Rozpoznávání objektů ve video sekvencích

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Rozpoznávání objektů ve video sekvencích"

Transkript

1 Rozpoznávání objektů ve video sekvencích Object recognition in video sequences Ing. Quy Ich PHAM, Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno Prof. Ing. Rudolf JALOVECKÝ, CSc Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno Ing. Martin POLÁŠEK, PhD Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno Resumé: Tento článek se zabývá rozpoznávání objektů ve městském prostředí. Navrhli jsme jeden algoritmus pro rozpoznávání cílů využitím techniky template matching v infračervených (IR), video sekvencích a ve video sekvencích získaných ve viditelné oblasti. Uživatel jednoduše zvolí daný objekt, v určitém okamžiku, v žádaném průběhu detekce objektů. Na základě charakteristických znaků zvoleného objektu, byla v navrženém algoritmu použita technika Template Matching, k nalezení daného objektu v obraze. Tento algoritmus byl testován v programu MATLAB a MATLAB - Simulink. This paper deals with object recognition in urban environmental condition. We proposed a method for targets recognition using template matching technique in infrared (IR) video sequences and video sequences acquired in visible range. A user simply chooses the given object at some point during detection. On the basis of feature of selected object, the algorithm employed the template matching techniques to find the object. The designed algorithm was tested in program MATLAB and MATLAB - SIMULINK. 1. Algoritmus pro rozpoznávání Představíme studium o rozpoznávání objektů ve video sekvencí použitím template matching techniky. Existuje mnoho kritérií podobnosti používaných v technice template matching [1]. V tomto článku jsme použivali kritérium podobnosti normalizovanou vzájemnou korelaci. Abychom vypočítali koeficient normalizované vzájemné korelace, byl použit tento vztah [2]

2 c u, v x, y x, y f x, y f g x u, y v u, v 2 f x, y f u, v g x u, y v g g 2 1 / 2 (1) kde: x y x y f, - souřadnice obrazu, g, - souřadnice obrazu g, g - střední hodnota souřadnice obrazu g, f u, v - střední hodnota souřadnice oblasti pod obrazu g. Základní princip algoritmu je následující. Předpokládejme, že objekt je vybrán v čase t s těžištěm T, a známe největší relativní rychlosti mezi kamerou a cílovým vct. Z tohoto plyne, že největší vzdálenost, na kterou se může tento objekt pohybovat po dobu intervalu Δt, je omezena kružnicí se středem T v čase t a poloměru R. Poloměr R je určen vztahem. R v ct t (2) kde: t t t k 1 F (3) v ct v t v c F snímková frekvence, k krok, vt rychlost cíle ve video sekvenci, vc rychlost kamery. Uživatel ořízne vzorkový obraz g, který by měl odpovídat cíli v původním obraze. Poté se parametry x, y, w, h použijí k určení xf, yf, wf, hf. Tyto proměnné jsou zobrazeny na obr. 1. (4) Obr. 1: Princip výběru obrazů z originálního obrazu -185-

3 K vyříznutí vzorkového obrazu ze snímku jsme použili MATLAB příkaz imcrop [3]. x f x tv h 2 (5) y f y tv h 2 (6) w f hn w (7) h f hn h (8) kde: hn Zvolená konstanta, tv Zvolená konstanta kdy tv = hn - 1. Princip algoritmu je popsán na obrázku 2 (obr. 2), což je červený - zelený - modrý (RGB) snímek i ze zdroje videa se načte a převede na šedý snímek [4, 5 a 6]. V intervalu (u, v) budeme aplikovat techniku template matching. V okamžiku kdy i = u, pomocí funkce imcrop ořízneme vzorkový obraz g. Poté se ořízne obraz f na základě xf, yf, wf, hf. Když i > u algoritmus automaticky porovnává vzorek obrazu g se skutečným obrazem f pomocí techniky template matching. Když je souřadnice cíle změněna, je nutné upravit proměnné xf, yf, wf, hf, abychom mohli oříznout nový obraz f. Proměnné jsou vypočteny na základě změn v cílové poloze. Po celou dobu zpracování se obraz g nezmění. Objekt bude považován za potenciální cíl v případě, že algoritmus najde normalizovaný korelační koeficient maxcc, který je větší než 0.8. Pokud je maxcc větší než 0.9, cíl je okamžitě rozpoznán. V případě 0.8 < maxcc < 0.9 bude cíl uznán, Obr. 2: Princip algoritmu -186-

4 pokud splňuje další podmínky. V tomto článku jsme použili podmínku polohy, který porovná nové pozice s předchozími polohami cíle. 2. Experimentální výsledky Navržený algoritmus byl testován pro dvě specifické situace. V prvním případě, každý zpracovávaný snímek z video sekvence obsahuje pouze jeden zájmový objekt. V ostatních, každý snímek video sekvence obsahuje mnoho různých zájmových objektů. K dispozici jsou tři parametry k, (hn, tv) a velikost cíle, které můžou být změněny k ověření algoritmu. V prvním případě jsme testovali účinky změn parametrů algoritmu. Doba výpočtu algoritmu závisí na výběru parametrů. 2.1 Ve videu s výskytem jediného cíle Změna velikosti vzorkového obrazu g Byly testovány 3 následující případy. Velikost obrazu g je podobná jako obraz cíle, Velikost obrazu g je větší než obraz cíle, Velikost obrazu g je menší než obraz cíle. Ve všech třech případech, velikost obrazu f je vždy dvojnásobek velikosti obrazu g. Účelem změny velikosti obrazu g je testovat rychlost zpracování a přesnost algoritmu použitím techniky template matching. Obr. 3: Tři používané případy 1. případ Obr. 4: Použití parametrů 1. případ -187-

5 Pokud je velikost obrazu g větší, než je velikost cíle, doba zpracování je vyšší. Přesnost rozeznávání cíle se však také snižuje. Na obrázku (Obr. 4) je zeleně vyznačen případ s nejlepšími výsledky Case 1 Case 2 Case 3 Cross correlation coefficients Frames Obr. 5: Změna koeficientu normované vzájemné korelace 1. případ Obrázek 6 (Obr. 6) ukazuje pohyb cíle v obraze, v daném intervalu (u, v). Uražené vzdálenosti jsou označeny červenou, modrou, zelenou barvou. Obr. 6: Výsledky rozpoznávání 1. případ Změna velikosti obrazu f Obrázek 7 ukazuje závislost příčného korelačního koeficientu v různých snímcích. V případě, že velikost obrazu g je stejná jako cíl; modré, zelené a červené křivky jsou stejné, je rozdíl pouze v době výpočtu (viz Obr. 8). V případě, že velikost obrazu g je menší než cíl, jsou výsledky purpurové a žluté křivky lepší než výsledek světle modré křivky. Fialová křivka je nejlepší výsledek v porovnání s ostatními

