wykazuje duży współczynnik prawidłowych wskazań Wady do poprawnego działania wymagany duży zbiór danych uczących konieczność przeprowadzania fazy uczenia
24 Rozpoznanie obrazu Rozpoznawanie jest realizowane jako poszukiwanie podobieństw pomiędzy analizowanym obrazem a zbiorem pewnych oczekiwanych obrazów- wzorców. Wyróżnia się metody rozpoznawania: Metody bezpośredniej analizy obrazu Metody oparte o generację i analizę wektora cech Inne
25 Komercyjnie dostępne systemy rozpoznawania znaków drogowych Mobileye (rozpoznaje i interpretuje znaki drogowe różnego rodzaju: stojące z boku drogi, wyświetlane na elektronicznych tablicach oraz znaki umieszczone na jezdni) Continental (rozpoznaje znaki zgodne z wymogami konwencji w Viennie, sprzężony jest z systemem GPS, dzięki któremu interpretuje sytuacje nieopisane znakami drogowymi)
26 Skuteczność Obecne systemy nie wykazują 100% skuteczności przez co kierowcy nie mogą na nich polegać całkowicie. Najczęstsze błędy: Wykrywanie znaków nie należących do danego pasa ruchu Brak interpretacji sytuacji nieopisanych znakami drogowymi (np. w Polsce koniec ograniczenia prędkości za skrzyżowaniem) Błędne interpretowanie znaków informacyjnych (kategorii D ze względu na duże podobieństwo)
27 Bibliografia Politechnika Warszawska, Praca dyplomowa inżynierska Rozpoznawanie znaków drogowych w sekwencjach wideo P. Onaszkiewicz Akademia Górniczo-Hutnicza, Praca Dyplomowa Magisterska Przenośny system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych A. Pyka Artykuł: An overview of traffic sign detection methods K. Brkić
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia punktowe
Przekształcenia punktowe Przekształcenia punktowe realizowane sa w taki sposób, że wymagane operacje wykonuje sie na poszczególnych pojedynczych punktach źródłowego obrazu, otrzymujac w efekcie pojedyncze
Bardziej szczegółowoPrzygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki.
Przygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki. Zespół bibliotek cyfrowych PCSS 6 maja 2011 1 Cel aplikacji Aplikacja wspomaga przygotowanie poprawnego materiału uczącego dla
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów
WYKŁAD 1 Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów Cel analizy obrazu: przedstawienie każdego z poszczególnych obiektów danego obrazu w postaci wektora cech dla przeprowadzenia procesu rozpoznania
Bardziej szczegółowoPattern Classification
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors
Bardziej szczegółowoAnaliza i przetwarzanie obrazów
Analiza i przetwarzanie obrazów Temat projektu: Aplikacja na system Android wyodrębniająca litery(znaki) z tekstu Marcin Nycz 1. Wstęp Tematem projektu była aplikacja na system Android do wyodrębniania
Bardziej szczegółowoAntyaliasing w 1 milisekundę. Krzysztof Kluczek
Antyaliasing w 1 milisekundę Krzysztof Kluczek Zasada działania Założenia: Metoda bazująca na Morphological Antialiasing (MLAA) wejście: obraz wyrenderowanej sceny wyjście: zantyaliasowany obraz Krótki
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Projekt. z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów
30 czerwca 2015 Akademia Górniczo - Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Projekt z przedmiotu Analiza i Przetwarzanie Obrazów Wykrywanie tablic rejestracyjnych Jagieła Michał IS (GKiPO) Michał Jagieła
Bardziej szczegółowoi ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk
System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:
Bardziej szczegółowoImplementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
Bardziej szczegółowoInterpretacja gestów dłoni w sekwencji obrazów cyfrowych. autor: Karol Czapnik opiekun: prof. dr hab. Włodzimierz Kasprzak
Interpretacja gestów dłoni w sekwencji obrazów cyfrowych autor: Karol Czapnik opiekun: prof. dr hab. Włodzimierz Kasprzak Plan prezentacji Cel pracy magisterskiej Zastosowanie pracy Założenia projektowe
Bardziej szczegółowoZastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D
Zastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D autorzy: Michał Dajda, Łojek Grzegorz opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter I. O projekcie. 1. Celem projektu było stworzenie
Bardziej szczegółoworozpoznawania odcisków palców
w algorytmie rozpoznawania odcisków palców Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej 24 października 2008 Plan prezentacji 1 Wstęp 2 3 Metoda badań Wyniki badań
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Bardziej szczegółowo6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.
