POLECAMY
Autor:
Zbigniew Bubliński, Joanna Grabska-Chrząstowska, Mirosław Jabłoński, Joanna Kwiecień, Zbigniew Mikrut, Piotr Pawlik, Jaromir Przybyło, Ryszard Tadeusiewicz, Paweł Tylek, Józef Walczyk
Format:
ibuk
W monografii skupiamy się ocenie zdrowotności żołędzi na podstawie automatycznego rozpoznawania topografii zmian mumifikacyjnych. Będziemy więc mieli do czynienia z dwoma układami do automatycznej analizy i rozpoznawania obrazów z dwóch kamer umieszczonych w dwóch kluczowych miejscach opisanego wyżej automatu. Miejscami tymi będą wizyjny system detekcji orientacji żołędzi, potrzebny do tego, by wykryć i odpowiednio odwrócić żołędzie transportowane do chwytaka i skaryfikatora w niewłaściwej pozycji, oraz wizyjny system oceny jakości przekrojów żołędzi, niezbędny do klasyfikacji nasion na takie, które dobrze rokują i dlatego będą wykorzystane do siewu, oraz takie, w których wnętrzu można się doszukać znamion zaawansowanych procesów mumifikacyjnych, które czynią problematycznym lub wręcz nieprawdopodobnym udane kiełkowanie sadzonki dębu z takiego nasiona.
Rok wydania | 2017 |
---|---|
Liczba stron | 132 |
Kategoria | Inne |
Wydawca | Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Andrzej Lang |
ISBN-13 | 978-83-7837-579-1 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
1. Wstęp | |
1.1. Geneza, cel i zakres monografii | |
1.2. Przedsiewne traktowanie nasion dębu szypułkowego | |
1.3. Wpływ skaryfikacji na kiełkowanie nasion oraz jakość sadzonek | |
1.4. Możliwość oceny żywotności nasion poddanych skaryfikacji | |
1.5. Zawartość monografii | |
2. Wizyjny system detekcji orientacji żołędzi | |
2.1. Baza danych | |
2.2. Algorytmy detekcji orientacji żołędzi | |
2.3. Porównanie metod i podsumowanie | |
3. Wizyjny system oceny jakości przekrojów żołędzi - baza danych | |
3.1. Wstęp | |
3.2. Założenia systemu | |
3.3. Budowa systemu | |
3.4. Metodyka tworzenia bazy danych | |
3.5. Zawartość bazy danych | |
3.6. Działanie systemu | |
3.7. Oceny ekspertów jako materia porównawczy do ewaluacji algorytmów | |
3.8. Podział na zbiory: uczący i testowy | |
4. Wizyjny system oceny jakości przekrojów żołędzi - przetwarzanie wstępne danych obrazowych | |
4.1. Reprezentacja danych obrazowych | |
4.2. Normalizacja obrazów przekrojów | |
4.3. Segmentacja | |
4.4. Półautomatyczna anotacja cech | |
5. Wizyjny system oceny jakości przekrojów żołędzi - ekstrakcja cech | |
5.1. Klasyczne histogramy | |
5.2. Wielkości statystyczne obliczane globalnie i w obszarach | |
5.3. Histogramy strukturalne | |
6. Wizyjny system oceny jakości przekrojów żołędzi - klasyfikacja | |
6.1. Uwagi wstępne - miary jakości klasyfikacji | |
6.2. Podział zbioru dostępnych obrazów | |
6.3. Najprostsza metoda klasyfikacji: algorytm k najbliższych sąsiadów | |
6.4. Zastosowani sztucznych sieci neuronowych w programie Statistica | |
6.5. Klasyfikacja sieciami neuronowymi skonstruowanymi w środowisku MATLABa | |
7. Podsumowanie | |