6 Cross correlation cofficient Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case Frames Obr. 7: Změna koeficientu normované vzájemné korelace 2. případ Obr. 8: Použití parametrů 2. případ Vliv prostředí na algoritmus Nyní budeme pokračovat v testování algoritmus pro případ, kdy cíl je částečně zakrytý překážkami, např. v podobě stromů. Vlivem tohoto zakrytí se vlastnosti cíle se změní. Obrázek 9 ukazuje u-tý originální snímek a 3 případy různých velikostí g. Obr. 9: Tři použivané případy 3. případu Obr. 10: Použití parametrů 3. případu -189-

7 Obr. 11: Výsledky rozpoznávání 3. případu Šipky znázorňují směr cíle a jeho délka představuje vzdálenost ujetou od 6. do 80. snímku, viz obrázek 11. Na stejném obrázku modré, zelené a červené křivky označují směr a uraženou vzdálenost cíle určené pomocí algoritmu Vliv pohybu cíle na algoritmus Dále byl testován případ, kdy cíle se přibližuje směrem ke kameře. V tomto případě se velikost cíle změní, takže hodnota maxcc se mění také. Obr. 12: Tři použivané případy 4. případu Cross correlation coefficients th frame Frames Obr. 13: Změna koeficientu normované vzájemné korelace 4. případu Obrázek 13 ukazuje výsledek algoritmu. Hodnota maxcc klesla pod 0.8 od 83. snímku. To znamená, že algoritmus nebude správně identifikovat cíl mezi snímky 83 až

8 2.2 Ve videu s výskytem několik cílů Nyní budeme testovat video sekvence, které obsahují mnoho objektů pro různé velikosti obrazu f. Důvodem je testování schopnosti algoritmu v případě, že obraz f obsahuje více než jeden objekt. K otestování této situace je nutné, aby velikost vzorkového obrazu g byla co nejvíce shodná s velikostí cíle v daném snímku Změna velikosti obrazu f první případ V tomto případě jsme změnili velikost obraz f, aby jeho velikost byla rovna dvojnásobku velikosti vzorkového obrazu g. V obrázku f, máme tedy pouze jeden objekt, který chceme rozpoznat. Obr. 14: Výsledky rozpoznávání 5. případu Cross correlation coefficients Frames Obr. 15: Změna koeficientu normované vzájemné korelace 5. případu Změna velikosti obrazu f druhý případ V tomto případě jsme změnili velikost obrazu f, aby jeho velikost byla šestinásobkem velikosti vzorkového obrazu g. V obrazu f se nachází dva objekty

9 Obr. 16: Výsledky rozpoznávání 6. případu Cross correlation coefficients Frames Obr. 17: Změna koeficientu normované vzájemné korelace 6. případu 3. Závěr Z těchto srovnání můžeme vyhodnotit, že technika template matching může být realizována v IR video sekvenci k rozpoznání daného cíle. Změny intenzity a velikosti vzorkového obrazu má vliv na kritérium podobnosti tj. koeficient normalizované vzájemné korelace. Ve video sekvencích s výskytem mnoha objektů, stále můžeme používat výběr jednoho objektu ve snímku videa k rozpoznání objektů v jiných snímcích. Z výše uvedených poznatků je patrné, že při výběru velikosti vzorkového obrazu s téměř shodnou velikostí s cílem a současně výběrem velikosti obrazu f s dvou až tří násobnou velikostí vzorkového snímku g, nám dá výsledek s vysokou přesností a doba zpracování je přijatelná. V případě nepohybujícího se cíle, koeficient vzájemné korelace maxcc se mění méně ve srovnání s případem pohybujícího se cíle. V případě pohybujících se objektů, se mění směr pohybu cíle a vzdálenost cíl kamera. Z toho plyne, že snímaný tvar cíle se také mění s časem a tím pádem se mění i korelační koeficient. Ke zlepšení detekce cíle by bylo vhodné, aby se vzorkový obraz g, po určité době, aktualizoval. Tím by se zabránilo snižování hodnoty -192-

10 korelačního koeficientu. V tomto článku jsme testovali první případ, tj. vzorkový obraz g je při době zpracování beze změny. Literatura [1] AHUJA, Siddhant. Normalized Cross Correlation. Wordpress.com [online]. [cit ]. Dostupné z: [2] BRUNELLI, Roberto. Template matching techniques in computer vision: theory and practice. Chichester, U.K.: Wiley, 2009, x, 338 p. ISBN , [3] Crop image - MATLAB imcrop [online]. Matlab. Dostupné z: [4] GONZALEZ, Rafael C a Richard E WOODS. Digital image processing. 3rd ed. Upper Saddle River: Pearson, c2008, xxii, 954 s. ISBN X, [5] Nobuyuki Otsu (1979). A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 9 (1): doi: /tsmc , [6] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Using Threshold Techniques for Object Detection in Infrared Images. V: Proceedings of the 16th International Conference on Mechatronics Mechatronika Brno: University of Technology, Brno, 2014, p ISBN , [7] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. Using template matching technique for object detection in infrared images. V: Transport Means Kaunas, Lithuania: Kaunas University of Technology, Lithuania, 2014, p ISSN X, [8] PHAM, Quy Ich; POLÁŠEK, Martin. algorithm for military object detection using image data. V: Designing an Air transportation system with multi-level resilience. Colorado Springs, USA: ALR International, 2014, p. "3D3-1"-"3D3-15". ISBN Dedikace The work presented in this paper has been supported by the Ministry of Defence and Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic (K206 Student research program Implementation of modern technologies in avionics systems -193-

Návrh a implementace algoritmů pro adaptivní řízení průmyslových robotů

Návrh a implementace algoritmů pro adaptivní řízení průmyslových robotů Návrh a implementace algoritmů pro adaptivní řízení průmyslových robotů Design and implementation of algorithms for adaptive control of stationary robots Marcel Vytečka 1, Karel Zídek 2 Abstrakt Článek

Více

Seznam výsledků: Rudolf Jalovecký

Seznam výsledků: Rudolf Jalovecký Seznam výsledků: Rudolf Jalovecký Celkem: 153 Elektronické dokumenty [A] 1. BYSTŘICKÝ, Radek; JALOVECKÝ, Rudolf. Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel. Prezentace. 2007. ISBN 80 7231

Více

Analýza chování algoritmu MSAF při zpracování řeči v bojových prostředcích

Analýza chování algoritmu MSAF při zpracování řeči v bojových prostředcích Analýza chování algoritmu MSAF při zpracování řeči v bojových prostředcích Analysis of MSAF algorithm for speech enhancement in combat vehicles Ing. Jaroslav Hovorka MESIT přístroje spol. s r.o., Uherské

Více

ROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE

ROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií ROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE AUTOREFERÁT DISERTAČNÍ PRÁCE 2005 JOSEF CHALOUPKA