WYDZIAŁ: GEOLOGII, GEOFIZYKI I OCHRONY ŚRODOWISKA KIERUNEK STUDIÓW: INFORMATYKA STOSOWANA RODZAJ STUDIÓW: STACJONARNE I STOPNIA ROK AKADEMICKI 2014/2015 WYKAZ PRZEDMIOTÓW EGZAMINACYJNYCH: I. Systemy operacyjne
Bardziej szczegółowoTransformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Bardziej szczegółowoSzacowanie wartości monet na obrazach.
Marcin Nieściur projekt AiPO Szacowanie wartości monet na obrazach. 1. Wstęp. Celem projektu było stworzenie pluginu do programu ImageJ pozwalającego na szacowanie wartości monet znajdujących się na obrazach
Bardziej szczegółowoAUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI
AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI Tomasz Huczek Promotor: dr Adrian Horzyk Cel pracy Zasadniczym celem pracy było stworzenie systemu
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów wykład 2
Przetwarzanie obrazów wykład 2 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Etapy obróbki pozyskanego obrazu Obróbka wstępna
Bardziej szczegółowoSystem wykrywania obiektów (pieszych, rowerzystów, zwierząt oraz innych pojazdów) na drodze pojazdu. Wykonał: Michał Zawiślak
System wykrywania obiektów (pieszych, rowerzystów, zwierząt oraz innych pojazdów) na drodze pojazdu Wykonał: Michał Zawiślak 229355 Co to jest? Systemy wykrywania obiektów, które mogą spowodować kolizję
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowoDydaktyczno-badawczy Poligon ITS Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej WSPÓLNA REALIZACJA
Dydaktyczno-badawczy Poligon ITS Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej WSPÓLNA REALIZACJA 1. Konstrukcja wsporcza ze znakiem VMS, skanerem 3D, stacją pogodową, kamera ANPR, kamera poglądowa,
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe
Bardziej szczegółowoPK Kurs Audytu BRD grudzień 2017
Organizacja ruchu, oznakowanie pionowe i poziome, ograniczenia ruchu wymagania bezpieczeństwa ruchu drogowego i identyfikacja błędów AUDYT 3.6. (2017) Biuro Inżynierii i Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego
Bardziej szczegółowoBadania zachowańpieszych w obszarze przejść dla pieszych z wykorzystaniem analizy obrazu
Badania zachowańpieszych w obszarze przejść dla pieszych z wykorzystaniem analizy obrazu Projekt Opracowanie metody oceny bezpieczeństwa pieszych przy pomocy analizy obrazu wideo Konsorcjum: Instytut Transportu
Bardziej szczegółowoWaga problemu: - liczba pieszych ofiar wypadków drogowych, Innowacyjne rozwiązania dla poprawy bezpieczeństwa na przejściach dla pieszych 2015-11-24
Innowacyjne rozwiązania dla poprawy bezpieczeństwa na przejściach dla pieszych Witold Czajewski, Paweł Dąbkowski, Piotr Olszewski Politechnika Warszawska Sesja nr 1 Systemy zarządzania ruchem i transportem
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów
Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. FPT, Kraków, 1997 Analiza obrazu Analiza obrazu
Bardziej szczegółowoSieciowe Sterowanie Robotem Przemysłowym KUKA KR3 Sprzężonego z Systemem Wizyjnym oraz Systemem Rozpoznawania Mowy
Sieciowe Sterowanie Robotem Przemysłowym KUKA KR3 Sprzężonego z Systemem Wizyjnym oraz Systemem Rozpoznawania Mowy Jakub Machnik, Michał Grycman, Mateusz Konieczny Politechnika Śląska, Gliwice, Polska
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania. Wykład Funkcje. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1
Podstawy programowania. Wykład Funkcje Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Programowanie proceduralne Pojęcie procedury (funkcji) programowanie proceduralne realizacja określonego zadania specyfikacja
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazów - sprawozdanie nr 3
Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3 Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia morfologiczne wywodzą się z morfologii matematycznej, czyli dziedziny, która opiera się na teorii zbiorów, topologii i
Bardziej szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska
Agnieszka Nowak Brzezińska jeden z algorytmów regresji nieparametrycznej używanych w statystyce do prognozowania wartości pewnej zmiennej losowej. Może również byd używany do klasyfikacji. - Założenia
Bardziej szczegółowoOprócz funkcjonalności wymaganych przez zamawiających, urządzenia Hikvision oferują dodatkowo następujące funkcjonalności:
