6,258 matches
-
derivatele spațiale și temporale sunt uneori utilizate pentru a obține informații legate de frontiere și mișcare. Principalul neajuns al folosirii culorii în modelarea fundalului este complexitatea mărită pentru estimarea parametrilor modelului. Modelarea fundalului este o etapă de bază a oricărui algoritm de extragere a fundalului. Multe cercetări au fost realizare pentru dezvoltarea unui model de fundal care să fie insensibil la modificările de mediu în fundal, dar suficient de sensibile pentru a identifica toate obiectele de interes aflate în mișcare. Tehnicile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
3. Rutina fundamentală, rutina de detecție a condițiilor de vizibilitate și rutina de detecție a situațiilor de urgență 3.1 Rutina fundamentală Rutina fundamentală are drept scop determinarea gradului de umplere în zonele de interes (ROI). Aplicarea pe etape a algoritmului dezvoltat este prezentă pentru două artere de circulație în paralel, marcate prin zona rectangulară punctată. În figura 3.1 sunt prezentate imaginile de debut ale procesării. Îmbunătățirea calității imaginii. În general, calitatea unei imagini poate fi apreciată pe baza contrastului
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
Rutina de identificare a situațiilor de urgență Rutina de identificare a situațiilor de urgenta are drept scop identificarea prezentei unui girofar in funcțiune atașat la un vehicul de intervenție, in vederea acordării prin semaforizare a unei cai de acces prioritară. Algoritmul dezvoltat este alcătuit din doua blocuri principale: memorarea patternului și identificarea patternului într-o imagine achiziționată. Funcțiile auxiliare utilizate au rolul de a stabili configurațiile și metodele de identificare. Poziția (unghiul) și dimensiunile scalate ale elementului de identificat nu influențează
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
dezvoltat este alcătuit din doua blocuri principale: memorarea patternului și identificarea patternului într-o imagine achiziționată. Funcțiile auxiliare utilizate au rolul de a stabili configurațiile și metodele de identificare. Poziția (unghiul) și dimensiunile scalate ale elementului de identificat nu influențează algoritmul de potrivire a patternului. De asemenea variațiile intensității de iluminare nu influențează scorul algoritmului de potrivire. Algoritmul de procesare utilizează identificări încrucișate pentru cele doua zone de culori diferite (figura 3.8). După identificarea patternurilor în imagine, se calculează variația
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
imagine achiziționată. Funcțiile auxiliare utilizate au rolul de a stabili configurațiile și metodele de identificare. Poziția (unghiul) și dimensiunile scalate ale elementului de identificat nu influențează algoritmul de potrivire a patternului. De asemenea variațiile intensității de iluminare nu influențează scorul algoritmului de potrivire. Algoritmul de procesare utilizează identificări încrucișate pentru cele doua zone de culori diferite (figura 3.8). După identificarea patternurilor în imagine, se calculează variația intensității acestora intr-un interval de timp. Variația in timp a intensității reprezintă un
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
auxiliare utilizate au rolul de a stabili configurațiile și metodele de identificare. Poziția (unghiul) și dimensiunile scalate ale elementului de identificat nu influențează algoritmul de potrivire a patternului. De asemenea variațiile intensității de iluminare nu influențează scorul algoritmului de potrivire. Algoritmul de procesare utilizează identificări încrucișate pentru cele doua zone de culori diferite (figura 3.8). După identificarea patternurilor în imagine, se calculează variația intensității acestora intr-un interval de timp. Variația in timp a intensității reprezintă un parametru de estimare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
a diagramei de legături a fost structurată pe subVI-uri astfel încât ocuparea memoriei procesorului să fie minimă, alocarea unui spațiu de memorie către una din rutinele implicate se realizează doar în momentul activării acesteia de către lanțul logic de desfășurare al algoritmului. 4. Algoritmul de comandă fuzzy Dezvoltarea algoritmului de comandă fuzzy s-a realizat pentru următoarele ipoteze: - intersecția este izolată, cu patru intrări din direcțiile nord, sud, est, vest; - dacă traficul pe direcția nord - sud este deschis circulației atunci traficul pe
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
de legături a fost structurată pe subVI-uri astfel încât ocuparea memoriei procesorului să fie minimă, alocarea unui spațiu de memorie către una din rutinele implicate se realizează doar în momentul activării acesteia de către lanțul logic de desfășurare al algoritmului. 4. Algoritmul de comandă fuzzy Dezvoltarea algoritmului de comandă fuzzy s-a realizat pentru următoarele ipoteze: - intersecția este izolată, cu patru intrări din direcțiile nord, sud, est, vest; - dacă traficul pe direcția nord - sud este deschis circulației atunci traficul pe direcția est
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