Více

Laserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti

Laserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti Laserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti Ing. Bronislav Koska Ing. Martin Štroner, Ph.D. Doc. Ing. Jiří Pospíšil, CSc. ČVUT Fakulta stavební Praha Článek popisuje laserový skenovací systém

Více

STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO

STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO ZVLÁKŇOVÁNÍ J. Kula, M. Tunák, D. Lukáš, A. Linka Technická Univerzita v Liberci Abstrakt V posledních letech se uplatňuje výroba netkaných, nanovlákenných vrstev,

Více

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY

TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY V PROSTŘEDÍ MATLAB K. Nováková, J. Kukal FJFI, ČVUT v Praze ÚPŘT, VŠCHT Praha Abstrakt Při rozpoznávání D binárních objektů z jejich diskrétní realizace se využívají

Více

Genetické programování 3. část

Genetické programování 3. část 1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Genetické programování 3. část Macháček Martin Elektrotechnika 08.04.2011 Jako ukázku použití GP uvedu symbolickou regresi. Regrese je statistická metoda

Více

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ

PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ PARAMETRICKÁ STUDIE VÝPOČTU KOMBINACE JEDNOKOMPONENTNÍCH ÚČINKŮ ZATÍŽENÍ Ing. David KUDLÁČEK, Katedra stavební mechaniky, Fakulta stavební, VŠB TUO, Ludvíka Podéště 1875, 708 33 Ostrava Poruba, tel.: 59

Více

ON-LINE SLEDOVÁNÍ POHYBUJÍCÍHO SE PŘEDMĚTU S VYUŽITÍM DIGITÁLNÍ KAMERY ON-LINE TRACKING OF MOVING OBJECT USING DIGITAL CAMERA

ON-LINE SLEDOVÁNÍ POHYBUJÍCÍHO SE PŘEDMĚTU S VYUŽITÍM DIGITÁLNÍ KAMERY ON-LINE TRACKING OF MOVING OBJECT USING DIGITAL CAMERA ON-LINE SLEDOVÁNÍ POHYBUJÍCÍHO SE PŘEDMĚTU S VYUŽITÍM DIGITÁLNÍ KAMERY ON-LINE TRACKING OF MOVING OBJECT USING DIGITAL CAMERA Jan Mareš 1, Lucie Gráfová 2, Aleš Procházka 3 Anotace: Příspěvek popisuje

Více

NUMERICKÉ ŘEŠENÍ VIBROIZOLACE STROJE

NUMERICKÉ ŘEŠENÍ VIBROIZOLACE STROJE NUMERICKÉ ŘEŠENÍ VIBROIZOLACE STROJE Jiří Vondřich., Radek Havlíček. Katedra mechaniky a materiálů, Fakulta elektrotechnická, ČVUT Praha Abstract Vibrace stroje způsobují nevyvážené rotující části stroje,

Více

Anténní řada 2x2 pro přenos digitálního TV signálu v pásmu 4,4 až 5 GHz

Anténní řada 2x2 pro přenos digitálního TV signálu v pásmu 4,4 až 5 GHz Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Issue: 2012 14 3 Anténní řada 2x2 pro přenos digitálního TV signálu v pásmu 4,4 až 5 GHz 2x2 antenna array for receiving of the digital Tv signal working in the band

Více

SOFTWARE NA ZPRACOVÁNÍ MRAČEN BODŮ Z LASEROVÉHO SKENOVÁNÍ. Martin Štroner, Bronislav Koska 1

SOFTWARE NA ZPRACOVÁNÍ MRAČEN BODŮ Z LASEROVÉHO SKENOVÁNÍ. Martin Štroner, Bronislav Koska 1 SOFTWARE NA ZPRACOVÁNÍ MRAČEN BODŮ Z LASEROVÉHO SKENOVÁNÍ SOFTWARE FOR PROCESSING OF POINT CLOUDS FROM LASER SCANNING Martin Štroner, Bronislav Koska 1 Abstract At the department of special geodesy is

Více

POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM

POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM POŽADAVKY UŽIVATELE DOPRAVNÍHO SYSTÉMU USER REQUIREMENTS TRANSPORT SYSTEM Rudolf Kampf 1 Anotace: Článek se zabývá problematikou základních parametrů, které ovlivňují volbu dopravního prostředku uživatelem.

Více

Obsluha měřicích zařízení kontaktní metody

Obsluha měřicích zařízení kontaktní metody T E C H N I C K Á U N I V E R Z I T A V L I B E R C I FAKULTA STROJNÍ KATEDRA VÝROBNÍCH SYSTÉMŮ A AUTOMATIZACE Obsluha měřicích zařízení kontaktní metody Ing. Petr Keller, Ph.D. Ing. Petr Zelený, Ph.D.

Více

2 VLIV POSUNŮ UZLŮ V ZÁVISLOSTI NA TVARU ZTUŽENÍ

2 VLIV POSUNŮ UZLŮ V ZÁVISLOSTI NA TVARU ZTUŽENÍ Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - Technické univerzity Ostrava číslo 1, rok 2010, ročník X, řada stavební článek č. 6 Marie STARÁ 1 PŘÍHRADOVÉ ZTUŽENÍ PATROVÝCH BUDOV BRACING MULTI-STOREY BUILDING

Více

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION

PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION PREDIKCE DÉLKY KOLONY V KŘIŽOVATCE PREDICTION OF THE LENGTH OF THE COLUMN IN THE INTERSECTION Lucie Váňová 1 Anotace: Článek pojednává o předpovídání délky kolony v křižovatce. Tato úloha je řešena v programu

Více

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů.

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů. 1/ 13 Klepnutím lze upravit styl předlohy Klepnutím lze upravit styl předlohy www.splab.cz Soft biometric traits in de identification process Hair Jiri Prinosil Jiri Mekyska Zdenek Smekal 2/ 13 Klepnutím

Více

INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION

INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION VLIV INFORMATIVNÍ TABULE NA ZMĚNU RYCHLOSTI VE VYBRANÉ LOKALITĚ INFLUENCE OF SPEED RADAR SIGN ON VELOCITY CHANGE IN THE SELECTED LOCATION Martin Lindovský 1 Anotace: Článek popisuje měření prováděné na

Více

SOFTWARE PRO ANALÝZU LABORATORNÍCH MĚŘENÍ Z FYZIKY

SOFTWARE PRO ANALÝZU LABORATORNÍCH MĚŘENÍ Z FYZIKY SOFTWARE PRO ANALÝZU LABORATORNÍCH MĚŘENÍ Z FYZIKY P. Novák, J. Novák, A. Mikš Katedra fyziky, Fakulta stavební, České vysoké učení technické v Praze Abstrakt V rámci přechodu na model strukturovaného

Více

Transect analysis of reconstructed georelief of the Lake Most area in the years 1938, 1953, 1972, 1982 and 2008