Oprócz funkcjonalności wymaganych przez zamawiających, urządzenia Hikvision oferują dodatkowo następujące funkcjonalności: 1. DS-2CD4224F-IZHS a) Moduł inteligentnej, samouczącej się detekcji ruchu Detekcja
Bardziej szczegółowoBadania zachowań pieszych. z wykorzystaniem analizy obrazu. Piotr Szagała Politechnika Warszawska
Badania zachowań pieszych w obszarze przejść dla pieszych z wykorzystaniem analizy obrazu Projekt Opracowanie metody oceny bezpieczeństwa ń pieszych przy pomocy analizy obrazu wideo Konsorcjum: Instytut
Bardziej szczegółowoProblem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner
Problem eliminacji nieprzystających elementów w zadaniu rozpoznania wzorca Marcin Luckner Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechnika Warszawska Elementy nieprzystające Definicja odrzucania Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoWidzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Bardziej szczegółowoANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)
ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM) LABORATORIUM 5 - LOKALIZACJA OBIEKTÓW METODĄ HISTOGRAMU KOLORU 1. WYBÓR LOKALIZOWANEGO OBIEKTU Pierwszy etap laboratorium polega na wybraniu lokalizowanego obiektu.
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy
Rozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy Wykorzystane materiały: Zadanie W dalszej części prezentacji będzie omawiane zagadnienie rozpoznawania twarzy Problem ten można jednak uogólnić
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski
Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek ciężkości ułożenie przestrzenne momenty wyższych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoKlasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV
Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV Naiwny klasyfikator Bayesa Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną
Bardziej szczegółowoO przetwarzaniu danych. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski
O przetwarzaniu danych R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski www.il.pw.edu.pl/~rg s-rg@siwy.il.pw.edu.pl Technologia i technika Technologia to naukowo uzasadniony sposób posługiwania się środkami
Bardziej szczegółowoSYSTEM BIOMETRYCZNY IDENTYFIKUJĄCY OSOBY NA PODSTAWIE CECH OSOBNICZYCH TWARZY. Autorzy: M. Lewicka, K. Stańczyk
SYSTEM BIOMETRYCZNY IDENTYFIKUJĄCY OSOBY NA PODSTAWIE CECH OSOBNICZYCH TWARZY Autorzy: M. Lewicka, K. Stańczyk Kraków 2008 Cel pracy projekt i implementacja systemu rozpoznawania twarzy, który na podstawie
Bardziej szczegółowoWydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska PROJEKT INŻYNIERSKI
AKADEMIA GÓRNICZO HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska PROJEKT INŻYNIERSKI IMIĘ i NAZWISKO: Zbigniew Winiarski Nr albumu: 237828 KIERUNEK: Informatyka
Bardziej szczegółowoWideorejestrator / kamera samochodowa XBLITZ BLACK BIRD 2.0 GPS
Dane aktualne na dzień: 14-09-2019 00:29 Link do produktu: https://www.wyciagarki.net/wideorejestrator-kamera-samochodowa-xblitz-black-bird-20-gps-p-1126.html Wideorejestrator / kamera samochodowa XBLITZ
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji
Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji 1 Wstęp Obrazy rastrowe są na ogół reprezentowane w dwuwymiarowych tablicach złożonych z pikseli, reprezentowanych przez liczby określające ich jasność
Bardziej szczegółowoPLATFORMA COMARCH SECURITY. Analiza i skracanie wideo
PLATFORMA COMARCH SECURITY Analiza i skracanie wideo ANALIZA I SKRACANIE WIDEO Moduły analiz i skracania wideo stanowią część platformy bezpieczeństwa fizycznego Comarch klasy PSIM (Physical Security Information
Bardziej szczegółowoMatliX + MatliX MS. Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni
MatliX + MatliX MS Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni Matlix jest prostym urządzeniem do wizyjnej kontroli wymiarów i powierzchni komponentów o okrągłych oraz innych
Bardziej szczegółowoWykład 8. Testowanie w JEE 5.0 (1) Autor: Zofia Kruczkiewicz. Zofia Kruczkiewicz
Wykład 8 Testowanie w JEE 5.0 (1) Autor: 1. Rola testowania w tworzeniu oprogramowania Kluczową rolę w powstawaniu oprogramowania stanowi proces usuwania błędów w kolejnych fazach rozwoju oprogramowania
