[{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BlogPosting","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/system-wykrywania-wikipedia\/#BlogPosting","mainEntityOfPage":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/system-wykrywania-wikipedia\/","headline":"System wykrywania – Wikipedia","name":"System wykrywania – Wikipedia","description":"before-content-x4 Artyku\u0142 w Wikipedii, Free L’Encyclop\u00e9i. after-content-x4 I System wykrywania to system pozwalaj\u0105cy u\u017cytkownikowi na automatyczne obserwowanie zdarzenia za po\u015brednictwem","datePublished":"2019-12-04","dateModified":"2019-12-04","author":{"@type":"Person","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/#Person","name":"lordneo","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/author\/lordneo\/","image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/44a4cee54c4c053e967fe3e7d054edd4?s=96&d=mm&r=g","height":96,"width":96}},"publisher":{"@type":"Organization","name":"Enzyklop\u00e4die","logo":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/wiki4\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/download.jpg","width":600,"height":60}},"image":{"@type":"ImageObject","@id":"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Special:CentralAutoLogin\/start?type=1x1","url":"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Special:CentralAutoLogin\/start?type=1x1","height":"1","width":"1"},"url":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/system-wykrywania-wikipedia\/","wordCount":1427,"articleBody":"     (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});before-content-x4Artyku\u0142 w Wikipedii, Free L’Encyclop\u00e9i.        (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4I System wykrywania to system pozwalaj\u0105cy u\u017cytkownikowi na automatyczne obserwowanie zdarzenia za po\u015brednictwem urz\u0105dzenia elektronicznego lub mechanicznego.Mo\u017cemy rozr\u00f3\u017cni\u0107 kilka rodzaj\u00f3w system\u00f3w detekcji, kt\u00f3re s\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 wielu obszar\u00f3w. Przede wszystkim bezpiecze\u0144stwo osobiste (system wykrywania w\u0142ama\u0144) lub IT (System Intrusion Network). Nast\u0119pnie, z powodu rosn\u0105cej komputeryzacji, m\u0119\u017cczy\u017ani starali si\u0119 automatycznie identyfikowa\u0107 obiekty, aby kontrolowa\u0107 swoje terytorium (radar) lub wymieni\u0107 formularze (np. :: System wykrywania panelu drogowego ).          (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4Podej\u015bcie jest proste, jego zasad\u0105 jest por\u00f3wnanie celu z modelem obecnym w pami\u0119ci, kt\u00f3ry obejmuje dwa etapy: Modelowanie formularza, kt\u00f3re nale\u017cy wiedzie\u0107. Decyzja -podejmowanie cz\u0142onkostwa tego formularza do znanej klasy. Diagram synoptyczny  etap akwizycji danych; Etap w celu zmniejszenia ilo\u015bci informacji do manipulowania, co jest bardzo wa\u017cne, aby zachowa\u0107 tylko u\u017cyteczn\u0105 cz\u0119\u015b\u0107. Po pierwsze, jest to konieczne wyodr\u0119bnienie informacji w postaci cech (np. Reprezentatywne wektory); Etap decyzji, kt\u00f3ry jest wsp\u00f3\u0142pracowany, stosuj\u0105c odpowiednio wybrane regu\u0142y, poprzednie obserwacje i klasy; Klasyfikacja Krok oceny wydajno\u015bci. Etap informacji informacji jest niezb\u0119dny. Rzeczywi\u015bcie, informacje szczeg\u00f3lnie w przypadku obraz\u00f3w zawieraj\u0105 imponuj\u0105c\u0105 ilo\u015b\u0107 cz\u0119sto zb\u0119dnych informacji do operacji por\u00f3wnawczych. Dlatego szukamy nast\u0119puj\u0105cych element\u00f3w: Uzyskaj nisk\u0105 wymiarowo\u015b\u0107 charakterystyki obrazu, dlatego zmniejszona liczba parametr\u00f3w; Zachowaj tylko odpowiednie informacje, aby rozr\u00f3\u017cni\u0107 dwa obiekty w dw\u00f3ch r\u00f3\u017cnych klasach, ale kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 s\u0105siednie; Zapewnij pewn\u0105 geometryczn\u0105 koherencj\u0119 tej przestrzeni, to znaczy, \u017ce minimalna odleg\u0142o\u015b\u0107 jest r\u00f3wnowa\u017cna maksymalnego podobie\u0144stwa. Table of Contents       (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4System wykrywania panelu drogowego [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Przeanalizuj segmenty par [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Zastosowanie ferroelektrycznego korelatora ciek\u0142ego kryszta\u0142u [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Ograniczenia [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Linki zewn\u0119trzne [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] System wykrywania panelu drogowego [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Z obrazu lub serii obraz\u00f3w system automatycznie analizuje trzy -wymiarowe informacje i podejmuje decyzje w przypadku sztucznej inteligencji. Umo\u017cliwia to zapewnienie zgodno\u015bci z wprowadzaniem paneli