Transect analysis of reconstructed georelief of the Lake Most area in the years 1938, 1953, 1972, 1982 and 2008 Analýza profilů rekonstruovaného reliéfu v oblasti Mosteckého jezera z let 1938, 1953, 1972, 1982 a 2008 Transect analysis of reconstructed georelief of the Lake Most area in the years 1938, 1953, 1972,

Více

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu

Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií. Manuál k programu Metoda Monte Carlo a její aplikace v problematice oceňování technologií Manuál k programu This software was created under the state subsidy of the Czech Republic within the research and development project

Více

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného) Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného) 1 Obecný popis metody Particle Image Velocimetry, nebo-li zkráceně PIV, je měřící

Více

Vyhodnocení experimentálního měření kmitání vibrační třídičky pomocí optické metody

Vyhodnocení experimentálního měření kmitání vibrační třídičky pomocí optické metody Vyhodnocení experimentálního měření kmitání vibrační třídičky pomocí optické metody Bc. Martin Machač, Ing. Jan Hoidekr ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav konstruování a částí stojů, Technická 4, 166

Více

Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017

Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017 Studentská tvůrčí a odborná činnost STOČ 2017 Detekce a analýza pohybu osob založená na analýze obrazu Bc. Robin Antonič Mendelova univerzita v Brně, Zemědělská 1 20. dubna 2017 FAI UTB ve Zlíně Klíčová

Více

APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL

APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL APROXIMACE KŘIVEK V MATLABU NEWTONŮV INTERPOLAČNÍ POLYNOM CURVE FITTING IN MATLAB NEWTON INTERPOLATION POLYNOMIAL Jiří Kulička 1 Anotace: Článek se zabývá odvozením, algoritmizací a popisem konstrukce

Více

Systémy digitálního vodotisku. Digital Watermarking Systems

Systémy digitálního vodotisku. Digital Watermarking Systems Systémy digitálního vodotisku Digital Watermarking Systems Simona PEJSAROVÁ Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakulta Katedra informačních technologií Kamýcká 129, Praha 6, Česká

Více

VÝVOJ NOVÉHO REGULAČNÍHO ALGORITMU KOTLE VERNER S PODPOROU PROGRAMU MATLAB

VÝVOJ NOVÉHO REGULAČNÍHO ALGORITMU KOTLE VERNER S PODPOROU PROGRAMU MATLAB VÝVOJ NOVÉHO REGULAČNÍHO ALGORITMU KOTLE VERNER S PODPOROU PROGRAMU MATLAB Úvod S. Vrána, V. Plaček Abstrakt Kotel Verner A25 je automatický kotel pro spalování biomasy, alternativních pelet, dřevních

Více

Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery

Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery Mareš, J., Vacek, M. Koudela, D. Vysoká škola chemicko-technologická Praha, Ústav počítačové a řídicí techniky, Technická 5, 166 28, Praha 6 e-mail:

Více

NEW TRANSPORT TECHNOLOGY - BUSES ON CALL

NEW TRANSPORT TECHNOLOGY - BUSES ON CALL NEW TRANSPORT TECHNOLOGY - BUSES ON CALL Jiří Čejka, Ladislav Bartuška 1 ABSTRACT The article deals with the provision of transport services through an alternative method - buses on call. This new technology

Více

Vliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin

Vliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin Vliv realizace, vliv přesnosti centrace a určení výšky přístroje a cíle na přesnost určovaných veličin doc. Ing. Martin Štroner, Ph.D. Fakulta stavební ČVUT v Praze 1 Úvod Při přesných inženýrsko geodetických

Více

NÁVRH ZPRACOVÁNÍ DAT SCIO V PROSTŘEDÍ GIS

NÁVRH ZPRACOVÁNÍ DAT SCIO V PROSTŘEDÍ GIS NÁVRH ZPRACOVÁNÍ DAT SCIO V PROSTŘEDÍ GIS Zajícová Zuzana Geoinformatika VŠB Technická univerzita Ostrava 17. Listopadu 15 708 33 Ostrava Poruba E-mail: zzajic@volny.cz Abstract The aim of this work is

Více

Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10

Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10 Office 2007 Styles Autor: Jakub Oppelt Vedoucí práce: Ing. Václav Novák, CSc. Školní rok: 2009 10 Abstrakt Tato práce se zabývá novým grafickým uživatelským rozhraním, který se objevil s nástupem Microsoft

Více

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš

Quantization of acoustic low level signals. David Bursík, Miroslav Lukeš KVANTOVÁNÍ ZVUKOVÝCH SIGNÁLŮ NÍZKÉ ÚROVNĚ Abstrakt Quantization of acoustic low level signals David Bursík, Miroslav Lukeš Při testování kvality A/D převodníků se používají nejrůznější testovací signály.

Více

Karta předmětu prezenční studium

Karta předmětu prezenční studium Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.

Více

CONTROLLING IN LOGISTICS CHAIN

CONTROLLING IN LOGISTICS CHAIN CONTROLLING IN LOGISTICS CHAIN Jaroslav Morkus, Rudolf Kampf, Alan Andonov 1, Rudolf Kampf 2 ABSTRACT The article is focused on the controlling in logistics chain. It deals with the basic methodology using

Více

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS

POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS POPTÁVKA PO VEŘEJNÉ DOPRAVĚ V ZÁVISLOSTI NA ŠKOLSTVÍ V KRAJI TRANSPORT DEMAND DEPENDS ON EDUCATION ON REGIONS Kateřina Pojkarová Anotace:Dopravu vužívají lidé za různým účelem, mimo jiné i ke svým cestám

Více

Odečítání pozadí a sledování lidí z nehybné kamery. Ondřej Šerý

Odečítání pozadí a sledování lidí z nehybné kamery. Ondřej Šerý Odečítání pozadí a sledování lidí z nehybné kamery Ondřej Šerý Plán Motivace a popis úlohy Rozdělení úlohy na tři části Detekce pohybu Detekce objektů Sledování objektů Rozbor každé z částí a nástin několika

Více

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D

Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D Volba zobrazení (Direct Current, Scaling) - FFT 1D, FFT 2D Jiří Stančík Fakulta chemická, Vysoké učení technické v Brně Purkyňova 118, 61200 Brno e-mail: HTUxcstancik@fch.vutbr.czUTH Úkolem této práce

Více

SIFT: Scale Invariant Feature Transform Automatické nalezení korespondencí mezi dvojicí obrázků

SIFT: Scale Invariant Feature Transform Automatické nalezení korespondencí mezi dvojicí obrázků SIFT: Scale Invariant Feature Transform Automatické nalezení korespondencí mezi dvojicí obrázků lukas.mach@gmail.com Přílohy (videa, zdrojáky, ) ke stažení na: http://mach.matfyz.cz/sift Korespondence

Více

Profesor Ing. Aleš Komár, CSc. Aplikace palivového aditiva v provozu vojenské techniky AČR

