ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH
Artykuł dotyczy zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowych z wykorzystaniem metod przetwarzania obrazów cyfrowych wspomaganych zastosowaniem sieci neuronowej typu Hopfielda w procesie wzajemnego dopasowania pikseli pary obrazów nawierzchni drogi. Para obrazów rejestrowana z wykorzystaniem stereowiz...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Polish |
| Published: |
Rzeszow University of Technology
2016-07-01
|
| Series: | Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/biis/528 |
| _version_ | 1818950176863158272 |
|---|---|
| author | Marcin STANIEK |
| author_facet | Marcin STANIEK |
| author_sort | Marcin STANIEK |
| collection | DOAJ |
| description | Artykuł dotyczy zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowych z wykorzystaniem metod przetwarzania obrazów cyfrowych wspomaganych zastosowaniem sieci neuronowej typu Hopfielda w procesie wzajemnego dopasowania pikseli pary obrazów nawierzchni drogi. Para obrazów rejestrowana z wykorzystaniem stereowizyjnego mobilnego stanowiska pomiarowego, opracowanego przez autora, definiowana jest jako stereo-obraz drogi. W artykule opisano ograniczenia rozwiązań stereowizyjnych oraz przedstawiono problem niejednoznaczności dopasowania dla obszarów o jednakowej intensywności. Określono problem obiektów przesłaniających się w polu widzenia kamer, zidentyfikowano ograniczenia ciągłości wynikające z nagłej zmiany funkcji intensywności obrazów, oraz zwrócono uwagę na typowe ograniczenia związane z przetwarzaniem i rozpoznawaniem obrazów cyfrowych. Podczas implementacji sieci neuronowej zdefiniowano kryteria, których minimalizacja jako składowych funkcji energii pozwoliła na uzyskanie optymalnego dopasowania pikseli stereo-obrazów, tym samym właściwego odwzorowania nawierzchni drogowej. Do rozwiązania zadania optymalizacji wielokryterialnej zaproponowano kryteria maksymalizacji i jednoznaczności dopasowania pikseli oraz kolejności przyporządkowania sekwencji pikseli w obu stereo-obrazach, a także kryterium ciągłości mapy dysparycji. Opis matematyczny składowych energii sieci neuronowej określono w artykule. Ocenę zastosowania sieci neuronowej zdefiniowano jako różnicę pomiędzy pomiarami głębi z wykorzystaniem sieci neuronowej oraz bez jej zastosowania. Do oceny zaproponowanego rozwiązania przeprowadzono pomiary z wykorzystaniem mobilnego stanowiska stereowizyjnego, które porównano z pomiarami statycznymi z wykorzystaniem skanowania laserowego w zdefiniowanych przekrojach pomiarowych drogi. Zastosowana sieć neuronowa typu Hopfielda pozwoliła na zwiększenie liczby pikseli poprawnie przypisanych w procesie dopasowania pikseli stereo-obrazów. Zwiększyło to tym samym precyzję odwzorowania nawierzchni drogowej, tym samym oceny jest stanu. |
| first_indexed | 2024-12-20T09:14:26Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-4b0eefadef5a43e9b6097d1993da5467 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2300-5130 2300-8903 |
| language | Polish |
| last_indexed | 2024-12-20T09:14:26Z |
| publishDate | 2016-07-01 |
| publisher | Rzeszow University of Technology |
| record_format | Article |
| series | Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture |
| spelling | doaj.art-4b0eefadef5a43e9b6097d1993da54672022-12-21T19:45:27ZpolRzeszow University of TechnologyJournal of Civil Engineering, Environment and Architecture2300-51302300-89032016-07-0110.7862/rb.2016.912016.91ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCHMarcin STANIEK0Politechnika ŚląskaArtykuł dotyczy zagadnień diagnostyki nawierzchni drogowych z wykorzystaniem metod przetwarzania obrazów cyfrowych wspomaganych zastosowaniem sieci neuronowej typu Hopfielda w procesie wzajemnego dopasowania pikseli pary obrazów nawierzchni drogi. Para obrazów rejestrowana z wykorzystaniem stereowizyjnego mobilnego stanowiska pomiarowego, opracowanego przez autora, definiowana jest jako stereo-obraz drogi. W artykule opisano ograniczenia rozwiązań stereowizyjnych oraz przedstawiono problem niejednoznaczności dopasowania dla obszarów o jednakowej intensywności. Określono problem obiektów przesłaniających się w polu widzenia kamer, zidentyfikowano ograniczenia ciągłości wynikające z nagłej zmiany funkcji intensywności obrazów, oraz zwrócono uwagę na typowe ograniczenia związane z przetwarzaniem i rozpoznawaniem obrazów cyfrowych. Podczas implementacji sieci neuronowej zdefiniowano kryteria, których minimalizacja jako składowych funkcji energii pozwoliła na uzyskanie optymalnego dopasowania pikseli stereo-obrazów, tym samym właściwego odwzorowania nawierzchni drogowej. Do rozwiązania zadania optymalizacji wielokryterialnej zaproponowano kryteria maksymalizacji i jednoznaczności dopasowania pikseli oraz kolejności przyporządkowania sekwencji pikseli w obu stereo-obrazach, a także kryterium ciągłości mapy dysparycji. Opis matematyczny składowych energii sieci neuronowej określono w artykule. Ocenę zastosowania sieci neuronowej zdefiniowano jako różnicę pomiędzy pomiarami głębi z wykorzystaniem sieci neuronowej oraz bez jej zastosowania. Do oceny zaproponowanego rozwiązania przeprowadzono pomiary z wykorzystaniem mobilnego stanowiska stereowizyjnego, które porównano z pomiarami statycznymi z wykorzystaniem skanowania laserowego w zdefiniowanych przekrojach pomiarowych drogi. Zastosowana sieć neuronowa typu Hopfielda pozwoliła na zwiększenie liczby pikseli poprawnie przypisanych w procesie dopasowania pikseli stereo-obrazów. Zwiększyło to tym samym precyzję odwzorowania nawierzchni drogowej, tym samym oceny jest stanu.http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/biis/528ocena stanu nawierzchni drogowych, inspekcja drogi, stereowizja, diagnostyka stanu nawierzchni, przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów |
| spellingShingle | Marcin STANIEK ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture ocena stanu nawierzchni drogowych, inspekcja drogi, stereowizja, diagnostyka stanu nawierzchni, przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów |
| title | ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH |
| title_full | ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH |
| title_fullStr | ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH |
| title_full_unstemmed | ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH |
| title_short | ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH TYPU HOPFIELDA W DIAGNOSTYCE NAWIERZCHNI DROGOWYCH |
| title_sort | zastosowanie sieci neuronowych typu hopfielda w diagnostyce nawierzchni drogowych |
| topic | ocena stanu nawierzchni drogowych, inspekcja drogi, stereowizja, diagnostyka stanu nawierzchni, przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów |
| url | http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/biis/528 |
| work_keys_str_mv | AT marcinstaniek zastosowaniesiecineuronowychtypuhopfieldawdiagnostycenawierzchnidrogowych |