Rozpoznávaní zájmových objektu v systému FOTOM
|
|
- Marian Janda
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Acta Mntanistica Slvaca Rčník 9 (004), čísl, Rzpznávaní zájmvých bjektu v systému FOTOM Lačezar Ličev 1 Object Recgnitin in System FOTOM The recgnitin f pints f interest leads t the detectin and cnsequent specificatin f the values f Xí and Yi crdinates. The result is a data file f the crdinates. The prblem dmain is divided int tw parts. The first part f the paper deals with the basic principles f figure segmentatin. The main gal f the segmentatin is t split the figure int parts. whjch clsely chere with the bject r dmains f real wrld. The result shuld be pictures f real bjects lcated n the figure. Threshlding methds, mathematic mrphlgy. Brightness attributes and thers are mentined here. The detectin f pints f interests n the light track and the determinatin f pints f interest using neural netwrks are discussed at the end f the part. The secnd part cncentrates ri the cmpletin f the mdule FOTOM 1 by new functins. The design and realizatn f the mdule FOTOM7 is described t. These mdules implemen the detectin f pints f interests n the light track and the determinatin f pints f interest using neural netwrks. The experience gained during the implementatin f the mdule FOTOM 7 are presented at the end. Key wrds: Segmentace brazu, prahvání, binárni braz, matematická mrflgie, syntaktická analýza, příznakvá analýza, atribúty jasu, rzpznávaní, neurónvá síť, zájmvý bd. zájmvý bjekt, architektura Úvd Cílem tht článku je seznámit čtenáře s aktuálním stavem vývje ftgrammetrickéh systému FOTOM a nastínit způsb jakým byl prstřednictvím nástrjů umělé inteligence vyřešen rzpznávaní zájmvých bdů a bjektů při hdncení měřických snímku. Rzpznávaní zájmvých bdů na snímku služí k nalezení a pak následně k určení hdnty suřadnic Xi, Yi,. Výsledkem je datvý subr těcht hdnt. Na určvání plhy jedntlivých bdů existuje řada algritmů a metd. Celu tut prblematiku jsem rzdělil d dvu častí. V první časti se věnuji analýze snímku při rzpznávaní zájmvých bdů a bjektů. Zde ppisuji základní principy segmentace brazu. Cílem tét segmentace je rzčlenit braz d částí, které mají úzku suvislst s předměty či blastmi reálnéh světa zachycenéh na braze. Výsledkem mají být brazy reálných bjektů, které jsu zachyceny na snímku. Zde se také věnuji metdám prahvání, matematické mrflgie, atributů jasu a jiným. V závěru tét časti se věnuji metdám rzpznávání, a t rzpznávání zájmvých bdů přím že světelné stpy neb stanvení zájmvých bdů pmci neurnvé sítě. V druhé části se zabývám dplněním mdulu FOTOM1 nvé funkce a návrhem a realizací mdulu FOTOM7 řešící prblematiku nalezení hledaných zájmvých bdů na světelné stpě neb pmci neurnvé sítě. Na závěr uvádím knkrétní pznatky a zkušensti z implementace mdulu FOTOM7. Analýza snímku při rzpznávaní zájmvých bdů a bjektů Segmentace brazu Segmentace brazu je nejdůležitějším a také nejslžitějším krkem v celém pstupu veducím k analýze bsahů zpracvávaných brazvých dát. Snahu je rzčlenit braz d častí, které mají úzku suvislst s předměty či blastmi reálnéh světa zachycenéh na braze. Výsledkem mají být brazy reálných bjektů, které jsu zachyceny v braze. P prvedení segmentace nastává další fáze, a t indexvání blastí. Indexvání je důležité pr dlišení bjektů d sebe a pr zjištění jejich pčtu. Pdrbnější ppis uvádí (Sjka E., 1999). Prahvání: Prahvání je jedna z nejstarších a nejjedndušších metd segmentace brazu a patří také k jedné z nejrychlejších. Ve většině případu,vystupují' bjekty z pzadí, čímž je myšlen., že jasvé (barevné) hdnty prvků brazvé funkce (pixelů) bjektů jsu dlišné d pzadí. Na tmt předpkladu je zalžená metda prahvání. Jejím principem je najít vhdný práh (hdnta jasu) t, který by ddělil bjekty d pzadí. Výsledkem tht 1 dc. Ing. Lačezar Ličev, CSc., Katedra infrmatiky FEI., VŠB TU Ostrava (Recenzvaná a revidvaná verzia ddaná ) 96
2 Lačezar Ličev: Rzpznávání zájmvých bjektů v systému FOTOM prcesu je braz v binárním tvaru, ve kterém mají hdntu 1 ty prvky brazvé funkce, které patří bjektům a hdntu 0 ty, které patří pzadí. Stanvení prahu metdu nejmenší chyby: Hdntu prahu je většinu těžké vhdně stanvit. Prt byly dvzeny některé metdy, které se tut prblematiku zabývají. Stanvení prahu metdu nejmenší chyby je zalžen na využití minimalizace pravděpdbnsti chybnéh zařazení prvků brazvé funkce (tzn.. že prvek brazvé funkce bjektu bude chybně vyhdncen jak prvek brazvé funkce pzadí a napak). Prtže se jedná statisticku metdu, musíme nejdříve uvést následující předpklady: 1 ( z µ ) p ( z) = exp, (1) σ π σ kde p(z) nrmální rzlžení pravděpdbnsti jasvých úrvní pixelů bjektu, µ matematická naděje, σ - disperze, 1 ( z v) q ( z) = exp, () τ π τ kde q(z) nrmální rzlžení hustty pravděpdbnsti jasvých úrvní pixelů pzadí, ν matematická naděje, τ -.disperze. Uvedené předpklady zavádějí nrmální rzlžení hustty pravděpdbnsti jasvých úrvní pixelů bjektu a pzadí. Zde se dpuštíme jisté nepřesnsti, prtže hdnty jasu pixelů jsu nespjité a vyskytující se puze na určitém rzsahu, který vyplývá ze zavedené implementace (ve většině případu 0-55). Když pdíl bdu bjektů na braze je θ ( 0< θ < l ), bude pdíl bdu pzadí (1-θ). Předpkládáme, že pr matematické naděje platí µ < ν. Hledanu hdntu prahu značíme t, (br. 1). Obr. 1. Nrmální rzlžení hustt pravděpdbnsti pr bjekty a pzadí. Fig. 1. Nrmál distributin f the prbability density fr the bjects and the backgrund. Pr další úvahy je nutn zavést následující: P(t) - pravděpdbnst, že bd bjektu bude vyhdncen správně jak bd bjektu. Ptm pravděpdbnst jevu, že bd bjektu bude vyhdncen chybně jak bd pzadí, je l - P(t). Q(t) - pravděpdbnst, že bd pzadí bude vyhdncen chybně jak bd bjektu. Ptm pravděpdbnst jevu, že bd pzadí bude vyhdncen správně jak bd pzadí, je l Q(t). Celkvá pravděpdbnst chybné detekce ( 1 P () t ) + ( 1 θ ). Q( t) ε = θ (3) Nejlepších výsledků segmentace dsáhneme, když chyba ε bude nejmenší. Tat situace nastane v extrému, kterému dpvídá míst, kde je první derivace (3) nulvá. 97
3 ε P = θ t t () t Q( t) Acta Mntanistica Slvaca Rčník 9 (004), čísl, ( 1 θ ) = 0, (4) t P úpravě dstaneme vztah (1-θ).q(t} = θp(t) (5) Dsazením (1) a () d (5), p úpravách lgaritmvání získáme vztah σ ( ) ( ) ( 1 θ ) τ σ + t σ ν τ µ + τ µ σ ν + τ σ ln t = 0 (6) θτ Vyřešením tét kvadratické rvnice získáme hdntu prahu t. Rvnice má řešení, když jsu splněny následující pdmínky: σ 0 θ 0 a (7) τ 0 θ 1 Stanvení prahu zavedením iteračníh prcesu d metdy nejmenší chyby: Vylepšení prti předchzí metdě spčívá v tm, že tat metda nepředpkládá znalst pměrnéh zastupení bdu bjektů v braze θ - tat hdnta se určí iteračním prcesem. Musíme však znát hdnty středních hdnt a směrdatných dchylek jasu pr bjekty a pzadí. Výsledky získané tut metdu jsu v stejné kvalitě jak výsledky metdy určení prahu pmci nejmenší chyby. Prahvání prměnným prahem: V případech. Kdy je braz sice kntrastní, avšak v různých svých částech má nervnměrnu úrveň jasu (např. vlivem nervnměrnéh světlení), nelze najít jedinu hdntu prahu tak,. aby vyhvvala pr všechny časti brazu. V takvém případe lze pužít úspěšně metdu prahvání s prměnným prahem. Princip tét metdy spčívá v rzdělení zdrjvéh brazu na něklik častí. V každé z těcht nvě vzniklých častí se výpčte práh puze pr danu blast jak průměr maximální a minimální hdnty jasu v blasti. Může všem také nastat situace pr některé blasti, že rzdíl maximální a minimální hdnty jasu bude malý. V takvét blasti by určení