6,437 matches
-
într-un spațiu autocratic și adiabatic se reflectă în ceea ce numeam o filosofie a supraviețuirii. E de subliniat apoi că, parte integrantă din această structură umană duală, eticul reglează din interior "funcționarea", respectiv existența personajului literar. La aceasta se adaugă fundalul asigurat de o impresionantă literatură paremiologică ce îl circumscrie, în reiterări succesive, pe ce se cuvine în raport cu ce nu se cuvine ș. a. Or, dintr-o atare perspectivă raportul dintre realizarea estetică și sancțiunea morală cunoaște diferențe de grad și nu
[Corola-publishinghouse/Science/85095_a_85882]
-
este prezentat în figura 4.2. 4.1. Modulul UNI - materiale textile monocromatice Modulul UNI este destinat inspecției materialelor monocromatice și este alcătuit din două proceduri: procedura de calibrare și procedura de inspecție. Procedura de calibrare constă în determinarea intensității fundalului. Această procedură este necesară pentru a realiza compensarea influențelor introduse de sursa de iluminare asupra intensității perceptibile a materialului textil. Pentru extragerea informației referitoare la intensitate, se realizează o primă achiziție de imagine de un singur frame. Imaginea obținută este
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
biți, ceea ce înseamnă 256 de niveluri de gri. Nivelul 0 corespunde pentru negru iar nivelul 255 corespunde pentru alb. În figura 4.3 este prezentată fereastra interactivă de selectare a ariei rectangulare, pentru care se va determina intensitatea medie a fundalului. După determinarea intensității medii, algoritmul intră automat în procedura de inspecție, prin achiziționarea de frame-uri în mod continuu. Procedura de inspecție utilizează funcții de detectare a muchiilor pe direcții de căutare de tip grid, pentru a descoperi eventualele abateri de la
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
prezentat panoul frontal al instrumentului virtual de inspecție video a materialelor textile de tip UNI pentru un rulaj fără defecte de material. La acest nivel utilizatorul are posibilitatea reglării, pentru obiectele identificate ca defecte, (atât pentru obiectele mai luminoase decât fundalul cât și mai întunecate decât fundalul) a sensibilității de detecție, a dimensiunii minime a defectului, a dimensiunii maxime a defectului, cât și posibilitatea de ignorare a defectelor care ating bordura frame-ului achiziționat. Sensibilitatea este dată în nivele de gri și
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
de inspecție video a materialelor textile de tip UNI pentru un rulaj fără defecte de material. La acest nivel utilizatorul are posibilitatea reglării, pentru obiectele identificate ca defecte, (atât pentru obiectele mai luminoase decât fundalul cât și mai întunecate decât fundalul) a sensibilității de detecție, a dimensiunii minime a defectului, a dimensiunii maxime a defectului, cât și posibilitatea de ignorare a defectelor care ating bordura frame-ului achiziționat. Sensibilitatea este dată în nivele de gri și se referă la abaterea minimă impusă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
defectului și la posibilitatea marcării, clasificării și numerotării acestuia. În figura 4.5 este prezentat panoul frontal al instrumentului virtual în condițiile apariției defectelor. Acestea au fost realizate cu intensități mai mici dar și mai mari decât intensitatea medie a fundalului. Identificarea și numerotarea acestora se realizează separat pentru cele două clase de defecte principale (bright și dark). Diagrama bloc principală a instrumentului virtual, prezentată în figura 4.6 este alcătuită dintr-o sumă de subVI-uri (sub instrumente virtuale) care
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
ambele module UNI și MR variante de lucru pas cu pas. Pentru modulul UNI s-a utilizat o gamă largă de șabloane singulare cu o mare varietate de defecte. Varietatea paletei șabloanelor a fost realizată prin modificarea următorilor parametri: - nuanța fundalului; - dimensiunea defectului; - forma geometrică a defectului; - nuanța defectului. Pentru modulul MR s-au utilizat șabloane cu model repetitiv în pereche. Perechea este constituită dintr-un șablon fără defect, pe care se realizează calibrarea și un șablon care conține diferite tipuri
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
principală IP, provenită de la camera de altitudine CA sau cea obținută prin reconstrucția imaginii (RIT) de la sistemul de camere SC, este supusă unui proces de preprocesare pentru înlăturarea zgomotelor video, urmat de un proces de diferențiere numerică față de imaginea de fundal IF și de aplicarea unui filtru trece-sus pentru evidențierea contururilor. Operația de procesare se realizează prin segmentare, obținându-se imaginea IS. Prin segmentare se obține o partiționare a imaginii numerice în submulțimi. Prin atribuirea pixelilor individuali la aceste submulțimi (denumite