Profesor Ing. Aleš Komár, CSc. Aplikace palivového aditiva v provozu vojenské techniky AČR VOJENSKÝ PROFESIONÁL Profesor Ing. Aleš Komár, CSc. Aplikace palivového aditiva v provozu vojenské techniky AČR Článek prezentuje výsledky obranného výzkumu MO k zajištění ekonomičnosti a bezpečnosti provozu

Více

1. ÚVOD 2. MAGNETOMETRY 2.1. PRINCIP MAGNETOMETRŮ 2009/26 18. 5. 2009

1. ÚVOD 2. MAGNETOMETRY 2.1. PRINCIP MAGNETOMETRŮ 2009/26 18. 5. 2009 ZÁKLADNÍ PRVK KONSTRUKCE ELEKTRONICKÉO KOMPASU Ing. David Skula Ústav automatizace a měřicí techniky Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně Kolejní 2960/4, 612 00 Brno Email: xskula00@stud.feec.vutbr.cz

Více

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results Jedno- a více-rozměrné parametrické testy k porovnání výsledků Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Katedra analytické chemie, Universita

Více

PM generátory s různým počtem pólů a typem vinutí pro použití v manipulační technice

PM generátory s různým počtem pólů a typem vinutí pro použití v manipulační technice Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 014 16 PM generátory s různým počtem pólů a typem vinutí pro použití v manipulační technice PM Generators with Different Number of Poles an Wining Types for

Více

Použití softwaru VisVAP pro vývoj nových systémů řízení dopravy aplikace fuzzy algoritmů pro LŘD a SSZ.

Použití softwaru VisVAP pro vývoj nových systémů řízení dopravy aplikace fuzzy algoritmů pro LŘD a SSZ. Použití softwaru VisVAP pro vývoj nových systémů řízení dopravy aplikace fuzzy algoritmů pro LŘD a SSZ. ČVUT v Praze Fakulta dopravní, Ústav aplikované informatiky v dopravě Zdroj: http://www.okruhprahy.cz/

Více

Stanovení typu pomocného regulátoru v rozvětvených regulačních obvodech

Stanovení typu pomocného regulátoru v rozvětvených regulačních obvodech Proceedings of International Scientific onference of FME Session 4: Automation ontrol and Applied Informatics Paper 7 Stanovení typu pomocného regulátoru v rozvětvených regulačních obvodech DAVIDOVÁ, Olga

Více

Název práce: DIAGNOSTIKA KONTAKTNĚ ZATÍŽENÝCH POVRCHŮ S VYUŽITÍM VYBRANÝCH POSTUPŮ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU AKUSTICKÉ EMISE

Název práce: DIAGNOSTIKA KONTAKTNĚ ZATÍŽENÝCH POVRCHŮ S VYUŽITÍM VYBRANÝCH POSTUPŮ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU AKUSTICKÉ EMISE Ing. 1 /12 Název práce: DIAGNOSTIKA KONTAKTNĚ ZATÍŽENÝCH POVRCHŮ S VYUŽITÍM VYBRANÝCH POSTUPŮ ZPRACOVÁNÍ SIGNÁLU AKUSTICKÉ EMISE Školitel: doc.ing. Pavel Mazal CSc Ing. 2 /12 Obsah Úvod do problematiky

Více

Citlivost kořenů polynomů

Citlivost kořenů polynomů Citlivost kořenů polynomů Michal Šmerek Univerzita obrany v Brně, Fakulta ekonomiky a managementu, Katedra ekonometrie Abstrakt Článek se zabývá studiem citlivosti kořenů na malou změnu polynomu. Je všeobecně

Více

Zpracování obrazové informace pro monitorování spalovacích procesů v průmyslové praxi za pomoci Wolfram Mathematica

Zpracování obrazové informace pro monitorování spalovacích procesů v průmyslové praxi za pomoci Wolfram Mathematica Zpracování obrazové informace pro monitorování spalovacích procesů v průmyslové praxi za pomoci Wolfram Mathematica l. Úvod Zvyšování účinnosti spalovacích procesů v různých odvětvích techniky a průmyslu

Více

Integrovaná dvoupásmová flíčkovo-monopólová anténa

Integrovaná dvoupásmová flíčkovo-monopólová anténa Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2015 17 2 Integrovaná dvoupásmová flíčkovo-monopólová anténa The integrated dual band monopole patch-antenna David Krutílek, Michal Mrnka, Vladimír Hebelka,

Více

Laboratorní přípravek DUOCOPTER

Laboratorní přípravek DUOCOPTER Laboratorní přípravek DUOCOPTER Laboratory equipment DUOCOPTER Ing. Radek Bystřický, Ph.D. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: radek.bystricky@unob.cz Resumé:

Více

THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT

THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT THE PREDICTION PHYSICAL AND MECHANICAL BEHAVIOR OF FLOWING LIQUID IN THE TECHNICAL ELEMENT PREDIKCE FYZIKÁLNĚ-MECHANICKÝCH POMĚRŮ PROUDÍCÍ KAPALINY V TECHNICKÉM ELEMENTU Kumbár V., Bartoň S., Křivánek

Více

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU PRO VYHODNOCENÍ SEGREGACE DRÁTŮ

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU PRO VYHODNOCENÍ SEGREGACE DRÁTŮ ZPRACOVÁNÍ OBRAZU PRO VYHODNOCENÍ SEGREGACE DRÁTŮ K. Horák Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, Vysoké učení technické v Brně Abstrakt Zpracování obrazu se jako disciplína technické kybernetiky

Více

Pavol Bukviš 1, Pavel Fiala 2

Pavol Bukviš 1, Pavel Fiala 2 MODEL MIKROVLNNÉHO VYSOUŠEČE OLEJE Pavol Bukviš 1, Pavel Fiala 2 ANOTACE Příspěvek přináší výsledky numerického modelování při návrhu zařízení pro úpravy transformátorového oleje. Zařízení pracuje v oblasti

Více

ZJIŠTĚNÍ ÚČINNOSTI ZAŘÍZENÍ PRO PROVOZNÍ INFORMACE V OBCI KOKORY

ZJIŠTĚNÍ ÚČINNOSTI ZAŘÍZENÍ PRO PROVOZNÍ INFORMACE V OBCI KOKORY ZJIŠTĚNÍ ÚČINNOSTI ZAŘÍZENÍ PRO PROVOZNÍ INFORMACE V OBCI KOKORY DETERMINING THE EFFECTIVENESS OF EQUIPMENT FOR TRAFFIC INFORMATION IN THE MUNICIPALITY KOKORY Martin Lindovský 1 Anotace: Tento článek se

Více

DPZ - Ib Interpretace snímků

DPZ - Ib Interpretace snímků DPZ - Ib Interpretace snímků Ing. Tomáš Dolanský 2007 Co je DPZ? Bezkontaktní metoda poznávání Zaměřuje se na tvar, velikost a vlastnosti objektů a jevů na zemském povrchu K poznávání využívá vlastností