pe subVI-uri astfel încât ocuparea memoriei procesorului să fie minimă, alocarea unui spațiu de memorie către una din rutinele implicate se realizează doar în momentul activării acesteia de către lanțul logic de desfășurare al algoritmului. 4. Algoritmul de comandă fuzzy Dezvoltarea algoritmului de comandă fuzzy s-a realizat pentru următoarele ipoteze: - intersecția este izolată, cu patru intrări din direcțiile nord, sud, est, vest; - dacă traficul pe direcția nord - sud este deschis circulației atunci traficul pe direcția est - vest este oprit; - schimbările de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
cablată (hardware) în structuri dedicate sau sub formă de program (software). 4.1. Parametrii de fuzificare Deoarece variabilele manipulate de un sistem pe bază de reguli sunt mulțimi fuzzy, proiectarea începe prin alegerea variabilelor lingvistice ce descriu mărimile implicate în algoritm: - in1 - grad de ocupare axa circulată - in2 - grad de ocupare axa oprită - u - extensia de timp Pentru aceste variabile se stabilesc domeniile în care acestea iau valori, domenii denumite universuri de discurs (ud). În primul rând, atât gradele de ocupare
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
ocupare ale axelor intersecției cât și extensia de timp a culorii verzi sunt variabile pozitive. În al doilea rând, chiar dacă pentru variabilele de intrare, de exemplu, se poate stabili un univers de discurs de [0, 100%], pentru a oferi flexibilitate algoritmului de comandă în această etapă de proiectare, toate domeniile de valori se consideră controlabile prin limitele lor pozitive astfel: - universurile de discurs ale variabilelor de intrare sunt intervalele [0, ud(in1)], respectiv [0, ud(in2)]; - universul de discurs al variabilei
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
va face uz de expertiza sa în luarea deciziei în modul următor: DACĂ traficul de mașini de pe calea deschisă circulației este aglomerat ȘI numărul de mașini de pe calea oprită este mic ATUNCI continuă circulația pe calea deschisă. Date fiind variabilele algoritmului de comandă, acest raționament devine: DACĂ gradul de ocupare a axei circulate este mare ȘI gradul de ocupare a axei oprite este mic ATUNCI extensia de timp a culorii verzi este medie. Regula fuzzy care traduce această declarație în parametrii
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
verifică starea controlerelor panoului frontal, pentru a reactiva comunicația doar în cazul modificării acesteia. Interfața comunicației CV stabilește parametrii de achiziție video. Rutina de identificare tip afișaj determină dacă se utilizează un echipament cu afișare analogică sau digitală în vederea selectării algoritmului de extragere a valorii numerice. Gama de măsurare (G) este introdusă ca mărime suplimentară de intrare la acest nivel. Rutina de calcul a incertitudinii este de tip aritmetic și furnizează datele principale necesare realizării buletinului de conformitate. Dacă echipamentul supus
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
loc formarea comenzii prin concatenarea funcțiilor ce trebuie transmise prin interfața GPIB. Secvența de oprire a calibratorului este prezentată în figura 1.7. Se transmite către calibrator funcția OUTP OFF. 2. Metoda de extragere a valorii numerice pentru afișajele numerice Algoritmul de extragere a valorii numerice pentru afișajele digitale utilizează un protocol de identificare la nivel de cifră (7 segmente) prin identificarea stării fiecărui segment constitutiv. Structura generala a algoritmului este prezentată în figura 2.1 secvența 1 și figura 2
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
OFF. 2. Metoda de extragere a valorii numerice pentru afișajele numerice Algoritmul de extragere a valorii numerice pentru afișajele digitale utilizează un protocol de identificare la nivel de cifră (7 segmente) prin identificarea stării fiecărui segment constitutiv. Structura generala a algoritmului este prezentată în figura 2.1 secvența 1 și figura 2.2 secvența 2, fiind numerotat fiecare pas din execuție. Secvența 1 are rolul de a stabili coordonatele fiecărui segment al tuturor cifrelor indicatorului, pentru care se va utiliza o
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84097_a_85422]
-
prin aplicarea generatorului (împărțirea fiecărei laturi a triunghiului în 2 părți egale, deci N=2), unirea mijlocului fiecărei laturi cu mijlocul celeilalte și eliminarea triunghiului astfel format din mijloc, se obtin 3 triunghiuri selfsimilare. Prin repetarea la nesfârșit a acestui algoritm se obține sita lui Sierpinski Este interesant de observat că sita Sierpinski combină selfsimilaritatea cu o alta simetrie clasică, rotația. Structura este congruentă cu ea însăși dacă se rotește în jurul centrului propriu cu un unghi de 1200 sau un multiplu
BIOFIZICA by Servilia Oancea () [Corola-publishinghouse/Science/533_a_1006]
-
marginale dar și decantările operate de literatura modernă ne conduc la schițarea a cel puțin patru nivele cu principalele corelate umane (sub raportul, în esență, al atitudinilor fundamentale): nivelul mitic (înțeleptul) nivelul religios (prelatul) nivelul național (eroul) nivelul socio-istoric (parvenitul) Algoritmul de mai sus e fără-ndoială elastic întrucât, interferându-se în universul imaginarului, ipostazele omului sud-est european oferă tabloul complex al unui spațiu (nu numai) cultural, puternic istoricizat și redevabil, în aceeași măsură, unor cadre cu valoare încă paradigmatică, înțeleptul
