Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userHuman Interactive Method for a Ground Target Tracking Using Airborne Imaging System
طريقة تفاعلية مع الإنسان لملاحقة هدف أرضي من خلال التصوير الجوي
806
0 3
0
(
0
)
Added by
Aِl-Baath University ورقة بحثية
Publication date
2016
fields
Communication Engineering
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
يعرض هذا البحث طريقة تفاعلية مع الإنسان لملاحقة هدف أرضي من خلال التصوير الجوي باستخدام مطابقة القالب بالاعتماد على الترابط المتعارض المقيس وسطي الصفر.
This research presents a human interactive method for ground target tracking using airborne imaging system. This method depends on Template Matching using Zero Mean Normalized Cross Correlation.
Artificial intelligence review:
Research summary
يعرض هذا البحث طريقة تفاعلية مع الإنسان لملاحقة هدف أرضي من خلال التصوير الجوي باستخدام مطابقة القالب بالاعتماد على الترابط المتعارض المقيس وسطي الصغر. يواجه الباحثون في مسألة ملاحقة الأهداف العديد من الصعوبات، حيث لا توجد طريقة واحدة مناسبة لحل مسائل الملاحقة المختلفة. تعتبر طريقة مطابقة القالب واحدة من الطرق المناسبة لملاحقة الأهداف الأرضية من خلال التصوير الجوي، إلا أنها تفشل أحياناً بحسب ظروف العمل. بينت النتائج التي أجريت على العديد من المشاهد أنه بتفاعل الإنسان مع منظومة الملاحقة ووجوده ضمن حلقة التحكم الخاصة بها يمكن تحسين الأداء وتقليل خطأ الملاحقة ورفع درجة نجاحها وضمان استمراريتها في مختلف الظروف، الأمر الذي تفشل به أحياناً منظومة الملاحقة الآلية بمفردها. تم اختبار الطريقة على عدة مشاهد فيديو مختلفة، وأظهرت النتائج أن تدخل الإنسان سواء كان جزئياً أو كلياً يحسن من أداء عملية الملاحقة ويقلل من خطأ الملاحقة ويرفع من نسبة نجاحها ويضمن إتمام عملية الملاحقة، الأمر الذي لم تتمكن منه أحياناً منظومة الملاحقة الآلية بمفردها.
Critical review
دراسة نقدية: يعرض البحث طريقة مبتكرة لملاحقة الأهداف الأرضية من خلال التصوير الجوي باستخدام تفاعل الإنسان مع منظومة الملاحقة. ومع ذلك، يجب الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى تحسين. أولاً، قد يكون من المفيد تقديم مقارنة أكثر تفصيلاً بين الطريقة المقترحة والخوارزميات الأخرى المستخدمة في ملاحقة الأهداف، لتوضيح الفروق الدقيقة في الأداء. ثانياً، يمكن توسيع نطاق التجارب لتشمل بيئات وظروف متنوعة أكثر، مثل ظروف الإضاءة المختلفة والتداخلات المعقدة بين الأهداف والخلفيات. أخيراً، يمكن تعزيز الدراسة بمزيد من التحليل الإحصائي لنتائج التجارب لتقديم صورة أوضح عن فعالية الطريقة المقترحة.
Questions related to the research
-
ما هي الطريقة المقترحة في البحث لملاحقة الأهداف الأرضية؟
الطريقة المقترحة هي طريقة تفاعلية مع الإنسان لملاحقة هدف أرضي من خلال التصوير الجوي باستخدام مطابقة القالب بالاعتماد على الترابط المتعارض المقيس وسطي الصغر.
-
ما هي الفائدة من تفاعل الإنسان مع منظومة الملاحقة؟
تفاعل الإنسان مع منظومة الملاحقة يمكن أن يحسن الأداء، يقلل من خطأ الملاحقة، يرفع من نسبة نجاحها، ويضمن استمراريتها في مختلف الظروف التي قد تفشل فيها منظومة الملاحقة الآلية بمفردها.
-
ما هي الصعوبات التي تواجه مسألة ملاحقة الأهداف؟
الصعوبات تشمل الحركة المفاجئة للهدف، التغير في شكل الهدف أثناء ملاحقته، غياب الهدف أو جزء منه خلف عائق، التداخل بين الأهداف، التداخل اللوني بين الهدف والخلفية، وجود الضجيج وظروف الرؤية السيئة، ومتطلبات المعالجة بالزمن الحقيقي.