prahu nebyl přesné (v blasti jsu puze pixely pzadí neb pixely bjektů). V takvém případě se hdnta prahu stanvuje jak průměr prahů z klních blastí. Zpracvání binárních brazů: Binárním brazem nazýváme takvý braz, v němž brazvá funkce v každém bde (pixelu) nabývá jedné ze dvu mžných hdnt. Binární brazy jsu zpravidla výsledkem metd prvádějících segmentace brazu (v pixelech náležících bjektů, např. brazvá funkce nabývá hdntu 1, v pixelech pzadí nabývá hdntu 0). Před tím, než jsu binární brazy analyzvaný, lze je zpracvat některým ze speciálních pstupů. Matematická mrflgie: Terie matematické mrflgie {Serra J., 198, 1988, Sjka, 1999) je dsti bsáhlá. Základními peracemi matematické mrflgie jsu erze a dilatace. Tyt perace jsu definvány následujícími vztahy: { x y S x y B} { x y S φ} E = B S =,,, (8) D = B S =, B, (9) x, y Erzí binárníh brazu (8) B za pužití masky S vznikne braz E, který je pět binární. Jedntlivé bdy binárníh brazu nesu hdntu 0 neb 1. V bde suřadnicích (x, y) je v braze E hdnta 1, jestliže je v braze B hdnta 1 alespň na těch místech, je hdnta 1 v masce S x,. y. Jinak je v braze E v bde suřadnicích (x, y) hdnta 0. Ve vztahu jsu brazy frmálně reprezentvaný jak mnžiny-jedná se mnžiny pixelů nesucích hdntu 1. Analgicky by byl mžné interpretvat také vztah (9). Obr.. Dilatace a erze. Fig.. Dilatatin and the ersin f the image 98
4 Lačezar Ličev: Rzpznávání zájmvých bjektů v systému FOTOM Grafická interpretace dilatace a erze je následující: Ztenčvání: Cílem ztenčvání je reprezentvat bjekty jak lineární útvary. Ztenčvání může být realizván např. pmci pakvané erze (tj. pakvaným dstraňváním krajních pixelů z bjektu). Pstup prvádění každéh erzníh krku je přitm mdifikván tak, aby nedšl k prušení suvislsti bjektu. Tutéž akci lze prvést pmci matematické mrflgie neb pmci filtrace.. Metdy rzpznávaní bjektu s využitím neurónvých sítí V suladu se sučasným trendem, aplikvat neurnvé sítě, jsem se rzhdl využít neurnvu síť jak rzpznávací mechanismus pr mdul rzpznávaní zájmvých bdů. Ppis bjektu: Abychm mhli bjekty rzpznávat, musíme je nejdříve ppsat. Způsbů ppisu bjektů je něklik. Může t být např. syntaktická a příznakvá analýza brazu. Syntaktická analýza brazu pužívá k ppisu bjektu pslupnstí primitiv a jejich hierarchicku strukturu. Vytvřený ppis se předkládá analyzátru, který služí k samtnému rzpznávaní. Analyzátr pužívá k rzpznávaní gramatiky. Gramatika musí být známa již před zapčetím rzpznávaní. Příznakvá analýza brazu předpkládá, že máme k dispzici ppis rzpznávanéh brazu neb jeh části T ve frmě vektru příznaků x = ( x1, x,..., x n ). Tyt vektry pak předkládáme k dalšímu zpracvání, např. klasifikátru neb neurnvé síti. Prměnné x, jsu příznakvé prměnné a jejich hdnty pak nazýváme příznaky. Každý příznakvý vektr reprezentuje bd v n-rzměrném prstru X n, který je nazván příznakvý prstr. Příznaky, které lze pužit při rzpznávání, mhu být např. plcha, mmentvé atributy, bvd. Eulerv čísl, nekmpaktnst, prjekce výšky, šířky, výstřednst, pdluhlst a pd. Na rzpznávání bjektů, pr něž je charakteristické jisté rzlžení jasu p plše bjektu lze zvlit jak příznaky dvzené z jasu rzpznávanéh bjektu. Jasvé atributy mají tu zvláštnst, že i když jsu tyt blasti známy, jejich hdnty jasu ukrývají jisté infrmace, které lze i dále využít. V následujících částech ppisuji jedntlivé jasvé atributy, které lze implementvat. Střední hdnta jasu na plše bjektu. Jsu daný dva bjekty stejnéh tvaru, veliksti, ale každý z nich má jinu úrveň jasu. Oba dva tyt bjekty jsu detekvány metdu segmentace jak testvané blasti. Střední hdnta jasu však tent prblém řeší. Jednznačně dliší tyt bjekty d sebe. µ b = b.p, (10) Rzptyl hdnt jasu Rzptyl hdnt jasu na plše bjektu. Máme dva testvané bjekty, které mají stejnu střední hdntu jasu, ale u jednh z nich jas klísá a u druhéh dsahuje skr knstantní hdnty. Pužitím tht atributu je rzlišení técht blastí jasné a snadné. ( b µ ).p σ b = b, (11) Dále jsem implementval jasvé atributy, které jsu statistickými mmenty vyšších řádů (šikmst) a dále atributy pčítající energii a entrpii. Definice těcht atributů jsu uvedena v následujících vztazích. Šikmst jasu s 1 b ( b ) 3. = = 3 µ b σ p, (1) 99
5 Acta Mntanistica Slvaca Rčník 9 (004), čísl, Energie jasu Entrpie jasu [ p ] E b =, (13) T p b = ( p ) lg, (14) Ve své práci jsem se rzhdl pr implementaci atributu zalženém na Furierve transfrmaci průběhu křivsti hranice bjektu. Základem pr výpčet atributu je určení křivsti hranice bjektu. Z diferenciální gemetrie víme, že křivst jednznačně určuje křivku (až na plhu). Tzv. přirazená rvnice křivky je: 1 k= 1 k(s), kde k(s) je průběh první křivsti (předpkládáme práci puze s rvinnými křivkami). Výpčet atributu zalženéh na Furierve transfrmaci průběhu křivsti hranice se dá ppsat následujícími krky: 1. nalezení hranice bjektu,. prelžení kŕivek (prípadné úseček) hranici bjektu, 3. určení kfivsii hranice bjektu. 4. Furierva transfrmace krivsti hranice bjektu. Výsledkem tht prcesu je vektr bsahující všechny segmenty prlžené hranice. Tent vektr dále služí jak základ pr výpčet Furiervy transfrmace. Třívrstvá síť s učením Back Prpagatin : D vrstvy vstupních uzlů se zavádí jedntlivé slžky vektru příznaku, a prt je vstupních uzlů tlik, klik je příznaků. Z výstupní vrstvy se debírá identifikátr třídy. I když jsu mžné i jiné způsby, čast se pužívá kódvaní 1 z n. V tmt případě je pak pčet neurnů ve výstupní vrstvě rveň pčtu rzpznávaných tříd. Pčet neurnů ve střední skryté vrstvě (případně vrstvách) se zpravidla vlí na základe zkušensti. Kmpetitivní síť a Khnenv učení: Kmpetitivní síť je tvřená dvěmi vrstvami neurnů, kde spdní reprezentuje vstupní jedntky, které jsu prpjený se všemi neurny vrstvy výstupní, ve které jsu pět všechny neurny vzájemně prpjený. Každý neurn výstupní vrstvy je napjen sám na sebe tzv. sebeexcitující vazbu a inhibičními vazbami k statním neurnům. Tent způsb prpjení vede k psilvání excitace neurnu, který byl na začátku excitván nejvíce. Naknec je tent neurn vyexcitván na maximum a statní jsu úplně ptlačeny (tent jev se nazývá laterální, pstranní inhibice). Každý neurn pak reprezentuje nějaký bjekt neb třídu bjektu ze vstupníh prstru. Rzpznávaní zájmvých bdů Pstup při rzpznávaní zájmvých bdu můžeme rzdělit na: rzpznávaní zájmvých bdů přím ze světelné stpy, rzpznávaní zájmvých bdů pmci neurnvé sítě. Rzpznávaní zájmvých bdů přím že světelné stpy: Tent pstup je vhdný v případe, kdy nelze měřený bjekt dstatečně dbře separvat, a prt je nutné pstupvat pačně, tzn. určit zájmvé bdy neb bdy definující měřený bjekt a ptm z nich nadefinvat měřený bjekt. K tmut účelu je pstupván tak, že v místech, kde se bude nacházet předpkládaný zájmvý bd určíme tzv. zájmvu blast ve tvaru bdélníku pmci standardních prstředků (pužití myší, zvětšení snímku) aneb pužijeme plhu zájmvéh bdu z předchzíh snímku. Zájmvu blast určujeme přidáním neb dečtením určitéh pčtu pixelů p suřadnicích x, y. Takt nadefinvaná zájmvá blast bsahuje světelnu stpu, která představuje mnžinu ptenciálních zájmvých bdů. Dále je zpracván braz zájmvé blasti. K tmu jsu pužity prstředky ppsané v předchzích kapitlách, tzn. výpčet prahu a prahvání blasti, zpracvání binárníh brazu - erse světelné stpy. Takt zpracvaná světelná stpa bsahuje bdy, které mají nejvyšší jas. Nvým zájmvým bdem se stane ten hraniční bd ze světelné stpy, který je nejbližší k výchzímu bdu. Budeme-li ale měřit bjekty, které tvří suvislu blast, např. na rentgenvých snímcích, pstup je bdbný, ale s tím rzdílem. že světelná stpa, která vzniká, tvří suvislé ple. Stanvení zájmvých bdů pmci neurnvé sítě: Tent způsb rzpznání lze s úspěchem pužít v případě, že měřený bjekt lze dstatečně dbře separvat. Samtné stanvení zájmvých bdů je prveden tak, že nejdříve je bjekt na snímku rzpznán a ptm jsu 100