[Corola-publishinghouse/Science/85095_a_85882]
-
on-line, cu detecție continuă sau intermitentă, majoritatea utilizând senzori punctuali de culoare de tip CCD; - Sisteme de detecție a defectelor de material, multe dintre acestea în variantă constructivă off-line, bazate ca și în cazul anterior pe senzori punctuali CCD. În ceea ce privește algoritmii de inspecție și metodele prin care aceștia au fost implementați, o sinteză a celor mai semnificative rezultate obținute relevă manifestarea următoarelor tendințe : - Utilizarea sistemelor automate de inspecție video cu contrast ridicat, bazate pe prag adaptiv și filtrare digitală cum este
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
cinci clase a fost dezvoltat de I. M. Dar, pe baza transformatei Radon și a clasificatorilor fuzzy <footnote Dar, I. M., Mahmood, W. & Vachtsevanos, G., Automated pilling detection and fuzzy classification of textile fabrics, Proc. SPIE, 1997, 3029: 26-36. footnote>. Algoritmi de clasificare a defectelor, dezvoltat prin utilizarea unor rețele neuronale artificiale multistrat, sunt prezentați în <footnote epage, R., Laurendeau, D. & Gagnon, R., Extraction of texture features with a multiresolution neural network, Proc. SPIE, 1709: 64-75. footnote>, <footnote A. Kumar. Neural
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
Georgia Institute of Technology On line fabric inspection system uses neural networks, fuzzy logic and wavelets to help improve textile quality, 1997 footnote>. Arhitecturile sistemelor de inspecție video dezvoltate până în acest moment se confruntă cu următoarele probleme: diferențele conceptuale între algoritmii dezvoltați pentru detecția defectelor de material și cei utilizați pentru verificarea calității tratamentelor de vopsire, dependența severă dintre rata de depistare a defectelor și stabilitatea parametrilor sistemelor de iluminare (intensitate, spectru de radiație), existența zgomotului de frecvență înaltă produs de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
vopsire, dependența severă dintre rata de depistare a defectelor și stabilitatea parametrilor sistemelor de iluminare (intensitate, spectru de radiație), existența zgomotului de frecvență înaltă produs de motorul de acționare, apariția unor semnalizări false datorate impurităților pe suprafața lentilei camerei video. Algoritmii utilizați în mod curent pentru detecția defectelor de material sunt caracteristici sistemelor de rezoluție ridicată care procesează informația în sensul verificării existenței zonelor de discontinuitate anormală. O rezoluție satisfăcătoare poate fi obținută doar prin poziționarea senzorilor optici foarte aproape de materialul
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
procesează informația în sensul verificării existenței zonelor de discontinuitate anormală. O rezoluție satisfăcătoare poate fi obținută doar prin poziționarea senzorilor optici foarte aproape de materialul analizat. Pentru creșterea vitezei de procesare a informației video aceasta este clasificată pe nivele de gri. Algoritmii folosiți pentru depistarea defectelor de vopsire a materialului textil procesează informația referitoare la zone relativ mari de material pentru detectarea unor eventuali gradienți dați de neuniformitatea tratamentului aplicat. Soluția avută în vedere de proiectul VIRTINS pentru realizarea unui sistem de
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
unor eventuali gradienți dați de neuniformitatea tratamentului aplicat. Soluția avută în vedere de proiectul VIRTINS pentru realizarea unui sistem de detecție combinată a celor două tipuri de defecte o constituie utilizarea unui senzor-cameră color liniar, produs nou apărut pe piață. Algoritmii specifici proiectați și implementați sunt de prelucrare rapidă a datelor și asigură verificarea materialului textil la viteze ridicate de circulație. Fluctuațiile intensității iluminării pot produce variații ale nuanțelor de gri ale matricei datelor de intrare, conducând către defecte false. Soluțiile
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
lentilei. 1. Arhitectura generală a sistemului VIRTINS Procedura de inspecție prevede ca sistemul să fie inițializat prin intermediul unei rutine de “instruire”, pentru ca apoi să fie sesizate abaterile ce pot apărea pe parcursul inspecției materialului. Schimbările sesizate sunt analizate cu ajutorul mai multor algoritmi de detecție pentru a se separa defectele reale de variațiile normale, acceptate în material. După detecție, urmează localizarea defectului, stabilirea coordonatelor, a mărimii lui și înregistrarea acestuia în biblioteca de defecte. Arhitectura sistemului este structurată pe două niveluri principale: nivelul
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]
-
încărcare a imaginii de referință fr(i,j) prelevă din materialul supus inspecției un eșantion lipsit de defecte, la care se va face referire în comparațiile ulterioare. Blocul de pre-procesare PP are ca funcție de bază detectarea defectelor reale și utilizează algoritmi binari de procesare în vederea reducerii fluxului de date. Matricea datelor de intrare f(i,j) este rectificată cu ajutorul a două praguri adaptive T1(i) și T2(i), obținându-se imaginea binară B(i,j). Această secvență are rolul de a
Sisteme video by Codrin Donciu () [Corola-publishinghouse/Science/84096_a_85421]