Bardziej szczegółowoFiltrowanie tekstur. Kinga Laurowska
Filtrowanie tekstur Kinga Laurowska Wprowadzenie Filtrowanie tekstur (inaczej wygładzanie) technika polegająca na 'rozmywaniu' sąsiadujących ze sobą tekseli (pikseli tekstury). Istnieje wiele metod filtrowania,
Bardziej szczegółowoArkadiusz Łapiński ETI V gr.9.4. Sieć neuronowa w inteligentnym pojeździe, Tribolite
Arkadiusz Łapiński ETI V gr.9.4 Sieć neuronowa w inteligentnym pojeździe, Tribolite 1 Cel: Określenie czy określony obszar jest drogą (betonową) czy nie. Główne cechy: wykorzystuje kamerę (przechwytującą
Bardziej szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Bardziej szczegółowoScrappiX. Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni
ScrappiX Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni Scrappix jest innowacyjnym urządzeniem do kontroli wizyjnej, kontroli wymiarów oraz powierzchni przedmiotów okrągłych
Bardziej szczegółowoMetody komputerowego przekształcania obrazów
Metody komputerowego przekształcania obrazów Przypomnienie usystematyzowanie informacji z przedmiotu Przetwarzanie obrazów w kontekście zastosowań w widzeniu komputerowym Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz,
Bardziej szczegółowoSystem informacji o zajętos ci miejsc parkingowych w strefie miejskiej
System informacji o zajętos ci miejsc parkingowych w strefie miejskiej inż. Maciej Mysona Koło Naukowe Studentów Transportu i Logistyki LOGISTICS Politechnika Wrocławska Styczeń 2016 r. 1 System informacji
Bardziej szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów Karol Czapnik Podstawowe zastosowania (1) automatyka laboratoria badawcze medycyna kryminalistyka metrologia geodezja i kartografia 2/21 Podstawowe zastosowania (2) komunikacja
Bardziej szczegółowoWtyczka Crop3D. Wstęp. Implementacja. Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków,
Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków, 30.06.2015 Wtyczka Crop3D Wstęp Celem projektu było napisanie wtyczki do programu ImageJ pozwalającej na obcięcie tła i maksymalne skadrowanie
Bardziej szczegółowoProblematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne
Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne dr inż. Ireneusz Wróbel ATH Bielsko-Biała, Evatronix S.A. iwrobel@ath.bielsko.pl mgr inż. Paweł Harężlak mgr inż. Michał Bogusz Evatronix S.A. Plan wykładu
Bardziej szczegółowoAnaliza i przetwarzanie obrazo w
Analiza i przetwarzanie obrazo w Temat projektu: Aplikacja na system ios rozpoznająca tekst Michał Opach 1. Cel projektu Celem projektu było stworzenie aplikacji mobilnej na system operacyjny ios, która
Bardziej szczegółowoOrange Smart City. Piotr Janiak Orange Polska
Orange Smart City Piotr Janiak Orange Polska Wybrane linie produktowe Zdalny odczyt wodomierzy i monitoring sieci wod-kan Energooszczędne i zarządzane oświetlenie Nowoczesny rower miejski Monitorowanie
Bardziej szczegółowowsparcie przeciwpożarowe dla leśników i strażaków
wsparcie przeciwpożarowe dla leśników i strażaków Czym jest? Dla kogo? SmokeDetection to automatyczny system wykrywania dymu. Zadaniem narzędzia jest przeanalizowanie aktualnego obrazu z kamery w celu
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw Budowy Maszyn Zakład Mechaniki
Politechnika Warszawska Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych Instytut Podstaw udowy Maszyn Zakład Mechaniki http://www.ipbm.simr.pw.edu.pl/ Teoria maszyn i podstawy automatyki semestr zimowy 2016/2017
Bardziej szczegółowoAgnieszka Nowak Brzezińska Wykład III
Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład III Naiwny klasyfikator bayesowski jest prostym probabilistycznym klasyfikatorem. Zakłada się wzajemną niezależność zmiennych niezależnych (tu naiwność) Bardziej opisowe
Bardziej szczegółowoInstrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat
Instrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat Użytkownik Indywidualny Raport podobieństwa: ułatwia ocenę samodzielności badanego tekstu, wskazuje liczbę zapożyczonych fragmentów i podaje
Bardziej szczegółowoProblemy związane ze stosowaniem liczników czasu w sygnalizacji świetlnej. Tomasz Folwarski MSR Traffic sp. z o. o.