6 Lačezar Ličev: Rzpznávání zájmvých bjektů v systému FOTOM zpětné z hraničních bdů stanveny jedntlivé zájmvé bdy rzpznanéh bjektu. I zde musíme nejdřív prvést zpracvání brazu. K tmu účelu pužijeme prstředky ppsané v předchzích kapitlách, tzn. výpčet prahu a prahvání brazu, zpracvání binárníh brazu - ztenčení světelné stpy. Tent pstup patří d příznakvéh rzpznávaní. Vstupní vrstva neurnvé sítě je tvřena příznaky ppisující rzpznaný bjekt. Výstupní vrstvu tvří neurny definující jedntlivé rzpznané bjekty. Rzpznávaní zájmvých bdů a bjektů na ftgrafii v systému FOTOM Mdul FOTOM 1 - implementace prahvání Mdul FOTOM 1 pracuje s naskenvanu ftgrafií důlníh prfilu a umžňuje na něm určvat plhu zájmvých bdů a zájmvých bjektů, případně i další parametry. Následně pak d tht mdulu byly přidaný nvé vlastnsti. Článek se zabývá právě dplněním systému nvé funkce. Určvaní zájmvých bdů: Mdul FOTOM 1 pužívá k určení plhy zájmvéh bdu myš. Uživatel musel půvdně najít sám přesnu plhu zájmvéh bdu na světelné stpě (u systému FOTOM 000). T se všem při velkém pčtu snímků důlních prfilů stává dsti pracné. Aby byla chyba měření c nejmenší musel uživatel najít tyt bdy c nejpřesněji. U mdulu FOTOM 1 jsu zachvaný všechny funkce, navíc byla přidaná mžnst výběru zájmvéh bdu pmci značení blasti, ve které se hledaný bd nachází. Systém p analýze dané blasti, v místech, kde pmci segmentace brazu zjistil světelné stpy, sám vybere jeden z bdů na světelné stpě. V mdulu FOTOM 1 ve verzi FOTOM 001 je tat funkce nazvaná speciální zadávání blastí". D nástrjvé lišty mdulu FOTOM 1 byla prt přidaná další tlačítka a t pr režim speciální editace bdu a mdul pr autmaticku analýzu. Speciální zadávání bdů: Pr zadaní blasti se pět využívá dvu tlačítkvá myš (br.3). Stiskem levéh tlačítka se určí výchzí bd bdélníku. Dále při stisknutém tlačítku a tažením myši si uživatel značí blast, která je p uvlnění tlačítka autmaticky zpracvána. P zvlení tht režimu se určí práh pr celu blast (tzv. glbální práh), který může uživatel pnechat neb změnit dle vlastníh uvážení. Je-li p analýze nalezen zájmvý bd, bjeví se v dialgvém kně (br. 3) jeh suřadnice a uživatel je může bud't pnechat neb změnit. Pmci danéh dialgvéh kna lze navíc změnit lkální práh, který služí k výběru světelných stp (bjektu ppředí), Taktéž lze zde měnit barvu značení vybranéh bdu. Při úspěšné analýze je vybraná blast dčasně překreslená blastí, jež vznikla p segmentaci brazu. Je-li navíc vybraná blast menší než 100 x 100 pixelů je následně nakreslená d zvláštníh kna a dvjnásbné zvětšena. Nad vybranu blastí jsu prváděny tyt perace: Prahvání je zde pužitá metóda prahvání s prměnným prahem. Jak první se určí glbální práh pr celu ftgrafii a pak práh pr každu vybranu blast - tzv. lkální práh. Erze v systému je začleněna s určitými úpravami. Erze je prváděna jen jedním směrem, a t d výchzíh vrchlu p úhlpříčce směrem k vrchlu prtilehlému. Erze se prvádí tak dluh, dkud lze z blasti dstraňvat bdy tak, aby nedšl k prušení suvislsti blastí. Výběr zájmvéh bdu p uskutečnění perací prahvání a erze je pak zájmvým bdem určen ten, který má d výchzíh bdu nejmenší vzdálenst v. Ta se určuje pdle klasickéh vztahu: ( ) ( ) x x + y ν =, (15) 1 1 y Mdul FOTOM7 U důlní ftgrammetrie je pří každém měření nafcen velké mnžství snímků, cca 100 a více. Prt byl snahu vyřešit pmci autmatickéh zpracvání naskenvaných snímku definvání zájmvých bdů a bjektů. T je úlha, kteru řeší mdul FOTOM7. Funkce mdulu: Mdul nejdřív načte výchzí hdnty, které uživatel vytvřil nad jiným, již dříve zpracvaným snímkem. Pak prvede nad zbývajícími vybranými snímky analýzu, při které na nvém snímku vyhledá plhu vlícvacích bdů, které jsu definvaný z předchzích snímků. Systém tedy zná přibližnu plhu zájmvéh bdu a prvádí puze jeh dhledání v předem určené blasti. Pkud najde bd, který vyhvuje, nastaví jej jak zájmvý bd hledanéh snímku. V případe, že bd není nalezen, je nastaven jak zájmvý bd ten bd z předchzíh snímku. Celý prces je rzdělen d něklika častí pdle vlby uživatele. 101
7 Acta Mntanistica Slvaca Rčník 9 (004), čísl, Obr. 3. Výběr a analýza blasti. Fig. 3. The selectin and analysis f the area. Mžnsti mdulu: zkurnání světelných stp - pmci prahvání a erze se určí blast, která patří d ppředí (čili světelné stpy) a pak se určí bd. který je nejbližší výchzímu bdu. V tmt případě se ale nejedná jeden z vrchlů blasti, výchzí bd tentkrát leží ve stredu blasti. Z tht důvdu už nelze dělat erzi jen jedním směrem, ale musí se prvádět standardní metdu (erze a dilatace). Prahvání se prvádí bdbně, jak je t uveden u předchzíh mdulu. pmci neurnvé sítě - nad brazem se pět prvede prahvání a erze, navíc se zde určuje hranice blasti (krivka). Mdul Těší určení hraniční krivky gradientní metdu s využitím první derivace. Následné se určí průběh křivsti tét hranice a naknec je pmci Furiervy transfrmace určená samtná hraniční křivka. Ta je vstupem d neurnvé sítě. Výsledkem pak je zájmvý bd, který leží na tét křivce. Dále u autmatické analýzy můžeme nastavit, který naměřený snímek pvažujeme za výchzí pr další snímky. Opět se zde vyskytují dve mžnsti: pr analýzu danéh snímku se pužijí naměřené hdnty ze snímku předcházejícíh, pr analýzu všech snímku se pužijí stejně naměřené hdnty, a t z výchzíh měření. Metdu vybereme pdle th, zda jsu snímky dstatečně kvalitní. Mají-li snímky určité zkreslení, které se prjevuje stále víc a víc s následujícími snímky, pužijeme 1. metdu/zkumání světelných stp/, která tyt chyby úspěšné eliminuje. Ale pri chybném určení zájmvéh bdu u jednh snímku se může tat chyba prjevit i u snímků následujících. Při pužití. metódy /pužití neurnvé sítě/za predpkladu, že snímky jsu kvalitní a nevykazují velké zkreslení Ize i při zamlžení určitéh snímku dstranit vzniklu chybu a u statních kvalitních snímků eliminvat. 10
8 Lačezar Ličev: Rzpznávání zájmvých bjektů v systému FOTOM Tent mdul služí puze k vytvření měřičských subrů (mají přípnu,,.ftm"), které jsu kmpatibilní se subry, vytvřenými mdulem FOTOM 1, pmci kteréh je Ize prhlížet, či pri chybe jednduše pravil. Vzhled mdulu je ukázán na br. 4: P zmáčknutí tlačítka OK se zbrazí další dialg, ve kterém je nutn zadat jmén subrů, které budu při analýze vytvřený. Vytvřené subry mají následující tvar: <zadané_jmén+index>.ftm. Index je generván autmaticky: buď je t čísl, které značuje pradí analyzvanéh snímku, neb má tvar pslupnsti přirazených čísel, začínajících 1. V tmt dialgu se také vlí i výchzí naměřený snímek pr další snímky. Vnitřní chd mdulu: Metda světelných stp: Je zde pužitá bdbná metda jak v mdulu FOTOM 1, hlavní rzdíl je v tm. že velikst analyzvané blasti nezadává uživatel, ale je napevn zvlená (p mnhá pkusech byla zvlená blast rzměrech 40 x 40 pixelů). Druhý rzdíl spčívá ve vlbě výchzíh bdu analýzy, který je zde umístěn d středu zkumané blasti. Důvd je ten, že střed blasti nám vlastně představuje zájmvý bd z předchzíh měření a je nutn najít nvý, který by mu svu plhu vyhvval - čili nejbližší bd. Neurnvé sítě: na rzpznaní je zvlená metda backprpagatin. Funkci mdulu Ize charakterizvat následvně: hlavním cílem je najít pět zájmvý bd, který by dpvídal zájmvému bdu z předchzíh měření. Pr každý bd z předchzíh