Více

UNIVERZITA PARDUBICE DOPRAVNÍ FAKULTA JANA PERNERA BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2008 Tomáš Vojtek

UNIVERZITA PARDUBICE DOPRAVNÍ FAKULTA JANA PERNERA BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2008 Tomáš Vojtek UNIVERZITA PARDUBICE DOPRAVNÍ FAKULTA JANA PERNERA BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2008 Tomáš Vojtek Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera Deformace rámu testovacího zařízení železničních kol při realizaci

Více

DRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY

DRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ Přírodovědecká fakulta Geografický ústav Jiří OTRUSINA DRUŽICOVÝ ATLAS ČESKÉ REPUBLIKY D i p l o m o v á p r á c e Vedoucí práce: Doc. RNDr. Petr Dobrovolný, CSc. Brno 2007

Více

VÝZKUM VLASTNOSTÍ SMĚSI TEKBLEND Z HLEDISKA JEJÍHO POUŽITÍ PRO STAVBU ŽEBRA

VÝZKUM VLASTNOSTÍ SMĚSI TEKBLEND Z HLEDISKA JEJÍHO POUŽITÍ PRO STAVBU ŽEBRA Vladimír Petroš, VŠB Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava, Poruba, tel.: +420 597325287, vladimir.petros@vsb.cz; Jindřich Šancer, VŠB Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu

Více

BRDSM: Komplexní systém dynamického řízení kvality plynule odlévané oceli

BRDSM: Komplexní systém dynamického řízení kvality plynule odlévané oceli BRDSM: Komplexní systém dynamického řízení kvality plynule odlévané oceli Registrační číslo: 132071 Garant výsledku: prof. Ing. Josef Štětina, Ph.D. Typ: Software - R Rok vydání: 30. 12. 2016 Instituce:

Více

1. ÚVOD. Vladislav Křivda 1

1. ÚVOD. Vladislav Křivda 1 ODVOZENÍ PŘEPOČTOVÝCH KOEFICIENTŮ SILNIČNÍCH VOZIDEL V DOPRAVNÍM PROUDU DLE JEJICH DYNAMICKÝCH CHARAKTERISTIK DERIVATION OF COEFFICIENTS OF ROAD VEHICLES IN TRAFFIC FLOW ACCORDING TO ITS DYNAMIC CHARACTERISTICS

Více

VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU

VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU Energeticky efektivní budovy 2015 sympozium Společnosti pro techniku prostředí 15. října 2015, Buštěhrad VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU Bořivoj Šourek,

Více

ZAŘÍZENÍ MAGNETICKÉHO CHLAZENÍ NA ČVUT FAKULTĚ STROJNÍ

ZAŘÍZENÍ MAGNETICKÉHO CHLAZENÍ NA ČVUT FAKULTĚ STROJNÍ 11 th conference on Power System Engineering, Thermodynamics & Fluid Flow - ES 2012 June 13-15, 2012, Srni, Czech Republic ZAŘÍZENÍ MAGNETICKÉHO CHLAZENÍ NA ČVUT FAKULTĚ STROJNÍ TUČEK Antonín (TechSoft

Více

ANALYTICKÉ PROGRAMOVÁNÍ

ANALYTICKÉ PROGRAMOVÁNÍ ZVYŠOVÁNÍODBORNÝCH KOMPETENCÍAKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉUNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ ANALYTICKÉ PROGRAMOVÁNÍ Eva Volná Zuzana Komínková Oplatková Roman Šenkeřík OBSAH PRESENTACE

Více

SLEDOVÁNÍ POHYBU OČÍ POMOCÍ KAMERY CAMERA BASED EYE TRACKING

SLEDOVÁNÍ POHYBU OČÍ POMOCÍ KAMERY CAMERA BASED EYE TRACKING VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV BIOMEDICÍNSKÉHO INŽENÝRSTVÍ FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT

Více

Obr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu.

Obr. 1: Vizualizace dat pacientů, kontrolních subjektů a testovacího subjektu. Řešení příkladu - klasifikace testovacího subjektu pomocí Bayesova klasifikátoru: ata si vizualizujeme (Obr. ). Objem mozkových komor 9 8 7 6 5 pacienti kontroly testovací subjekt 5 6 Objem hipokampu Obr.

Více

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.

Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. OPTIMALIZACE BRAMOVÉHO PLYNULÉHO ODLÉVÁNÍ OCELI ZA POMOCI NUMERICKÉHO MODELU TEPLOTNÍHO POLE Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. Fakulta strojního inženýrství

Více

Interní norma č. 22-102-01/01 Průměr a chlupatost příze

Interní norma č. 22-102-01/01 Průměr a chlupatost příze Předmluva Text vnitřní normy byl vypracován v rámci Výzkumného centra Textil LN00B090 a schválen oponentním řízením dne 7.12.2004. Předmět normy Tato norma stanoví postup měření průměru příze a celkové

Více

VÝVOJ NOVÉ GENERACE ZAŘÍZENÍ S POKROČILOU DIAGNOSTIKOU PRO STANOVENÍ KONTAKTNÍ DEGRADACE

VÝVOJ NOVÉ GENERACE ZAŘÍZENÍ S POKROČILOU DIAGNOSTIKOU PRO STANOVENÍ KONTAKTNÍ DEGRADACE VÝVOJ NOVÉ GENERACE ZAŘÍZENÍ S POKROČILOU DIAGNOSTIKOU PRO STANOVENÍ KONTAKTNÍ DEGRADACE Jiří Dvořáček Prezentace k obhajobě doktorské dizertační práce Institute of Machine and Industrial Design Faculty

Více

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291 Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených

Více

PRO K206 Kompletní letecký elektronický systém pro UAS

PRO K206 Kompletní letecký elektronický systém pro UAS PRO K206 Kompletní letecký elektronický systém pro UAS Evidenční list software Název FV (MOP) Datum realizace Leden květen 2013 Určení FV Program je určen k měření reakcí člověka pilota na oční vjem změnu

Více

Klasifikace webových stránek na základě vizuální podoby a odkazů mezi dokumenty

Klasifikace webových stránek na základě vizuální podoby a odkazů mezi dokumenty Klasifikace webových stránek na základě vizuální podoby a odkazů mezi dokumenty Petr Loukota, Vladimír Bartík Ústav informačních systémů, Fakulta informačních technologií VUT v Brně, Česká republika iloukota@fit.vutbr.cz,

Více

Využití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED

Využití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED Využití obrazové korelace leteckých měřických snímků pro potřeby aktualizace budov v ZABAGED Vojtěch HRON Odbor sběru dat ZABAGED Zeměměřický úřad Praha Katedra geomatiky Fakulta stavební ČVUT v Praze