Problemy związane ze stosowaniem liczników czasu w sygnalizacji świetlnej Tomasz Krukowicz, Marek Buda Politechnika Warszawska Wydział Transportu Tomasz Folwarski MSR Traffic sp. z o. o. Problemy z nazewnictwem:
Bardziej szczegółowoBezzałogowy samolot rozpoznawczy Mikro BSP
Bezzałogowy samolot rozpoznawczy Mikro BSP Konrad Warnicki Tomasz Wnuk Opiekun pracy: dr. Andrzej Ignaczak Kierownik pracy: dr. Ryszard Kossowski Projekt bezzałogowego samolotu rozpoznawczego Konsorcjum:
Bardziej szczegółowoWyznaczanie trójkątów widoczności na skrzyżowaniu dwóch dróg
Wyznaczanie trójkątów widoczności na skrzyżowaniu dwóch dróg ROZPORZĄDZENIE MINISTRA TRANSPORTU I GOSPODARKI MORSKIEJ z dnia 2 marca 1999 r. w sprawie warunków technicznych, jakim powinny odpowiadać drogi
Bardziej szczegółowoLaboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.
Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 9 Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów z funkcjami pozwalającymi na
Bardziej szczegółowoCzym jest OnDynamic? OnDynamic dostarcza wartościowych danych w czasie rzeczywistym, 24/7 dni w tygodniu w zakresie: czasu przejazdu,
Czym jest OnDynamic? OnDynamic (Multimodalny System Monitoringu Ruchu Drogowego) to inteligentna architektura czujników i specjalistycznego oprogramowania, które gwarantują przetwarzanie dużej ilości różnorodnych
Bardziej szczegółowoMetody komputerowe w inżynierii komunikacyjnej. Pomiary ruchu. doc. dr inż. Tadeusz Zieliński r. ak. 2011/12
Metody komputerowe w inżynierii komunikacyjnej Pomiary ruchu doc. dr inż. Tadeusz Zieliński r. ak. 2011/12 Układ wykładu przegląd rodzajów pomiarów detekcja pomiary dynamiczne ważenie pojazdów programy
Bardziej szczegółowoPhoeniX. Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni
PhoeniX Urządzenie do wizyjnej kontroli wymiarów oraz kontroli defektów powierzchni Phoenix jest najnowszą odmianą naszego urządzenia do wizyjnej kontroli wymiarów, powierzchni przedmiotów okrągłych oraz
Bardziej szczegółowoZastosowanie techniki Motion Capture
Zastosowanie techniki Motion Capture Michał Grędziak mgredzia@mion.elka.pw.edu.pl Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska ul. Nowowiejska 15/19 00-665 Warszawa, Polska 13 czerwca
Bardziej szczegółowoWykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad
Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad Analiza i przetwarzanie obrazów Sebastian Lipnicki Informatyka Stosowana,WFIIS Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Struktura i funkcjonalnośd... 4 3. Wyniki...