měření máme zjištěn t, že tent bd leží na přímce neb na křivce. Opět vycházíme z blasti, která je pevně zvlená, a t 40 x 40 pixelů, jejímž středem je zájmvý bd z předchzíh měření. P prahvání a erzí se zjistí hranice blasti, dále průběh křivsti tét hranice a naknec pmci Furiervy transfrmace hraniční křivka blasti. Ta je vstupem d neurnvé sítě, výstupem je pak infrmace, zdá se jedná přímku či krivku. Tat výstupní infrmace se pak prvná s údajem, uvedeným pr hledaný bd (leží buď na přímce neb křivce). Jestli údaje suhlasí, znamená t. že jsme našli dpvídající blast a určíme zájmvý bd jak středvý bd dané krivky. V případe, že údaje si nedpvídají, znamená t, že hledaná blast neexistuje a nvý bd je určen jak ttžný s bdem z předchzíh měření. Obr. 4. Dialg mdulu FOTOM7. Fig. 4. The dialg bx f ihe mdule FOTOM7. Pznatky z implementace mdulu FOTOM 7: Při pužití prvníh snímku měření, jak výchzíh snímku, mhu nastat tyt případy: Světelná stpa je zřetelná a výrazná, na všech snímcích nenastává žádný prblém při rzpznávaní (bd 3 na br. 5a). V kamžiku, kdy je stpa zamlžena, může nastat chyba, jelikž systém nemůže žádný bd najít pnechá bd výchzí, tzn. je vyská pravděpdbnst, že bude ležet jinde, než by měl (bd 3 na br. 5b). Při analýze dalších snímků pak při světelné stpě dstatečně viditelné se tat chyba může autmaticky pravit (br. 5c). Jiný prblém nastává v situaci, kdy je na snímku světelná stpa zamlžena, ale jiná je zřetelná. Pak je zájmvý bd určen někde jinde a tat chyba se může drazit i při analýze statních snímků. Při pužití předchzíh snímku jak výchzíh snímku. Největší prblém spčívá v tm, že předchzí chyba v měření může vlivnit následující měření. Najde-li se bd někde jinde, je pak tat infrmace pužitá pr následující měření a statní bdy mhu být nalezeny s tutéž systémvu chybu. 103
9 Acta Mntanistica Slvaca Rčník 9 (004), čísl, Při měření v případe, že máme více zájmvých bdů v analyzvané blasti, může djít k té chybě, že p analýze na více snímcích jsu tyt zájmvé bdy ulženy jak ttžné (br. 6- bdy 1,, 7, 8). T se pak musí napravit ruční editací jedntlivých snímků. Tut chybu lze snadn detekvat v mdulu pr D mdelvání prcesu měření. Architektura systému FOTOM001 Systém FOTOM 001 vznikl dplněním systému FOTOM 000 mdul FOTOM 1, další funkci s další mduly FOTOM5, FOTOM6 a FOTOM7. Tyt mduly dvlují prvádět tyt úlhy: Mdul FOTOM1 - značení zájmvých bdů a bjektů. Mdul FOTOM1 služí ke zpracvání snímku ve frmátu BMP. Zde značuje na snímcích zájmvé bdy, zájmvé bjekty, dále výpčty vzdálenstí, uhlu atd. V panelu nástrju tht mdulu jsu umístěny ikny pr spuštění statních pěti mdulů aplíkace. Mdul FOTOM - D mdelvání prcesu měření. V tmt mdulu Ize zbrazit hdnty parametru, vzdálensti a uhlu zájmvých bjektů na brazvce ve frme grafu, tyt grafy Ize vytisknut na tiskárně. Dále může prhlížet hdnty z grafu v tabulkách a ty ukládat d subru. Mdul FOTOM3-3D mdelvání prcesu měření. Tent mdul služí pr trjrzměrné zbrazení jámy v prstru s mžnstí další manipulace se zbrazeným mdelem. Mdul FOTOM4 - animace prcesu měření. Mdul služí pr D animaci série snímků a bjektu. Mdul FOTOM5 - měření hdnt dchylek. Mdul FOTOM5 byl vytvřen pr zbrazení a další zpracvání hdnt dchylek parametrů zájmvých bjektů d průměrných neb prjektvých hdnt vhdně zvlených pr dané měření. Mdul FOTOM6 - prvnaní dvu měření.mdul FOTOM6 služí pr prvnaní dvu měření, skládajících se ze série snímků, převedených na stejném bjektu, shdujících se pčtem snímku, metódu měření, měnícím intervalem a pslupnstí vzájemné krespndujících snímků. Mdul FOTOM7 - rzpznávaní zájmvých bdu bjektu na snímku. Mdul FOTOM7 služí na rzpznávaní zájmvých bdu bjektu a bjektu na snímku. Obr. 5. Autmatické rzpznání 1.metdu.. Fig. 5. Autmatic recgnitin by the methd 1. Obr. 6 Autmatické rzpznání.metdu. Fig. 6. Autmatic recgnitin by the methd. Závěr Rzpznávaní zájmvých bdů neb zájmvých bjektů na snímku je činnst velmi slžitá a důležitá, nebť na ni záleží efektívnst a rychlst zpracvání ftgrafické infrmace. Výše uvedené metdy a algritmy 104
10 Lačezar Ličev: Rzpznávání zájmvých bjektů v systému FOTOM byly před implementaci d systému experimentálně věřeny. V předlženém článku je ppsaná jejích aplikace v prstředí systému FOTOM001. Dsažené výsledky ptvrdily správnst pstupu a takt vzniklý systém Ize úspěšně využívat při měření bjektu ftgrammetricku metdu. Ftgrammetrický systém FOTOM001 byl vypracván na Katedre infrmatiky FEI VŠB TU Ostrava. Vývj ftgrammetrickéh systému FOTOM přispívá k vyřešení knkrétních pžadavků kladených na jednsnímkvu ftgrammetrii, jak ucelený systém na kvalitatívni vyšší úrvni, než jsu stávající technické a sftwarvé prstfedky. Literatura - References Dudek, R, Pspíšil, J.: Pčítačvé zpracvání ftgrafie.,diplmvý prjekt VŠB-TU Ostrava, 001. Ličev, L., Hluba, T.: Nvé řešení důlní ftgrammetrie na PC, /1998,URGP Praha. Ličev, L: New appraches t mining phtgrammetry using PC, 5 nacinalna knferencija Varna'98, MGU Sfia. Ličev, L., Hluša. T.: Ftgrammetrické měření důlních jám, Knierence GIS'99 VŠB TUO, HGF,1999. Ličev, L.: Ftgrammetrie na PC., 4/1999, Acta Mntanistica Slvaca, Kšice,000. Ličev, L.: Pčítačvé zpracvání ftgrafie., Habilitační práce, 000, HGF VŠB TU v Ostrave. Ličev, L: Recgnitin f pint and bjects n the phtgraphy, Internatinal cnference - Mdern Management f Mine Prducing, Gelgy and Envirnment Prtectin, SGEM 001, Varna, Bulgaria. Ličev, L.: FOTOM001 a rzpznávaní zájmvých bjektů, 9. rčník s mez. účastí GIS Ostrava 00, HGF VŠB TU Ostrava. Serra, J.: Image Analysis and Mathematical Mrphlgy, Vl. 1, Academic Press. New Yrk, 198. Serra, J.: Image Analysis and Mathematical Mrphlpgy, Vl.. Academic Press. New Yrk, Sjka, E.: Digitálni zpracvání brazu, skripta FEl VŠB-TU Ostrava, Šmidrkal J.: Ftgrammetrie I,II,III, Teretické základy, ČVUT Praha.,
Tile systém v Marushka Designu
0 Tile systém v Marushka Designu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme
VíceVizualizace TIN (trojúhelníková nepravidelná síť) v Marushka Designu
; Vizualizace TIN (trjúhelníkvá nepravidelná síť) v Marushka Designu 0 TIN v Marushka Designu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGN...5-1
VíceSledování provedených změn v programu SAS
Sledvání prvedených změn v prgramu SAS Při práci se systémem SAS se v něklika funkcích sleduje, jaké změny byly prvedeny a kd je prvedl. Patří mezi ně evidence změn v mdulu Evidence žáků neb práce s průběžnu
VíceVykreslení obrázku z databázového sloupce na referenční bod geometrie
0 Vykreslení brázku z databázvéh slupce na referenční bd gemetrie OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...5-1 - 1 Cíl
VíceDTM (Digitální technická mapa) v Marushka Designu
0 DTM (Digitální technická mapa) v Marushka Designu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...5-1 - 1 Cíl příkladu V tmt
VíceModul pro vyhodnocení ročních výsledků finančních kontrol
Ministerstv financí Odbr 47 Centrální harmnizační jedntka Infrmační systém finanční kntrly ve veřejné správě Mdul pr vyhdncení rčních výsledků finančních kntrl Leden 2015 Manuál MF - infrmační systém finanční
VíceTémata v MarushkaDesignu
0 Témata v MarushkaDesignu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...5-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme práci
VíceOdpisy a opravné položky pohledávek
Odpisy a pravné plžky phledávek E S O 9 i n t e r n a t i n a l a. s. U M l ý n a 2 2 1 4 1 0 0, P r a h a www.es9.cz Strana 1 (celkem 9) Ppis... 3 Účetní perace (1.1.1.2), vzr Odpisy a pravné plžky...
