V članku predlagamo nov pristop za detekcijo ovir za avtonomno plovbo vodnih prioblanih robotskih čolnov. Predlagamo metodo z novim semantičnim statističnim modelom, ki temelji na Markovem slučajnem polju in šibkih semantičnih priorjih. Predlagana je nova optimizacijska metoda za minimizacijo energije v polju, ki omogoča izredno učinkovito optimizacijo in s tem delovanje v realnem času. Pristop je bil preizkušen na realnem robotskem sistemu in presega vse sorodne pristope tako v natančnosti kot hitrosti.
COBISS.SI-ID: 1536310979
Večslikovna fotogrametrija lahko ob dobrih pogojih tudi pod vodo ustvari velik oblak 3D točk, ki jih lahko uporabimo za vizualizacijo potopljene kulturne dediščine. Za analizo podvodnih arheoloških najdišč in za primerjavo artefaktov, pa je potrebno iz 3D točk rekonstruirati bolj kompaktne modele oblik, kjer je vsak predmet ali njegov del individualno modeliran. Volumetrični modeli, še posebej pa superkvadriki, so primerni kandidati za tako modeliranje, še posebej, ker obstajajo avtomatizirane metode za njihovo rekonstrukcijo in segmentacijo iz množice 3D točk. Kot študijski primer smo uporabili potopljeno ladijsko razbitino rimske ladje iz 2. do 3. stoletja n. št., ki se nahaja blizu Sutivana na otoku Braču na Hrvaškem. Pokazali smo, kako lahko s superkvadriki modeliramo sarkofage in druge kamnite bloke iz množice nesegmentiranih 3D točk, ki smo jih pridobili z večslikovno fotogrametrijo. Primerjali smo dimenzije kamnitih objetkov tako, da smo najprej izmerili razdelje naposredno na ustreznih 3D točkah na kamnitih blokih, in jih primerjali z dimenzijami ustreznih supekvadričnih modelov. Povprečna razlika med razdaljami točka-točka in dimenzijami ustreznih superkvadričnih modelov je bila reda nekaj centimetrov.
COBISS.SI-ID: 1536404675
Štetje celic v mikroskopskih slikah je eno izmed temeljnih orodij za analizo na področju znanosti o življenju, vendar je ročno štetje običajno dolgočasno, dolgotrajno in dovzetno za človeške napake. Različni programi za avtomatsko štetje celic sicer obstajajo, vendar večina od njih zahteva dodatno usposabljanje ali vnos parametrov s strani uporabnika. Večina njih uporabnikom ne omogoča sprotnega spremljanja rezultatov. Zato smo oblikovali dva za uporabnika enostavna in preprosta programa za štetje celic, ki prav tako omogočajo uporabniku, da ročno popravi rezultate detekcije. V tem prispevku bomo predstavili programa "Cell-counter" in "Learn123" za avtomatsko in polavtomatsko štetje objektov v fluorescentnih mikroskopskih slikah (celic ali celičnih jeder), z uporabniku prijaznim vmesnikom. Program "Cell-counter" temelji na vnaprej določenih in prednastavljenih naborih filtrov, ki so optimizirani na sklope izbranih eksperimentov, program "Learn123" uporablja evolucijski algoritem za določanje primernih parametrov filtrov, ki temeljijo na učni množici slik. "Cell-counter" vključuje tudi razširitev za analizo prekrivanja celičnih jeder. Učinkovitost obeh programov je bila ocenjena s primerjavo rezultatov na slikah celic, obarvanih z različnimi fluorescenčnimi barvili, samodejno dobljenimi rezultatati in rezultati, ki so bili ročno označeni s strani strokovnjaka. Pri obeh programih je bila korelacija med samodejnim in ročnim štetjem zelo visoka (R^2 (0,9), čeprav ima "Cell-counter" nekaj težav pri obdelavi slik brez celic ali rahlo obarvanimi celicami, kjer je bil včasih šum spoznan kot predmet zanimanja. Kljub temu, so bila odstopanja med ročnim in avtomatskim štetjem majhna v primerjavi z razlikami med ponovitvami eksperimentov. Oba programa občutno zmanjšata čas, potreben za obdelavo pridobljenih slik iz ur na minute. Programi omogočajo dosledno, robustno, hitro in natančno odkrivanje fluorescentnih predmetov in se zato lahko uporablja za vrsto različnih aplikacij na različnih področjih znanosti o življenju, kjer fluorescentno označevanje uporabljajo za ovrednotenje različnih pojavov. Poleg tega razširitev programa "Cell-counter" za morebitna prekrivanja, omogoča tudi hitro analizo s tem povezanih slik, ki bi sicer zahtevale združevanje slik za natančno analizo. Po drugi strani pa lahko evolucijski algoritem "Learn123" prilagodi parametre za posebne vrste slik različnih eksperimentalnih postavitev.
COBISS.SI-ID: 11059028
V tem članku naslavljamo problem prekomerne delitve značilnic in pomanjkanja diskriminacije v hierarhičnih kompozicionalnih modelih. Prelagamo izboljšave, ki temeljijo zgolj na obstoječih elementih hierarhičnega modela. Predlagamo diskriminativni opisnik tvorjen iz knjižnice delov, ki se uporabi na najvišji plasti hierarhije za verifikacijo generativno zgeneriranih hipotez področji objektov v sliki. Naš pristop smo primerjali s konvolucijskimi nevronskimi mrežami in pokazali izboljšano delovanje ob delno zaktritih objektih.
COBISS.SI-ID: 1536363971
V delu je predstavljen algoritem za avtomatsko digitalizacijo padavinskih grafov na trakovih. Krivulja količine padavin je postopno razbrana iz digitalizirane slike traku s kombinacijo metod drsečega povprečenja in sledenja robovom krivulje. Pri zasnovi algoritma so bile kot omejitve upoštevane mehanske lastnosti pluviografa s plovcem. Algoritem smo preizkusili in ovrednotili na 58 slikah padavinskih grafov. Primerjava podatkov pridobljenih iz trakov s podatki Slovenske agencije za okolje je pokazala, da algoritem daje natančne podatke razen v primeru, ko so na trakovih madeži črnila. Tako je algoritem primeren za uporabo v interaktivnem sistemu za detekcijo padavinskih krivulj, ki bi omogočal vizuleni pregled in morebitno korekcijo.
COBISS.SI-ID: 1536679363