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Nivelul acestor perturbații în domeniul GHz este funcție de distanță și de numărul de vehicule de pe o suprafață dată, putând provoca diverse probleme de compatibilitate electromagnetică. Analiza variantelor de amplasare a camerelor video relevă următoarele inconveniente în implementarea sistemului. 2. Extragerea fundalului Analiza video a traficului poate furniza o gamă largă de informații globale privind desfășurarea traficului rutier (viteza generală de trafic, ocuparea benzilor de circulație, viteza individuală a benzilor), capacitatea de identificare individuală a autovehiculelor, și planificarea traficului. Problemele inerente apărute
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
în mișcare dintr-o secvență video este un obiectiv fundamental în multe aplicații de supravegherea video, monitorizarea și analiza traficului rutier, detecția pietonilor și traiectoriei, recunoașterea gesturilor în interfața om-mașină. O abordare comună în interpretarea imaginilor presupune modelarea și separarea fundalului, identificarea obiectelor în mișcare din partea de imagine care diferă în mod semnificativ de modelul de fundal, considerată prim plan. Separarea fundalului de prim plan este o tehnică ce înlătură componentele fixe, imobile dintr-o secvență video, unde este creat un
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
monitorizarea și analiza traficului rutier, detecția pietonilor și traiectoriei, recunoașterea gesturilor în interfața om-mașină. O abordare comună în interpretarea imaginilor presupune modelarea și separarea fundalului, identificarea obiectelor în mișcare din partea de imagine care diferă în mod semnificativ de modelul de fundal, considerată prim plan. Separarea fundalului de prim plan este o tehnică ce înlătură componentele fixe, imobile dintr-o secvență video, unde este creat un cadru de referință al componentelor staționare. Odată creat, cadrul de referință este extras din toate imaginile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
detecția pietonilor și traiectoriei, recunoașterea gesturilor în interfața om-mașină. O abordare comună în interpretarea imaginilor presupune modelarea și separarea fundalului, identificarea obiectelor în mișcare din partea de imagine care diferă în mod semnificativ de modelul de fundal, considerată prim plan. Separarea fundalului de prim plan este o tehnică ce înlătură componentele fixe, imobile dintr-o secvență video, unde este creat un cadru de referință al componentelor staționare. Odată creat, cadrul de referință este extras din toate imaginile componente. Se consideră că pe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
creat un cadru de referință al componentelor staționare. Odată creat, cadrul de referință este extras din toate imaginile componente. Se consideră că pe durata aplicației camera rămâne nemișcată. Astfel, fiecare secvență video este comparată cu un modelul de referință pentru fundal. Pixelii din cadrul curent care diferă semnificativ de fundal sunt considerați obiecte în mișcare. Acești pixeli „din prim plan” sunt suplimentar prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Odată creat, cadrul de referință este extras din toate imaginile componente. Se consideră că pe durata aplicației camera rămâne nemișcată. Astfel, fiecare secvență video este comparată cu un modelul de referință pentru fundal. Pixelii din cadrul curent care diferă semnificativ de fundal sunt considerați obiecte în mișcare. Acești pixeli „din prim plan” sunt suplimentar prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
secvență video este comparată cu un modelul de referință pentru fundal. Pixelii din cadrul curent care diferă semnificativ de fundal sunt considerați obiecte în mișcare. Acești pixeli „din prim plan” sunt suplimentar prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă cu acuratețe mișcării obiectelor de interes. Există trei tehnici de separare a fundalului de prim plan: - diferențierea cadrelor; - extragerea fundalului; - fluxul optic
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
semnificativ de fundal sunt considerați obiecte în mișcare. Acești pixeli „din prim plan” sunt suplimentar prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă cu acuratețe mișcării obiectelor de interes. Există trei tehnici de separare a fundalului de prim plan: - diferențierea cadrelor; - extragerea fundalului; - fluxul optic. Diferențierea cadrelor nu conduce la bune rezultate când obiectele nu sunt suficient texturate iar metoda calculului
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