VíceStudijní předmět: Základy teorie pravděpodobnosti a matematická statistika Ročník:
Studijní předmět: Základy terie pravděpdbnsti a matematická statistika Rčník: 1 Semestr: 1 Způsb uknčení: zkuška Pčet hdin přímé výuky: 2/2 (přednáška/ seminář) Pčet hdin kmbinvané výuky celkem: 8 Antace
VíceInstalace a technické informace
Dkumentace k mdulu MdleKREM Samstatný mdul MdleKREM umžňuje zbrazit (vyučujícím i studentů) mdel průchdu studenta vyučvaným kurzem a t jak v grafické pdbě (využívající znalstní mdel GLIKREM - GuideLine
VíceLokalizace souřadnic v MarushkaDesignu
; Lkalizace suřadnic v MarushkaDesignu 0 OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu
VíceInformační ikony v MarushkaDesignu
0 Infrmační ikny v MarushkaDesignu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme
VícePlánování směn verze 2.1, revize 03
Plánvání směn verze 2.1, revize 03 Ing. Antnín Vecheta Email: t254@seznam.cz Pžadavky na pčítač: 1) Operační systém: MS Windws Vista neb nvější (nutné) 2) Prcesr: Intel i5 (dpručení) 3) Paměť: 4GB (dpručení)
VíceVIS ČAK - Uživatelský manuál - OnLine semináře
UŽIVATELSKÝ MANUÁL - ONLINE SEMINÁŘE Autr: Aquasft, spl. s r.., Vavrečka Lukáš Prjekt: VIS ČAK Pslední aktualizace: 11.12.2009 Jmén subru: UživatelskýManuál_OnLine_Semináře_0v2.dcx Pčet stran: 12 OBSAH
Více4 Datový typ, proměnné, literály, konstanty, výrazy, operátory, příkazy
4 Datvý typ, prměnné, literály, knstanty, výrazy, perátry, příkazy Studijní cíl Tent studijní blk má za cíl pkračvat v základních prvcích jazyka Java. Knkrétně bude uvedena definice datvéh typu, uvedeny
VícePEXESO UŽIVATELSKÝ MANUÁL
PEXESO UŽIVATELSKÝ MANUÁL Obsah 1. ÚVOD DO HRY 3 1.1. Histrie hry 3 1.2. Pravidla hry 3 1.3. Pčítačvá verze hry 3 2. INSTALACE HRY 4 2.1. Instalace z disku CD-ROM 4 2.2. Instalace hry stažené z internetu
VíceMožnosti připojení WMS služby do Klienta v Marushka Designu
0 Mžnsti připjení WMS služby d Klienta v Marushka Designu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl příkladu
VícePráce s WKT řetězci v MarushkaDesignu
0 Práce s WKT řetězci v MarushkaDesignu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...3-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme práci s WKT řetězci
VíceAutorizace mapového serveru
0 Autrizace mapvéh serveru OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme mžnsti
VíceGLOBÁLNÍ ARCHITEKTURA ROB
Přílha č. 1b zadávací dkumentace GLOBÁLNÍ ARCHITEKTURA ROB verze 1.0 Obsah 1 Vymezení cílů prjektu 3 2 Prcesní architektura 4 2.1 Základní výchdiska návrhu prcesní architektury 4 2.2 Pstup tvrby a pužité
VícePortál veřejné správy
Prtál veřejné správy N Náávvrrh hn naa zzvveeřřeejjn něěn níí žžiivv ttn níí ssiittu uaaccee N Náávvrrh hn naa ssm maazzáán níí zzvveeřřeejjn něěn néé žžiivv ttn níí ssiittu uaaccee N Náávvrrh hn naa eed
VíceMožnosti a druhy párování
Mžnsti a druhy párvání E S O 9 i n t e r n a t i n a l a. s. U M l ý n a 2 2 1 4 1 0 0, P r a h a www.es9.cz Strana 1 (celkem 9) Autmatické hrmadné párvání... 3 Imprt bankvních výpisů (1.2.1.5)... 3 Párvání
VíceHelios Orange Plugin Zadávání vlastností
Helis Orange Plugin Zadávání vlastnstí 2015 BürKmplet, s.r.. Obsah Zadávání vlastnstí... 3 Definice... 3 Skupiny... 3 Definice vlastnstí... 4 Knfigurace... 6 Zadávání a zbrazvání vlastnstí... 6 Editační
VíceTechnická specifikace předmětu plnění. VR Organizace dotazníkového šetření mobility obyvatel města Bratislavy
Technická specifikace předmětu plnění VR Organizace dtazníkvéh šetření mbility byvatel města Bratislavy Zadavatel: Centrum dpravníh výzkumu, v. v. i. dále jen zadavatel 1 PŘEDMĚT VEŘEJNÉ ZAKÁZKY Předmětem
VíceIntegrace Google map v MarushkaDesignu
; Integrace Ggle map v MarushkaDesignu 0 OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGN...6-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si
VíceObecnou rovnici musíme upravit na středovou. 2 2 2 2 2 2 2 2. leží na kružnici musí vyhovovat její rovnici dosadíme ho do ní.
75 Hledání kružnic I Předpklady: 750, kružnice z gemetrie Př : Kružnice je dána becnu rvnicí x y x y plměr Rzhdni, zda na kružnici leží bd A[ ; ] + + + 6 + = 0 Najdi její střed a Obecnu rvnici musíme upravit
VíceTeplota a její měření
1 Teplta 1.1 Celsiva teplta 1.2 Fahrenheitva teplta 1.3 Termdynamická teplta Kelvin 2 Tepltní stupnice 2.1 Mezinárdní tepltní stupnice z rku 1990 3 Tepltní rzdíl 4 Teplměr Blmetr Termgraf 5 Tepltní rztažnst
VíceMimořádná účetní uzávěrka
Mimřádná účetní uzávěrka E S O 9 i n t e r n a t i n a l a. s. U M l ý n a 2 2 1 4 1 0 0, P r a h a www.es9.cz Strana 1 (celkem 6) Ppis... 3 Průběh mimřádné účetní uzávěrky... 3 Mimřádná účetní uzávěrka
VíceZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
Středšklská matematika Nadace Geneze Vývj (Stručná histrie matematiky) - na levé straně je svislý nápis VÝVOJ stisk hrníh V vyvlá zbrazení časvé sy - stisk ikny se stránku (vprav nahře na brazvce časvé
VíceSMART Notebook Math Tools 11
SMART Ntebk Math Tls 11 Operační systémy Windws Uživatelská příručka Upzrnění chranných známkách SMART Bard, SMART Ntebk, smarttech, l SMART a všechna značení SMART jsu chranné známky neb reistrvané chranné
VíceDotaz typu Common Info v MarushkaDesignu
0 Dtaz typu Cmmn Inf v MarushkaDesignu OBSAH 1 CÍL TUTORIÁLU...2 2 PRÁCE S TUTORIÁLEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS TUTORIÁLU V MARUSHKADESIGNU...4-1 - 1 Cíl tutriálu V tmt tutriálu
VíceSimulátor krizových procesů na úrovni krizového štábu. Systémová dokumentace
UNIVERZITA OBRANY Simulátr krizvých prcesů na úrvni krizvéh štábu Systémvá dkumentace LUDÍK, Tmáš; NAVRÁTIL, Jsef; KISZA, Karel; ADAMEC, Vladimír 24.1.2012 Ppis systému Simulátr krizvých prcesů na úrvni
VíceUpomínky a kontroly E S O 9 i n t e r n a t i o n a l a. s.