drogowych, zarz\u0105dzanie ich zapasami i bardziej wydajne w odniesieniu do wymiany i utrzymania paneli drogowych. W ten spos\u00f3b najpierw oszacujemy ich kszta\u0142ty i kolory, dzi\u0119ki aparatowi cyfrowemu i przetwarzaniu obrazu, aby okre\u015bli\u0107 ich pozycje geograficzne w stosunku do niego. W tym celu mo\u017cemy oprze\u0107 si\u0119 na dw\u00f3ch metodach. Przeanalizuj segmenty par [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Jak mo\u017cemy zauwa\u017cy\u0107, panele maj\u0105 te same formy, s\u0105 to tr\u00f3jk\u0105ty, zaciski lub prostok\u0105ty w przybli\u017ceniu tego samego rozmiaru. Ich g\u0142\u00f3wn\u0105 cech\u0105 jest to, \u017ce wszystkie sk\u0142adaj\u0105 si\u0119 z jednorodnych region\u00f3w. Ich wykrycie b\u0119dzie \u0142atwiejsze, poniewa\u017c umieszczamy si\u0119 w przestrzeni RGB. W tym celu mo\u017cliwe jest u\u017cycie dw\u00f3ch jednostek segmentacyjnych: Segmentacja oparta na nieci\u0105g\u0142o\u015bci luminancji na obrazie w celu okre\u015blenia istnienia dowolnego panelu za pomoc\u0105 analizy konturowej. Drugi oparty jest na segmentacji tekstury i koloru, a zatem umo\u017cliwia okre\u015blenie charakteru panelu. Segmentacja przez kontury Po wykryciu nag\u0142ej zmienno\u015bci luminancji obrazu jest to przedmiot obwodu charakteryzuj\u0105cego kszta\u0142t lub obiekt. W literaturze istnia\u0142y cztery rodzaje kszta\u0142t\u00f3w paneli (r\u00f3wnoboczny, okr\u0105g\u0142y, kwadratowy, prostok\u0105tny tr\u00f3jk\u0105t). Umo\u017cliwia to scharakteryzowanie nieci\u0105g\u0142o\u015bci poprzez badanie zmienno\u015bci luminancji. Rzeczywi\u015bcie, podniesienie luminancji obrazu jest og\u00f3lnie reprezentowane przez mniej lub bardziej brutaln\u0105 nieci\u0105g\u0142o\u015b\u0107. W ten spos\u00f3b b\u0119dziemy mogli przetworzy\u0107 obraz otrzymany w celu wykrycia paneli drogowych. Segmentacja kolor\u00f3w Przeprowadzimy analiz\u0119 wed\u0142ug koloru paneli i zgodnie z ich odpowiedzi\u0105 cz\u0119stotliwo\u015bci b\u0119dziemy w stanie ustali\u0107, czy obiekt, kt\u00f3ry wcze\u015bniej wykryli\u015bmy, jest rzeczywi\u015bcie panelem.Ta metoda jest bardzo korzystna, poniewa\u017c mo\u017ce si\u0119 zdarzy\u0107 w czasie rzeczywistym. Ponadto analiza segmentacji umo\u017cliwia wcze\u015bniej sklasyfikowa\u0107 okre\u015blon\u0105 kategori\u0119 panelu.Pomimo wszystkiego mo\u017ce si\u0119 odby\u0107 tylko w ci\u0105gu dnia, poniewa\u017c metoda segmentacji paneli opiera si\u0119 na zjawiskach absorpcji i odbicia bia\u0142ego \u015bwiat\u0142a (pochodz\u0105cego ze s\u0142o\u0144ca). Zastosowanie ferroelektrycznego korelatora ciek\u0142ego kryszta\u0142u [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Niedawny rozw\u00f3j przestrzennych modulator\u00f3w \u015bwiat\u0142a ciek\u0142okrystalicznego \u015bwiat\u0142a i ustanowienie optycznych algorytm\u00f3w filtrowania korelacji rozwin\u0119\u0142y si\u0119 w dziedzinie optyki zdolno\u015b\u0107 do rozpoznawania form geometrycznych w czasie rzeczywistym. Zasady funkcjonowania Jest to bardziej globalne podej\u015bcie ni\u017c metoda segmentacji, kt\u00f3ra ma na celu por\u00f3wnanie obrazu ze wszystkimi przet\u0142umaczonymi wersjami innego obrazu. Od dawna polega\u0142 na poszukiwaniu szczytu autokorelacji (metod\u0105 filtrowania), ale w ostatnich latach by\u0142o przedmiotem nowych wa\u017cnych zmian. Charakterystyka techniczna Korelator ciek\u0142okrystaliczny jest widoczny w laboratorium optycznym National School of Telecommunications w Bretanii.To jest oko\u0142o 45 cm \u00d7 30 cm \u00d7 20 cm . Dzia\u0142a z \u017ar\u00f3d\u0142em lasera na zewn\u0105trz. Istnieje jeszcze jeden bardziej kompaktowy i u\u017cywany do innych por\u00f3wnywalnych zastosowa\u0144 wymiar\u00f3w: 30 cm \u00d7 15 cm \u00d7 8 cm . G\u0142\u00f3wna zaleta metody korelacji w znacznym zmniejszeniu informacji poprzez usuni\u0119cie wszystkiego, co nie jest konieczne. Koszt Koszt korelatora ciek\u0142ego kryszta\u0142u wynosi od 10 000 do 15 000 \u20ac \u20ac , zale\u017cy to g\u0142\u00f3wnie od komponent\u00f3w wy\u015bwietlania. Ograniczenia [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] Wed\u0142ug ACA systemy te maj\u0105 ograniczenia: mog\u0105 rozpozna\u0107 wygas\u0142e lub nieprawid\u0142owe panele, ale nie rozpoznaj\u0105 ukrytych paneli [[[ Pierwszy ] . Linki zewn\u0119trzne [[[ modyfikator |. Modyfikator i kod ] [Pierwszy] : Tezy na przetwarzanie obrazu w celu wydobycia cech niezb\u0119dnych do lokalizacji i rozpoznawania paneli drogowych.       (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});after-content-x4"},{"@context":"http:\/\/schema.org\/","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/#breadcrumbitem","name":"Enzyklop\u00e4die"}},{"@type":"ListItem","position":2,"item":{"@id":"https:\/\/wiki.edu.vn\/all2pl\/wiki27\/system-wykrywania-wikipedia\/#breadcrumbitem","name":"System wykrywania – Wikipedia"}}]}]