Bardziej szczegółowoZNAKI I TABLICE PRYZMATYCZNE Partnerzy: Podstawowe informacje dotyczące znaków oraz tablic pryzmatycznych
www.tablicepryzmatyczne.pl ZNAKI I TABLICE PRYZMATYCZNE Partnerzy: Podstawowe informacje dotyczące znaków oraz tablic pryzmatycznych TABLICE PRYZMATYCZNE PROCEDURA 1 PROCEDURA 2 PROCEDURA 3 Największa
Bardziej szczegółowomgr inż. Stanisława Rzewuskiego temat: Passive target detection and localization using low power WIFI transmitters as illuminators
Politechnika Warszawska Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Warszawa, 2 października 2017 r. D z i e k a n a t Uprzejmie informuję, że na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki
Bardziej szczegółowoElżbieta Kula - wprowadzenie do Turbo Pascala i algorytmiki
Elżbieta Kula - wprowadzenie do Turbo Pascala i algorytmiki Turbo Pascal jest językiem wysokiego poziomu, czyli nie jest rozumiany bezpośrednio dla komputera, ale jednocześnie jest wygodny dla programisty,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Poznańska, Zakład Techniki Świetlnej i Elektrotermii. Redukcja poziomu oświetlenia drogowego możliwości i ograniczenia
Małgorzata Górczewska Politechnika Poznańska, Zakład Techniki Świetlnej i Elektrotermii Oświetlenie elektryczne Redukcja poziomu oświetlenia drogowego możliwości i ograniczenia Streszczenie: Wymagania
Bardziej szczegółowoInteligentna Platforma CCTV IP inteligentna analiza obrazu. Inteligentna Platforma CCTV IP. CarR analiza tablic rejestracyjnych
Inteligentna Platforma CCTV IP CarR analiza tablic rejestracyjnych Kamery, które są używane do rozpoznawania tablic rejestracyjnych wymagają dobrego pozycjonowania oraz właściwego pole widzenia dla najlepszej
Bardziej szczegółowoTranspozer czasowy mowy
Transpozer czasowy mowy Politechnika Gdańska ul. Narutowicza 11/12 80-233 Gdańsk www.pg.gda.pl 1. Wprowadzenie Transpozer czasowy mowy został opracowany w celu wspierania rozumienia mowy przez osoby z
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA OBSŁUGI Adapter OBD. Adapter OBD wersja 1.0B (zgodna z software Diego G )
INSTRUKCJA OBSŁUGI Adapter OBD Adapter OBD wersja 1.0B (zgodna z software Diego G3-3.0.6.0) 1. Lista zmian Od wersji 1.0B: ulepszony mechanizm odczytu kodów błędów (zwłaszcza dla protokołów CAN). ulepszony
Bardziej szczegółowoProjekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog
Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog Kraków, 29 maja 2007 Plan prezentacji 1 Wstęp Czym jest planowanie? Charakterystyka procesu planowania 2 Przeglad istniejacych rozwiazań
Bardziej szczegółowoP R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H
W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania
Bardziej szczegółowoOcena zagrożenia na sieci dróg na podstawie doświadczeń programu EuroRAP. Marcin Budzyński, Karol Romanowski Politechnika Gdańska
Ocena zagrożenia na sieci dróg na podstawie doświadczeń programu EuroRAP Zagrożenie e w ruchu u drogowym to: źródło zdarzenia niepożądanego (konflikt drogowy) lub niebezpiecznego (kolizja lub wypadek drogowy
Bardziej szczegółowoWykrywanie twarzy ludzkich na kolorowych obrazach ze złożonym tłem
Wykrywanie ludzkich na kolorowych obrazach ze złożonym tłem Lech Baczyński www.baczynski.com Na podstawie artykułu panów: Yanjiang Wang, Baozong Yuan i in. Do czego przydatne jest wykrywanie (detekcja)?
Bardziej szczegółowoAUTOMATYCZNA AKTUALIZACJA BAZY DANYCH O BUDYNKACH W OPARCIU O WYSOKOROZDZIELCZĄ ORTOFOTOMAPĘ SATELITARNĄ
AUTOMATYCZNA AKTUALIZACJA BAZY DANYCH O BUDYNKACH W OPARCIU O WYSOKOROZDZIELCZĄ ORTOFOTOMAPĘ SATELITARNĄ Ireneusz WYCZAŁEK Zakład Geodezji Politechnika Poznańska CEL Aktualizacja baz danych przestrzennych,
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek cięŝkości ułoŝenie przestrzenne momenty wyŝszych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazu. wykład 3. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009
Analiza obrazu komputerowego wykład 3 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Binaryzacja Binaryzacja jest jedną z ważniejszych ż czynności punktowego przetwarzania obrazów. Poprzedza prawie zawsze
Bardziej szczegółowoFunkcjonalność urządzeń pomiarowych w PyroSim. Jakich danych nam dostarczają?