Upmínky a kntrly E S O 9 i n t e r n a t i n a l a. s. U M l ý n a 2 2 1 4 1 0 0, P r a h a www.es9.cz Strana 1 (celkem 6) Upmínky... 3 Evidence a tisk upmínek (1.3.3.1)... 3 Kntrla phledávek a psílání
VícePosuzování zdravotní způsobilosti k řízení motorových vozidel jako součásti výkonu práce
Psuzvání zdravtní způsbilsti k řízení mtrvých vzidel jak sučásti výknu práce Zdravtní způsbilst řidiče mtrvých vzidel je jednu ze základních pdmínek bezpečnsti prvzu na pzemních kmunikacích. Prt je zdravtní
VícePortál veřejné správy
Prtál veřejné správy Z Zvveeřřeejjn něěn níí vvěěssttn nííkku u S Sm maazzáán níí vvěěssttn nííkku u P Přřiid dáán níí p přřííll h h kkee zzvveeřřeejjn něěn néém mu u vvěěssttn nííkku u Vytvřen dne: 16.3.2012
VíceVŠB Technická univerzita, Fakulta ekonomická. Katedra regionální a environmentální ekonomiky REGIONÁLNÍ ANALÝZA A PROGRAMOVÁNÍ.
VŠB Technická univerzita, Fakulta eknmická Katedra reginální a envirnmentální eknmiky REGIONÁLNÍ ANALÝZA A PROGRAMOVÁNÍ (Studijní texty) Reginální analýzy Dc. Ing. Alis Kutscherauer, CSc. Ostrava 2007
VíceSMĚRNICE č. 5 ŠKOLENÍ ZAMĚSTNANCŮ, ŽÁKŮ A DALŠÍCH OSOB O BEZPEČNOSTI A OCHRANĚ ZDRAVÍ PŘI PRÁCI (BOZP)
Název Čísl Vlastník SMĚRNICE č. 5 ŠKOLENÍ ZAMĚSTNANCŮ, ŽÁKŮ A DALŠÍCH OSOB O BEZPEČNOSTI A OCHRANĚ ZDRAVÍ PŘI PRÁCI (BOZP) Tat směrnice nahrazuje: Datum platnsti d: 01.10.2015 Základní právní předpisy:
VíceMetoda klíčových ukazatelů pro činnosti zahrnující zvedání, držení, nošení
Metda klíčvých ukazatelů pr činnsti zahrnující zvedání, držení, nšení Pkyny pr pužití při hdncení pracvních pdmínek Hdncení se prvádí v pdstatě pr činnsti ruční manipulace a musí se týkat jednh pracvníh
VíceZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
PwerPint a Access v příkladech Pachner - p výběru tématickéh celku se bjeví kn se zadáním úlhy: ppis jedntlivých dílčích krků p animvaných tázkách jedntlivých dílčích krků uživatel abslvuje test na prvěření
VícePřednášky Teorie řízení Tereza Sieberová, 2015 LS 2014/2015
-černě přednášky -červeně cvičení různě přeházené, pdle th, jak jsme pakvali, datum dpvídá přednáškám PŘEDNÁŠKA 10.2. C je t řízení? Subjektivní, cílevědmá činnst lidí Objektivně nutná Pznává a využívá
VícePřípady užití RSSystems
Případy užití RSSystems Účelem tht dkumentu je definvat rzsah funkcí infrmačníh systému,, Infrmační systém evidence bjednávek (značvaný dále jen RSSystem), určený k pužívání restauračními zařízeními (značvanými
VíceTento projekt je spolufinancován. a státním rozpočtem
Tent prjekt je splufinancván Evrpským sciálním fndem a státním rzpčtem Z a d á v a c í d k u m e n t a c e Odbrná publikace Management kulturníh cestvníh ruchu a návazné šklení pr prjekt OP RLZ - MMR Odbrná
VíceŠkolení obsluhy PC stručný manuál obsluhy pro používání PC. MS Power Point
Šklení bsluhy PC stručný manuál bsluhy pr pužívání PC MS Pwer Pint 1 Úvd - PwerPint K čemu se prgram PwerPint pužívá? Při prezentaci, kdy přednášející pr psílení účinku svých slv prmítá snímky, které si
VíceOperační systém Windows 8.1
Operační systém Windws 8.1 1. Práce v uživatelském prstředí Windws Systém Přihlásit se ke svému uživatelskému účtu. Odhlásit se (Start úvdní brazvka /pravý hrní rh (ikna přihlášenéh uživatele účtu / Odhlásit).
VíceInformačně expertní systém včasného varování a vyrozumění v důsledku stanovení rizik skalního řícení
Infrmačně expertní systém včasnéh varvání a vyrzumění v důsledku stanvení rizik skalníh řícení Prjekt je realizván za finanční pdpry Ministerstva vnitra České republiky, v rámci Prgramu bezpečnstníh výzkumu
VíceZÁKLADNÍ INFORMACE O SPOLEČNÉ ČÁSTI MATURITNÍ ZKOUŠKY
ZÁKLADNÍ INFORMACE O SPOLEČNÉ ČÁSTI MATURITNÍ ZKOUŠKY Kmplexní zkuška Zkušky ze všech zkušebních předmětů mají frmu didaktickéh testu. Výjimku jsu puze zkušky z jazyků z českéh jazyka a literatury a cizíh
VícePortál veřejné správy
Prtál veřejné správy Z Zvveeřřeejjn něěn níí p p vviin nn něě zzvveeřřeejjň ň vvaan néé iin nff rrm maaccee S Sm maazzáán níí p p vviin nn něě zzvveeřřeejjň ň vvaan néé iin nff rrm maaccee E Ed diittaaccee
VíceEXTRAKT z mezinárodní normy
EXTRAKT z mezinárdní nrmy Extrakt nenahrazuje samtnu technicku nrmu, je puze infrmativním materiálem nrmě. Elektrnický výběr pplatků (EFC) Zabezpečené mnitrvání pr autnmní systémy výběru mýtnéh Zkušení
VíceUSNESENÍ. Č. j.: ÚOHS-S339/2012/VZ-21769/2012/523/Krk Brno 20. prosince 2012
*UOHSX004HI9Y* UOHSX004HI9Y USNESENÍ Č. j.: ÚOHS-S339/2012/VZ-21769/2012/523/Krk Brn 20. prsince 2012 Úřad pr chranu hspdářské sutěže příslušný pdle 112 zákna č. 137/2006 Sb., veřejných zakázkách, ve znění
VíceLegenda v MarushkaDesignu
; Legenda v MarushkaDesignu 0 OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGN...5-1 - 1 Cíl příkladu V tmt příkladu si ukážeme něklik
Vícek elektronickému výběrovému řízení na úplatné postoupení pohledávek z titulu předčasně ukončených leasingových smluv
INFORMAČNÍ MEMORANDUM č. 4/3/2009/11 k elektrnickému výběrvému řízení na úplatné pstupení phledávek z titulu předčasně uknčených leasingvých smluv Praha, 30.11.2010 Infrmační memrandum č. 4/3/2009/11 1/9
VíceNávod k použití vědeckého kalkulátoru HP10s
2. 1. Návd k pužití vědeckéh kalkulátru HP10s Obsah 1. Pužití chrannéh krytu... 1 2. Bezpečnstní upzrnění... 1 3. Další upzrnění... 1 4. Dvuřádkvý displej... 2 5. Příprava kalkulátru... 2 - Módy... 2 -
VíceÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE
*UOHSX003WQC1* UOHSX003WQC1 ÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE ROZHODNUTÍ Č. j.: ÚOHS-S523/2011/VZ-19003/2011/520/ABr V Brně dne: 30. března 2012 Rzhdnutí nabyl právní mci dne 28.4.2012 Úřad pr chranu
VíceÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE ROZHODNUTÍ. Č. j.: ÚOHS-S398/2010/VZ-16684/2010/520/NGl V Brně dne: 14. února 2011
*uhsx0039d6p* UOHSX0039D6P ÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE ROZHODNUTÍ Č. j.: ÚOHS-S398/2010/VZ-16684/2010/520/NGl V Brně dne: 14. únra 2011 Úřad pr chranu hspdářské sutěže příslušný pdle 112 zákna
Více1. Předmět díla a technické požadavky
Přílha č. 1 Smluvy Specifikace předmětu plnění 1. Předmět díla a technické pžadavky Zhtvitel prvede analýzu stávajícíh stavu a návrh řešení v tmt rzsahu: detailní analýza sučasnéh stavu archivu, klasifikace
Více16. Kategorizace SW chyb, kritéria korektnosti a použitelnosti, spolehlivost SW
16. Kategrizace SW chyb, kritéria krektnsti a pužitelnsti, splehlivst SW 1. Sftwarvá chyba Prezentace th, že prgram dělá něc nepředpkládanéh Míra th, kdy prgram přestává být užitečný Je t nesuhlas mezi
VíceVýzva k podání nabídek
Výzva k pdání nabídek Čísl zakázky (bude dplněn MPSV při uveřejnění): Název zakázky: Předmět zakázky (služba, ddávka neb stavební práce): x Chceme se učit, abychm zůstali knkurencí Nákup služeb Datum vyhlášení
VíceGeoDTM. Uživatelská příručka. Výstup byl vytvořen s finanční podporou TA ČR v rámci projektu TA02011056. Verze 1.0
GeDTM Uživatelská příručka Verze Výstup byl vytvřen s finanční pdpru TA ČR v rámci prjektu TA02011056 2 Obsah 1 Úvd... 7 1.1 Systémvé pžadavky... 7 1.2 Hardwarvý klíč... 7 1.3 Struktura a způsb ulžení
VíceDeepBurner Free 1.9. Testování uživatelského rozhraní s uživateli Deliverable B1 TUR 2011. Testování uživatelských rozhraní 2011 ČVUT FEL
Testvání uživatelských rzhraní 2011 DeepBurner Free 1.9 Testvání uživatelskéh rzhraní s uživateli Deliverable B1 TUR 2011 Daniel Mikeš Tmáš Pastýřík Ondřej Pánek Jiří Šebek Testvání uživatelských rzhraní
VícePozn.: v číselníku je často obsaženo více možností k výběru, ale pro program Interreg V-A ČR-Polsko jsou relevantní pouze možnosti výběru zde uvedené.