Více

DOPLNĚK 1 - BARVY LETECKÝCH POZEMNÍCH NÁVĚSTIDEL, ZNAČENÍ, ZNAKŮ A PANELŮ

DOPLNĚK 1 - BARVY LETECKÝCH POZEMNÍCH NÁVĚSTIDEL, ZNAČENÍ, ZNAKŮ A PANELŮ DOPLNĚK 1 - BARVY LETECKÝCH POZEMNÍCH NÁVĚSTIDEL, ZNAČENÍ, ZNAKŮ A PANELŮ 1. Všeobecně Úvodní poznámka: Následující ustanovení určují hranici chromatičnosti světla leteckých pozemních návěstidel, značení,

Více

Zkušenosti s diagnostikou avionických systémů vrtulníků Mi-24

Zkušenosti s diagnostikou avionických systémů vrtulníků Mi-24 Zkušenosti s diagnostikou avionických systémů vrtulníků Mi-24 Experience with diagnostics of Mi-24 helicopters avionics systems Ing. Jiří Pařízek, CSc. University of Defence, email: jiri.parizek@unob.cz

Více

Jan Kaiser xkaiserj@feld.cvut.cz. ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky Technická 2, 166 27 Praha 6

Jan Kaiser xkaiserj@feld.cvut.cz. ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky Technická 2, 166 27 Praha 6 KOLORIMETRICKÉ ZKRESLENÍ ZPŮSOBENÉ NOVÝMI ZOBRAZOVACÍMI SYSTÉMY, ASPEKTY MODERNÍCH OBRAZOVÝCH KOMPRESNÍCH METOD Jan Kaiser xkaiserj@feld.cvut.cz ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky

Více

HODNOCENÍ VLASTNOSTÍ VÝKOVKŮ ROTORŮ Z OCELI 26NiCrMoV115

HODNOCENÍ VLASTNOSTÍ VÝKOVKŮ ROTORŮ Z OCELI 26NiCrMoV115 HODNOCENÍ VLASTNOSTÍ VÝKOVKŮ ROTORŮ Z OCELI 26NiCrMoV115 Martin BALCAR a), Václav TURECKÝ a), Libor Sochor a), Pavel FILA a), Ludvík MARTÍNEK a), Jiří BAŽAN b), Stanislav NĚMEČEK c), Dušan KEŠNER c) a)

Více

PROGRAMOVÁNÍ ROBOTŮ LEGO MINDSTORM S VYUŽITÍM MATLABU

PROGRAMOVÁNÍ ROBOTŮ LEGO MINDSTORM S VYUŽITÍM MATLABU PROGRAMOVÁNÍ ROBOTŮ LEGO MINDSTORM S VYUŽITÍM MATLABU J. Mareš*, A. Procházka*, P. Doležel** * Ústav počítačové a řídicí techniky, Fakulta chemicko-inženýrská, Vysoká škola chemicko-technologická, Technická

Více

VLIV POČTU NESHODNÝCH VZORKŮ PŘI VYHODNOCOVÁNÍ PŘIJATELNOSTI SYSTÉMU MĚŘENÍ METODOU KŘÍŽOVÝCH TABULEK

VLIV POČTU NESHODNÝCH VZORKŮ PŘI VYHODNOCOVÁNÍ PŘIJATELNOSTI SYSTÉMU MĚŘENÍ METODOU KŘÍŽOVÝCH TABULEK VLIV POČTU NESHODNÝCH VZORKŮ PŘI VYHODNOCOVÁNÍ PŘIJATELNOSTI SYSTÉMU MĚŘENÍ METODOU KŘÍŽOVÝCH TABULEK Ing. Jana Hadvičáková Ing. Pavel Klaput, Ph.D. Katedra managementu kvality, VŠB-TU Ostrava E-mail:

Více

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

Více

Úloha - rozpoznávání číslic

Úloha - rozpoznávání číslic Úloha - rozpoznávání číslic Vojtěch Franc, Tomáš Pajdla a Tomáš Svoboda http://cmp.felk.cvut.cz 27. listopadu 26 Abstrakt Podpůrný text pro cvičení předmětu X33KUI. Vysvětluje tři způsoby rozpoznávání

Více

CFD simulace teplotně-hydraulické charakteristiky na modelu palivové tyči v oblasti distanční mřížky

CFD simulace teplotně-hydraulické charakteristiky na modelu palivové tyči v oblasti distanční mřížky Konference ANSYS 011 CFD simulace teplotně-hydraulické charakteristiky na modelu palivové tyči v oblasti distanční mřížky D. Lávička Západočeská univerzita v Plzni, Katedra energetických strojů a zařízení,

Více

PENĚŽNÍ VYDÁNÍ NA DOPRAVU V ČR MONETARY TRANSPORT EXPENSES IN CZECH REPUBLIC

PENĚŽNÍ VYDÁNÍ NA DOPRAVU V ČR MONETARY TRANSPORT EXPENSES IN CZECH REPUBLIC PENĚŽNÍ VYDÁNÍ NA DOPRAVU V ČR MONETARY TRANSPORT EXPENSES IN CZECH REPUBLIC Kateřina Pojkarová 1 Anotace: Tak, jako je doprava je významnou a nedílnou součástí každé ekonomiky, jsou vydání na dopravu

Více

Jiří DOSTÁL Univerzita Palackého v Olomouci, Pedagogická fakulta, KTEIV. Interaktivní tabule ve vzdělávání

Jiří DOSTÁL Univerzita Palackého v Olomouci, Pedagogická fakulta, KTEIV. Interaktivní tabule ve vzdělávání Jiří DOSTÁL Univerzita Palackého v Olomouci, Pedagogická fakulta, KTEIV Interaktivní tabule ve vzdělávání 1 Úvod Didaktická technika a učební pomůcky se pro dnešní generaci vzdělávání staly téměř nepostradatelnými.

Více

MODÁLNÍ ANALÝZA ZVEDACÍ PLOŠINY S NELINEÁRNÍ VAZBOU

MODÁLNÍ ANALÝZA ZVEDACÍ PLOŠINY S NELINEÁRNÍ VAZBOU MODÁLNÍ ANALÝZA ZVEDACÍ PLOŠINY S NELINEÁRNÍ VAZBOU Autoři: Ing. Jan SZWEDA, Ph.D., Katedra mechaniky, Fakulta strojní, VŠB-Technická univerzita Ostrava, e-mail: jan.szweda@vsb.cz Ing. Zdeněk PORUBA, Ph.D.,

Více

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15 Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15 Hodnocení transparentních materiálů pomocí vizualizační techniky Vlastimil Hotař, Ondřej Matúšek Katedra sklářských strojů a robotiky Fakulta

Více

, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa

, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa 22. 10. 2015, ČVUT v Praze Připravil: Ing. Zdeněk Patočka Letecké laserové skenování a jeho využití v inventarizaci lesa Ing. Zdeněk Patočka Ústav hospodářské úpravy lesů a aplikované geoinformatiky, LDF