prelucrați pentru localizarea obiectului și identificarea traiectoriei. Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă cu acuratețe mișcării obiectelor de interes. Există trei tehnici de separare a fundalului de prim plan: - diferențierea cadrelor; - extragerea fundalului; - fluxul optic. Diferențierea cadrelor nu conduce la bune rezultate când obiectele nu sunt suficient texturate iar metoda calculului fluxului optic este consumatoare de timp și dificil de realizat în timp real. Deși multe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Deoarece separarea fundalului este adesea primul pas în multe aplicații video, este important ca pixelii rămași după separarea fundalului să corespundă cu acuratețe mișcării obiectelor de interes. Există trei tehnici de separare a fundalului de prim plan: - diferențierea cadrelor; - extragerea fundalului; - fluxul optic. Diferențierea cadrelor nu conduce la bune rezultate când obiectele nu sunt suficient texturate iar metoda calculului fluxului optic este consumatoare de timp și dificil de realizat în timp real. Deși multe tehnici de extragere a fundalului au fost
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
cadrelor; - extragerea fundalului; - fluxul optic. Diferențierea cadrelor nu conduce la bune rezultate când obiectele nu sunt suficient texturate iar metoda calculului fluxului optic este consumatoare de timp și dificil de realizat în timp real. Deși multe tehnici de extragere a fundalului au fost propuse în literatura de specialitate, problema identificării obiectelor în mișcare într-un mediul complex este încă departe de a fi complet rezolvată. Există multe cerințe în dezvoltarea unui bun algoritm de extragere a fundalului. În primul rând, trebuie
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
tehnici de extragere a fundalului au fost propuse în literatura de specialitate, problema identificării obiectelor în mișcare într-un mediul complex este încă departe de a fi complet rezolvată. Există multe cerințe în dezvoltarea unui bun algoritm de extragere a fundalului. În primul rând, trebuie să fie insensibil la modificările de iluminare. În al doilea rând, ar trebui să elimine obiectele nestaționare care fac parte din fundal cum ar fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
fi complet rezolvată. Există multe cerințe în dezvoltarea unui bun algoritm de extragere a fundalului. În primul rând, trebuie să fie insensibil la modificările de iluminare. În al doilea rând, ar trebui să elimine obiectele nestaționare care fac parte din fundal cum ar fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În cele din urmă, propriul model intern al fundalului ar trebui să reacționeze rapid la schimbările de fundal cum ar fi mașinile care se opresc sau pornesc
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
la modificările de iluminare. În al doilea rând, ar trebui să elimine obiectele nestaționare care fac parte din fundal cum ar fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În cele din urmă, propriul model intern al fundalului ar trebui să reacționeze rapid la schimbările de fundal cum ar fi mașinile care se opresc sau pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
trebui să elimine obiectele nestaționare care fac parte din fundal cum ar fi frunzele în cădere, ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În cele din urmă, propriul model intern al fundalului ar trebui să reacționeze rapid la schimbările de fundal cum ar fi mașinile care se opresc sau pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la o cameră staționară care controlează traficul într-o intersecție
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
ploaia, ninsoarea și umbrele obiectelor în mișcare. În cele din urmă, propriul model intern al fundalului ar trebui să reacționeze rapid la schimbările de fundal cum ar fi mașinile care se opresc sau pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la o cameră staționară care controlează traficul într-o intersecție. Într-un mediu exterior, algoritmul de extragere a fundalului trebuie să se adapteze nivelelor diferite de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
pornesc. Pentru ca un algoritm de extragere a fundalului să fie bun trebuie rezolvate o serie de probleme. Să considerăm o secvență video de la o cameră staționară care controlează traficul într-o intersecție. Într-un mediu exterior, algoritmul de extragere a fundalului trebuie să se adapteze nivelelor diferite de iluminare de la diferite momente de timp ale zilei și condițiilor de mediu cum ar fi ceața sau ninsoarea, care modifică fundalul. Umbrele în mișcare, realizate de obiectele în mișcare trebuie eliminate. Evoluția complexă
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]