Zpráva realizaci prjektu / dílčí části prjektu Pzn.: v číselníku je čast bsažen více mžnstí k výběru, ale pr prgram Interreg V-A ČR-Plsk jsu relevantní puze mžnsti výběru zde uvedené. Úvdní strana dkumentu
VíceZákladní škola Valašské Meziříčí, Vyhlídka 380, okres Vsetín, příspěvková organizace
Základní škla Valašské Meziříčí, Vyhlídka 380, kres Vsetín, příspěvkvá rganizace Zpráva z testvání 7.rčníků ZŠ v rámci prjektu Rzvj a pdpra kvality ve vzdělávání Termín testvání : 18.2.-20.2.2015 Pčet
VíceÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE PŘÍKAZ
*UOHSX007U4K1* UOHSX007U4K1 ÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE PŘÍKAZ Č. j.: ÚOHS-S0813/2015/VZ-40365/2015/523/MKv Brn 20. listpadu 2015 Úřad pr chranu hspdářské sutěže jak rgán příslušný pdle 112 zákna
VíceMetodická příručka Omezování tranzitní nákladní dopravy
Metdická příručka Omezvání tranzitní nákladní dpravy K právnímu stavu ke dni 1. ledna 2016 Obsah 1 Na úvd... 2 2 Základní pjmy... 3 3 Obecně k mezvání tranzitní nákladní dpravy... 4 4 Prvedení příslušnéh
VíceZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
Interaktivní výuka MS Office 2000 Pachner Panel nástrjů vlev nahře (zleva) O stránku zpět Úvdní stránka dkumentu návrat na titulní stranu prgramu Histrie přehled navštívených stránek Rejstřík Zálžky Pznámky
VícePosouzení oslnění v osvětlovacích soustavách
Psuzení slnění v světlvacích sustavách Přednášející: Ing.Tmáš Susedík 7.6.2017 Prgram přednášky Představení Legislativa Výpčty slnění Měření slnění Diskuze Ing. Tmáš Susedík Abslvent ČVUT FEL, br: Světelná
VíceVnitřní předpis města Náchoda pro zadávání veřejných zakázek malého rozsahu (mimo režim zákona č. 137/2006 Sb., o veřejných zakázkách)
platná d 1.1.2016 Vnitřní předpis města Náchda pr zadávání veřejných zakázek maléh rzsahu (mim režim zákna č. 137/2006 Sb., veřejných zakázkách) Zadavatel je pvinen ddržvat zásady transparentnsti, rvnéh
VíceZADÁVACÍ DOKUMENTACE
ZADÁVACÍ DOKUMENTACE Výzkum a vývj zařízení pr detekci pvrchvých vad zakázka na služby zadávaná dle Pravidel pr výběr ddavatelů v rámci Operačníh prgramu Pdnikání a invace pr knkurenceschpnst Zadavatel
VíceMobilní zpravodajská aplikace idnes. A7B39PDA - Principy tvorby mobilních aplikací
Mbilní zpravdajská aplikace idnes A7B39PDA - Principy tvrby mbilních aplikací Autr: Marek Krátký kratkma2@fel.cvut.cz Ppis D1 Zpravdajská aplikace idnes je určena pr chytré telefny neb pr tablety. Aplikace
VíceKinematika hmotného bodu I.
Kinematika hmtnéh bdu I. Kinematiku hmtnéh bdu myslíme zkumání záknitstí phybů těles. Hmtným bdem myslíme bd, jímž nahradíme skutečné reálné těles. Hmtnst tělesa je sustředěna d jednh bdu, prt hmtný bd.
Více3D vektory a mračna bodů v Marushka Designu
0 3D vektry a mračna bdů v Marushka Designu OBSAH 1 CÍL PŘÍKLADU...2 2 PRÁCE S PŘÍKLADEM...2 3 UKÁZKA DIALOGOVÉHO OKNA...3 4 STRUČNÝ POPIS PŘÍKLADU V MARUSHKADESIGNU...4-1 -d 1 Cíl příkladu V tmt příkladu
VíceKurz 4st210 cvičení č. 5
CVIČENÍ Č. 5 některá rzdělení nespjitých náhdných veličin binmické, hypergemetrické, Pissnv rzdělení nrmální rzdělení jak rzdělení spjitých náhdných veličin některá speciální rzdělení spjitých náhdných
VíceKonsolidovaný nástroj získatele Vytvoření dodatku ke smlouvě NAMÍRU Návod k obsluze
Knslidvaný nástrj získatele Vytvření ddatku ke smluvě NAMÍRU Návd k bsluze Obsah 1 ÚVOD... 1 2 MENU VYTVOŘENÍ DODATKU... 1 3 VYTVOŘENÍ DODATKU... 1 3.1 Načtení pjistné smluvy... 1 3.2 Pdmínky pr vytvření
VíceKritéria přijímacího řízení pro školní rok 2017/2018 čtyřleté studium - obor K/41 Gymnázium
Kritéria přijímacíh řízení pr šklní rk 2017/2018 čtyřleté studium - br 79-41-K/41 Gymnázium 1) Vyhlášení prvníh kla přijímacíh řízení d prvníh rčníku vzdělávání ve střední škle d bru vzdělání 79 41 K/41
VíceUživatelská příručka aplikace Partner24 modul Zaměstnavatelský portál Česká spořitelna penzijní společnost, a.s.
Uživatelská příručka aplikace Partner24 mdul Zaměstnavatelský prtál Česká spřitelna penzijní splečnst, a.s. Verze: 1.20 (30.3.2011) Autr: Jan Zámstný, Lukáš Hns Schválil: Šárka Rlčíkvá Vlastník: ČS penzijní
VíceRAILTRAC 1000 UNIKÁTNÍ, FLEXIBILNÍ A VÍCEÚČELOVÝ SYSTÉM PRO SVAŘOVÁNÍ A ŘEZÁNÍ
RAILTRAC 1000 UNIKÁTNÍ, FLEIBILNÍ A VÍCEÚČELOVÝ SYSTÉM PRO SVAŘOVÁNÍ A ŘEZÁNÍ 1 Flexibilní dpvěď na tvrdé pžadavky je systém kmpnent, který může být knfigurván, tak aby vytvřil ptimální řešení pr Vaše
VíceSpisová služba/elisa - Dodatek k manuálu - subverze 1.28
Spisvá služba/elisa - Ddatek k manuálu - subverze 1.28 01.06.2016 Ddatek k manuálu subverze 1.28 1. Obsah 2. Filtrvací ple... 3 3. Zbrazení značky slžky... 4 4. Načítání seznamů (datagridů)... 4 5. Název
VícePorovnání výsledků analytických metod
Metdický lit 1 EURCHEM-ČR 212 Editr: Zbyněk Plzák (plzk@iic.c.cz) Prvnání výledků nlytických metd Chrkterizce výknnti nlytické měřící metdy je jedním z důležitých znků nlytickéh měřicíh ytému, zejmén pr
VíceNÁVODNÁ STRUKTURA MÍSTNÍHO AKČNÍHO PLÁNU VZDĚLÁVÁNÍ
Místní akční plán Místní akční plán je suhrnný dkument zahrnující něklik částí. Obsahuje analyticku část (zejména metaanalýza stávajících dkumentů, analýza vyvlaná plánváním specifických témat, zjišťvání
VíceProgram prevence nehod a bezpečnosti letů
SEKCE LETOVÁ A PROVOZNÍ Odbr bchdní letecké dpravy Směrnice OLD Dplňující výkladvý/vysvětlující materiál k ACJ OPS 1.037 a IEM OPS 3.037 Prgram prevence nehd a bezpečnsti letů CAA-OLD-01/2010 Verze: 1.