Více

Cíl Vyhodnotit současný stav migračně prostorové diferenciace území ČR a migrační tendence na základě údajů za obce ČR

Cíl Vyhodnotit současný stav migračně prostorové diferenciace území ČR a migrační tendence na základě údajů za obce ČR Cíl Vyhodnotit současný stav migračně prostorové diferenciace území ČR a migrační tendence na základě údajů za obce ČR Data Obce ČR 2011 (Veřejná databáze ČSÚ) SPSS IBM, ArcGIS Proměnné: intenzita migračního

Více

plk. Mgr. Lukáš Habich Problematika kybernetické kriminality mezi dětmi z pohledu Policie ČR

plk. Mgr. Lukáš Habich Problematika kybernetické kriminality mezi dětmi z pohledu Policie ČR plk. Mgr. Lukáš Habich Problematika kybernetické kriminality mezi dětmi z pohledu Policie ČR Anotace Příspěvek se zabývá problematikou kybernetické kriminality 1 mezi dětmi z pohledu Policie ČR a zároveň

Více

Zelený produkt automobilek a jeho vnímání různými generacemi českých spotřebitelů EVA JADERNÁ, MARTIN MLÁZOVSKÝ

Zelený produkt automobilek a jeho vnímání různými generacemi českých spotřebitelů EVA JADERNÁ, MARTIN MLÁZOVSKÝ Zelený produkt automobilek a jeho vnímání různými generacemi českých spotřebitelů EVA JADERNÁ, MARTIN MLÁZOVSKÝ Řešitelský tým Vedoucí projektu: Ing. Eva Jaderná, Ph.D., Katedra marketingu a managementu

Více

ANALÝZA SNÍMKŮ Z CELOOBLOHOVÉ KAMERY

ANALÝZA SNÍMKŮ Z CELOOBLOHOVÉ KAMERY ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ Katedra telekomunikační techniky ANALÝZA SNÍMKŮ Z CELOOBLOHOVÉ KAMERY SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Autor práce: Vedoucí práce: Ladislav Chmela Ing. Jaroslav

Více

Rozpoznávání v obraze

Rozpoznávání v obraze Rozpoznávání v obraze AdaBoost a detekce objektů IKR, 2013 Roman Juránek www.fit.vutbr.cz/~ijuranek/personal Detekce objektů Úloha - v daném obraze nalézt objekty určitých tříd

Více

LADISLAV RUDOLF. Doc., Ing., Ph.D., University of Ostrava, Pedagogical fakulty, Department of Technical and Vocational Education, Czech Republic

LADISLAV RUDOLF. Doc., Ing., Ph.D., University of Ostrava, Pedagogical fakulty, Department of Technical and Vocational Education, Czech Republic Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 2/16/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.2.18 LADISLAV RUDOLF Metodika optimalizačního softwaru vyhodnocení

Více

VLIV KVALITY OBYTNÉHO PROSTŘEDÍ SÍDLA NA CENU NEMOVITOSTÍ PRO BYDLENÍ

VLIV KVALITY OBYTNÉHO PROSTŘEDÍ SÍDLA NA CENU NEMOVITOSTÍ PRO BYDLENÍ VLIV KVALITY OBYTNÉHO PROSTŘEDÍ SÍDLA NA CENU NEMOVITOSTÍ PRO BYDLENÍ THE INFLUENCE OF THE QUALITY OF THE RESIDENTIAL ENVIRONMENT SEAT ON THE PRICE OF REAL ESTATE FOR HOUSING Markéta Nichtová Univerzita

Více

NAIL072 ROZPOZNÁVÁNÍ VZORŮ

NAIL072 ROZPOZNÁVÁNÍ VZORŮ NAIL072 ROZPOZNÁVÁNÍ VZORŮ RNDr. Jana Štanclová, Ph.D. jana.stanclova@ruk.cuni.cz www.cuni.cz/~stancloj LS Zk 2/0 OSNOVA 1. Úvod do rozpoznávání vzorů 2. Bayesovská teorie rozpoznávání 3. Diskriminační

Více

ROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů

ROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů ROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů REGISTRACI OBRAZU (IMAGE REGISTRATION) Více snímků téže scény Odpovídající pixely v těchto snímcích musí mít stejné souřadnice Pokud je nemají

Více

ELIMINACE VLIVU DRUHÉ ROTACE PŘI AFINNĚ INVARIANTNÍM 2D ROZPOZNÁVÁNÍ

ELIMINACE VLIVU DRUHÉ ROTACE PŘI AFINNĚ INVARIANTNÍM 2D ROZPOZNÁVÁNÍ ELIMINACE VLIVU DRUHÉ ROTACE PŘI AFINNĚ INVARIANTNÍM 2D ROZPOZNÁVÁNÍ K. Nováková 1, J. Kukal 1,2 1 Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská, ČVUT v Praze 2 Ústav počítačové a řídicí techniky, VŠCHT Praha

Více

Sledování změn obsahu volného aktivního chloru při dopravě pitné vody

Sledování změn obsahu volného aktivního chloru při dopravě pitné vody Sledování změn obsahu volného aktivního chloru při dopravě pitné vody Ing. Kateřina Slavíčková, Prof. Ing. Alexander Grünald, Csc., Ing. Marek Slavíček Katedra zdravotního inženýrství, Fakulta stavební,

Více

VLIV VYBRANÝCH PARAMETRŮ TECHNOLOGICKÉHO PROCESU NA VLASTNOSTI A CHOVÁNÍ SYSTÉMŮ TENKÁ VRSTVA SUBSTRÁT

VLIV VYBRANÝCH PARAMETRŮ TECHNOLOGICKÉHO PROCESU NA VLASTNOSTI A CHOVÁNÍ SYSTÉMŮ TENKÁ VRSTVA SUBSTRÁT VLIV VYBRANÝCH PARAMETRŮ TECHNOLOGICKÉHO PROCESU NA VLASTNOSTI A CHOVÁNÍ SYSTÉMŮ TENKÁ VRSTVA SUBSTRÁT THE INFLUENCES OF SELECTED PARAMETERS OF TECHNOLOGICAL PROCESS ON PROPERTIES AND BEHAVIOUR OF SYSTEMS

Více

VLIV TUHOSTI PÍSTNÍHO ČEPU NA DEFORMACI PLÁŠTĚ PÍSTU

VLIV TUHOSTI PÍSTNÍHO ČEPU NA DEFORMACI PLÁŠTĚ PÍSTU 68 XXXIV. mezinárodní konference kateder a pracovišť spalovacích motorů českých a slovenských vysokých škol VLIV TUHOSTI PÍSTNÍHO ČEPU NA DEFORMACI PLÁŠTĚ PÍSTU Pavel Brabec 1, Celestýn Scholz 2 Influence

Více