-
ما هي نتائج التجارب التي أجريت على الطريقة التفاعلية المقترحة؟
أظهرت التجارب أن تدخل الإنسان سواء كان جزئياً أو كلياً يحسن من أداء عملية الملاحقة، يقلل من خطأ الملاحقة، يرفع من نسبة نجاحها، ويضمن إتمام عملية الملاحقة، الأمر الذي لم تتمكن منه أحياناً منظومة الملاحقة الآلية بمفردها.
References used
Allen, J. G., Xu, R. Y., & Jin, J. S. (2003). Object Tracking Using CamShift Algorithm and Multiple Quantized Feature Spaces. Conferences in Research and Practice in Information Technology Vol. 36 (p. 5). Sydney: Australian Computer Society, Inc
Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., & Van Gool, L. (2008). Speeded-Up Robust Features (SURF). Computer Vision and Image Understanding 110, 346–359
Briechle, K., & Hanebeck, U. D. (2001). Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation. Munchen, Germany: Bavarian Research Foundation
rate research
Read More
In this paper we offer a new interactive method for solving Multiobjective linear
programming problems. This method depends on forming the model for reducing the
relative deviations of objective functions from their ideal standard, and dealing with
the
unsatisfying deviations of objective functions by reacting with decision maker.
The results obtained from using this method were compared with many interactive
methods as (STEM Method[6] – Improvement STEM Method[7] – Matejas-peric
Method[8]). Numerical results indicate that the efficiency of purposed method comparing
with the obtained results by using that methods at initial solution point and the other
interactive points with decision maker.
Ancient human beings left for us, from one hundred thousand years, wall ,.,
paintings inside the caves, and on the rocky cliffs, these drawings and
paintings were man's first notebooks and archives.
Before drawing and painting the human being on t
he cave walls, Man
thought that he drew and painted on his skin using his skin as a holder for
the artistic work, the aim was adorning and imitating bird and animal
males, which were, as it was very well known, more beautiful than their
females, and adornment was for men only.
We describe work in progress for training a humanoid robot to produce iconic arm and head gestures as part of task-oriented dialogue interaction. This involves the development and use of a multimodal dialog manager for non-experts to quickly program'
the robot through speech and vision. Using this dialog manager, videos of gesture demonstrations are collected. Motor positions are extracted from these videos to specify motor trajectories where collections of motor trajectories are used to produce robot gestures following a Gaussian mixtures approach. Concluding discussion considers how learned representations may be used for gesture recognition by the robot, and how the framework may mature into a system to address language grounding and semantic representation.
The most important problem is to reduce radar signal noise ,so we must design a
pattern to process signal from source to destination. We might study target tracking by
using Kalmen filters which estimate the exact statistical average signals and pu
t a
mathematical relationship to the optimal detection technique for radar system with two
variations (position, velocity) and three variations (position, velocity, acceleration). Then,
we compare these filters by Matlab to check the least value for the studied error.
112 patients with suspected breast lesions were investigated using Scintimammography with 99mTc-MIBI, mammography and magnetic resonance to compare the diagnostic accuracy of Scintimammography with that of mammography and magnetic resonance in the d
etecting of primary breast cancer. Excisional biopsy was taken after 7-10 days of Scintimammography. 70 patients were diagnosed with breast cancer; 55 palpable and 15 non-palpable lesions, while 42, 30 palpable and 12 non-palpable were diagnosed as benign lesions. The sensitivity of the three methods were high and approximate (89% by Scintimammography, 90% by mammography and 94% by magnetic resonance), while Scintimammography showed higher specificity (86%) versus 21% for mammography and 50% for magnetic resonance. The high specificity in addition to high positive (91%) and negative (82%) predictive values of Scintimammography resulted in a highly accurate diagnostic (87%) method compared to mammography (64%) and magnetic resonance (78%) procedures. Through the complementary use of Scintimammography it is possible to increase the sensitivity for the detection of breast cancer. In patients in whom the status of a palpable breast mass remains unclear, Scintimammography may help to reduce the amount of unnecessary biopsies.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