VíceGenerování Homepage ze serveru AReality.sk
Genervání Hmepage ze serveru AReality.sk 9. 9. 2010 - Ing. Jiří Fřt Diadema Sftware s.r.. Verze 3.5 Diadema Sftware s. r.. Stránka 1 Obsah Obsah... 2 1. Obecně k prpjení dat... 3 2. Typy prpjení dat...
VíceIPS1 zápočtový test na fei-learnu
IPS1 zápčtvý test na fei-learnu Správce sítě se musí rzvíjet schéma IP adres, které pužívá adresvý prstr 192.168.1.0/24. Síť, která bsahuje sérivé linky, je zařazen mim samstatné řady. Každé síti bude
Více1.3. Požárně bezpečnostní řešení
1.3. Pžárně bezpečnstní řešení Název akce : Míst : 3.ddělení MŠ přístavba budvy stávající MŠ, bří. Musálků 249, Řepiště kat.ú. Řepiště, par.č.292/2 Žadatel : Charakter akce : Obec Řepiště ul.mírvá 178
VíceMS Word pro administrátory projektů Základy
MS Wrd pr administrátry prjektů Základy Knání kurzu financván z Operačníh prgramu Vzdělávání pr knkurenceschpnst ZVYŠOVÁNÍ IT GRAMOTNOSTI ZAMĚSTNANCŮ VYBRANÝCH FAKULT MU Registrační čísl: CZ.1.07/2.2.00/15.0224
VíceStřední průmyslová škola strojní a elektrotechnická. Resslova 5, Ústí nad Labem. Fázory a komplexní čísla v elektrotechnice. - Im
Střední průmyslvá škla strjní a elektrtechnická Resslva 5, Ústí nad Labem Fázry a kmplexní čísla v elektrtechnice A Re + m 2 2 j 1 + m - m A A ϕ ϕ A A* Re ng. Jarmír Tyrbach Leden 1999 (2/06) Fázry a kmplexní
VíceProgramová příručka. GoPal Navigator verze 5.5
Prgramvá příručka GPal Navigatr verze 5.5 GPal Navigatr verze 5.5 Obsah KAPITOLA 1: ÚVOD... 1 Uvítání...1 Obsah CD/DVD...1 Systémvé pžadavky...3 Knvence v tét příručce...3 Rady a varvná upzrnění...4 Důležité
VíceCycle Transport Improvements
Cycle Transprt Imprvements 4. dubna 2011 MANUÁL K CYKLOWEBU Del. N.: D.1.1 Versin: 1 Date: Prepared: Checked: Apprved: R.T. JMS MSH 2 / 16 Cycle Transprt Imprvements Obsah 1 Úvd... 4 2 Ppis webvé aplikace
VíceEda. Evidence obchodních aktivit. Proces nákupu
Eda Prces nákupu Tent dkument bsahuje ppis prcesu nákupu včetně ukázky typických krků d bjednávky až p fakturaci. Obsah: Struktura dat... 2 Zalžení bjednávky... 3 Základní údaje... 3 Text bjednávky...
Vícev mechanice Využití mikrofonu k
Využití mikrfnu k měřením v mechanice Vladimír Vícha Antace Mikrfn pfipjený zvukvu kartu pčítače ve spjení s jednduchým sftware (pf. AUDACITY) může služit k pměrně pfesnému měření krátkých časů. Pčítač
VíceSpecifikace pro SW aplikaci Start-up business.
Zakázka na vytvření výukvé aplikace Start-up businees a Interaktivní webvé rzhraní Přílha č. 2 Technická specifikace Pžadavky: Specifikace pr SW aplikaci Start-up business. Obecné pžadavky Cílem je vytvřit
VíceČipový terminál verze 3.3
Obsah Obsah...1 Čipvý terminál verze 3.3...2 Instalace terminálu...2 Ovládání terminálu pmcí Master čipu...3 Technické infrmace...3 Kmunikace s TM...4 Test spjení...4 Karty...5 Datum a čas...5 Časvá spínání...6
VíceZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
Obsluha PC snadn a rychle - Multimediální učebnice MS Windws XP Pachner Panel nástrjů vprav nahře (shra dlů) O stránku zpět Úvdní stránka dkumentu návrat na titulní stranu prgramu Histrie přehled navštívených
Vícepro správu uživatelských přístupů do registru řidičů pro obecní úřady obcí s rozšířenou působností
Uživatelská příručka pr správu uživatelských přístupů d registru řidičů pr becní úřady bcí s rzšířenu půsbnstí 1 Licenční ujednání Veškerá práva vyhrazena Ministerstv dpravy nábřeží L. Svbdy 1222/12 110
VíceKAPITOLA II ZÁKON NA OCHRANU OVZDUŠÍ ZÁKLADNÍ POVINNOSTI...13 KAPITOLA III PROVÁDĚCÍ PŘEDPISY K ZÁKONU O OVZDUŠÍ ZÁKLADNÍ POPIS...
Zákn č. 201/2012 Sb., chraně vzduší základní pvinnsti prvzvatelů zdrjů znečišťvání vzduší ing. Zbyněk Krayzel, Pupětva 13/1383, 170 00 Praha 7 Hlešvice 266 711 179, 602 829 112 ZBYNEK.KRAYZEL@SEZNAM.CZ
VíceZměny detekované monitorem služeb na OPM 1. Konec SZ Vybere ta OPM, která v intervalu <aktuální den, D>:
Redesign mnitru služeb 16. 9. 2014 V CS OTE služí pr mnitrvání a detekvání významných změn ve službách na OPM tzv. mnitrvací nástrj služeb na OPM. Na jaře 2014 připravujeme v prduktivním CS OTE prvést
Více65 51 H/01 Kuchař číšník. Téma "2012_SOP_ kuchař, číšník" samostatná odborná práce
65 51 H/01 Kuchař číšník Téma "2012_SOP_ kuchař, číšník" samstatná dbrná práce 1. Zadání samstatné dbrné práce (SOP) Předlžené zadání je sučástí jedntnéh zadání závěrečných zkušek a jeh realizace je pvinná.
VíceVeřejná zakázka SUSEN generální dodávka staveb v areálu Řež. Dodatečná informace č. 1 k zadávacím podmínkám
SUSEN generální ddávka staveb v areálu Řež Ddatečná infrmace č. 1 k zadávacím pdmínkám Č.j.:SUSEN/216937/DI/001 Zadavatel bdržel dne 18. 7. 2012 následující pžadavek na ddatečné infrmace k zadávacím pdmínkám:
VíceVSTOOLS.KOMJAK Aplikace pro stanovování emisních limitů kombinovaným způsobem
VSTOOLS.KOMJAK Aplikace pr stanvvání emisních limitů kmbinvaným způsbem Dkumentace nástrjů a uživatelská příručka Petr Vyskč, Jiří Picek, Silvie Semerádvá Září 2011 Pr verzi aplikace 20110621 VSTOOLS.KOMJAK
VíceÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE PŘÍKAZ. Č. j.: ÚOHS-S0096/2016/VZ-06824/2016/522/PKř Brno: 22. února 2016
*UOHSX0084T2L* UOHSX0084T2L ÚŘAD PRO OCHRANU HOSPODÁŘSKÉ SOUTĚŽE PŘÍKAZ Č. j.: ÚOHS-S0096/2016/VZ-06824/2016/522/PKř Brn: 22. únra 2016 Úřad pr chranu hspdářské sutěže příslušný pdle 112 zákna č. 137/2006
VíceProváděcí předpisy pro soutěžní lezení pro rok 2014
Prváděcí předpisy pr sutěžní lezení pr rk 2014 1. Přadatel 1.1. Každý ddíl registrvaný v Českém hrlezeckém svazu (dále jen "ČHS") neb právnická či fyzická sba s příslušným právněním má práv pžádat ČHS
Více