Funkcjonalność urządzeń pomiarowych w PyroSim. Jakich danych nam dostarczają? Wstęp Program PyroSim zawiera obszerną bazę urządzeń pomiarowych. Odczytywane z nich dane stanowią bogate źródło informacji
Bardziej szczegółowoMetody badawcze Marta Więckowska
Metody badawcze Marta Więckowska Badania wizualne pozwalają zrozumieć proces postrzegania oraz obserwować jakie czynniki wpływają na postrzeganie obrazu. Czynniki wpływające na postrzeganie obrazu to:
Bardziej szczegółowoJulia 4D - raytracing
i przykładowa implementacja w asemblerze Politechnika Śląska Instytut Informatyki 27 sierpnia 2009 A teraz... 1 Fraktale Julia Przykłady Wstęp teoretyczny Rendering za pomocą śledzenia promieni 2 Implementacja
Bardziej szczegółowoIndeksy w bazach danych. Motywacje. Techniki indeksowania w eksploracji danych. Plan prezentacji. Dotychczasowe prace badawcze skupiały się na
Techniki indeksowania w eksploracji danych Maciej Zakrzewicz Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji Zastosowania indeksów w systemach baz danych Wprowadzenie do metod eksploracji
Bardziej szczegółowoInstrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat
Instrukcja interpretacji Raportu podobieństwa systemu Antyplagiat Raport podobieństwa: ułatwia ocenę samodzielności badanego tekstu, wskazuje liczbę zapożyczonych fragmentów i podaje ich źródła. I. Współczynniki
Bardziej szczegółowoJacek Oskarbski Michał Miszewski Joanna Durlik Sebastian Maciołek. Gdynia
ITS w praktyce Zintegrowany System Zarządzania Ruchem TRISTAR Model ruchu i jego zastosowanie we wdrażaniu innowacyjnych rozwiązań w zakresie inżynierii ruchu pierwszy kontrapas autobusowy w Polsce Gdynia
Bardziej szczegółowoPROJEKT ORGANIZACJI RUCHU
Usługi Projektowe mgr inż. Robert Szczepanek 58-100 Świdnica ul. Serbska 25 tel. (074) 851 34 79 kom. 0607 667 901 PROJEKT ORGANIZACJI RUCHU INWESTYCJA: PRZEBUDOWA DROGI GMINNEJ W MIEJSCOWOSCI PIŁAWA DOLNA
Bardziej szczegółowoAnaliza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących
Bardziej szczegółowoSystem wizyjny OMRON Xpectia FZx
Ogólna charakterystyka systemu w wersji FZ3 w zależności od modelu można dołączyć od 1 do 4 kamer z interfejsem CameraLink kamery o rozdzielczościach od 300k do 5M pikseli możliwość integracji oświetlacza
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja dla bezpieczeństwa ruchu drogowego
Sztuczna inteligencja dla bezpieczeństwa ruchu drogowego i porządku publicznego Sympozjum Sztuczna Inteligencja Innowacyjne Rozwiązania Klaster, Wrocław, 16 maja 2008 r. 2005 Trochę statystki 48100 wypadków
Bardziej szczegółowoZarządzanie ruchem przy pomocy technologii informatycznych
Zarządzanie ruchem przy pomocy technologii informatycznych Piotr Olszewski Politechnika Warszawska Informatyka w zarządzaniu drogami zastosowania praktyczne Polski Kongres Drogowy, Stowarzyszenie ITS Polska
Bardziej szczegółowoNocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego
Nocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego Marek Ksepko Krzysztof Gajko Źródło: Swiss birdradar The history http://www.swiss-birdradar.com 3BirdRadarSystem detekcja obiektów
Bardziej szczegółowo