| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Primerjava med dkn in ortofoto posnetki skozi zgodovino na območju premogovnika velenje
Jana Zelenkina, 2017, diplomsko delo

Opis: Zemljiški kataster s svojim razvojem skozi zgodovino prinaša preglednost stanja zemljišč in njihovo lastnino. S svojo vsebino predstavlja osnovo za delovanje davčnega sistema, urejanje prostora in pravnega prometa z zemljišči. V diplomskem delu smo izdelali primerjavo med digitalnim katastrskim načrtom iz leta 2014 in ortofoto posnetki iz posameznih let: 1997, 2000, 2005, 2006, 2013 in 2014. Temu sledi primerjava vodnih površin za vsako leto posebej. Vzrok njihovega spreminjanja je pospešeno izkopavanje lignita in s tem posledično posedanje tal. Na koncu smo dobljene rezultate iz različnih obdobij med seboj primerjali.
Ključne besede: zemljiški kataster, parcela, zemljišče, digitalni katastrski načrt, temeljni topografski načrt, ortofoto posnetki, gospodarska javna infrastruktura, vodne površine, QGIS
Objavljeno v DKUM: 31.03.2017; Ogledov: 3399; Prenosov: 193
.pdf Celotno besedilo (2,48 MB)

2.
Detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij
Aleš Štricelj, 2013, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko detektiranja in razpoznavanja predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij. Cilj predstavljene disertacije je zasnovati sistem, ki nam omogoča detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah v okolici energetskih objektov, hidroelektrarn. Takšen sistem nam omogoča pravočasno zaznavo predmetov, ki predstavljajo življenjsko nevarnost, detektiranje plovbe, športnih dejavnosti na tem območju, kot so: čolnarjenje, splavarjenje, plavanje, vožnja z motornimi čolni in druge. Sistem za detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah nam prav tako omogoča detekcijo plavja, ki lahko podobno kot problematika plovbe predstavlja resen problem v okolici energetskih objektov. Sistem, ki nam omogoča detekcijo in razpoznavo predmetov na vodi, je po metodi, ki jo obravnava doktorska disertacija, uporaben tudi na več drugih področjih. Sistem detekcije in razpoznave predmetov na vodi potrebuje v samem začetku nabor ustreznega slikovnega materiala, nad katerim bo deloval celoten sistem detekcije. V doktorski disertaciji predstavljena ideja o detekciji in razpoznavi predmetov na vodi tako za osnovo uporablja odtenek modre barve, ki je glede na izbrano bazo slik predstavljal najboljšo izbiro za nadaljnje detektiranje. Za uspešno delovanje sistema je potrebno v samem začetku izvesti predprocesiranje slik, določiti ustrezno velikost posamezne slike ter iz množice izbrati ustrezne slike za nadaljnjo uporabo. Nadalje sistem definira barvno območje, ki je specifično za določeno območje delovanja sistema. Ker se vsi nadaljnji koraki detekcije nanašajo na pravilno določitev barvnega območja, lahko s takšnim sistemom že v samem začetku definiramo področja, možnosti delovanja sistema detekcije, ki uporabljajo ta sistem. V primeru uporabe sistema za katero izmed drugih področij je tako potrebno uporabiti druge barvne parametre in določiti osnovno barvno področje, ki ga bomo v nadaljnjem postopku uspešno izločili. Nadalje sistem definira barvni odmik s pomočjo Evklidske razdalje. Sistem tako pregleda barvno sestavo posameznega slikovnega elementa ter si za vsak posamezen element zapomni barvne vrednosti treh osnovnih barv: rdeče, zelene in modre. Za vsak posamezen element tako dobimo RGB (»Red Green Blue«) vrednosti, ki jih nadalje uporabimo pri definiranju barvnega odmika. Po končanem postopku definiranja barvnega odmika z Evklidsko razdaljo dobimo tabelo vrednosti po posameznem slikovnem elementu. Sledi pretvorba slike v sivinski barvni prostor. Nadalje sistem predvideva določitev meje upragovanja. Podobno kot pri določitvi barvnega območja se tudi meja upragovanja določi eksperimentalno glede na območje uporabe samega sistema in je odvisna od stopnje potrebe po izločanju določenega barvnega območja s posamezne slike. Vse vrednosti posameznih slikovnih elementov, ki ne zadoščajo kriteriju meje in ne zapadejo v določeno barvno območje, se nato izločijo iz nadaljnje obdelave ter se smatrajo kot neuporabne. Sledi ustvarjanje morfološke spremenljivke, s pomočjo katere se kasneje v postopku erodiranja določenih barvnih odsekov lažje detektira elemente na sliki, ki nam dejansko predstavljajo predmete za detekcijo. Sama oblika ter dolžina in smer morfološke spremenljivke so eksperimentalno določene, da v največji meri zadostijo robnim pogojem, ki jih postavlja sistem detekcije. Po postopku erodiranja sledi prikaz slikovnih elementov, ki so zadostili robnim pogojem, nad osnovno sliko. Nad prvotno sliko tako dobimo ustvarjeno masko, ki vsebuje elemente barvnega območja, ki smo ga definirali na začetku. Z izločitvijo tega območja se nam iz prvotne slike izloči predmet, ki smo ga želeli detektirati. Nadalje v disertaciji predstavljamo sistem razpoznave predmetov glede na samo stopnjo nevarnosti, ki jo določen razpoznan predmet predstavlja v danih okoliščinah. V tem delu tako poleg sistema razpoznave predstavljamo tudi razrede, v katere smo glede na stopnjo nevarnosti razvrstili posamezne d
Ključne besede: detektiranje predmetov, razpoznavanje predmetov, vodne površine, izločanje barve, erodiranje slike, procesiranje slike, morfološka spremenljivka
Objavljeno v DKUM: 18.02.2013; Ogledov: 2619; Prenosov: 232
.pdf Celotno besedilo (4,05 MB)

Iskanje izvedeno v 0.06 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici