FLAME MONITORING USING IMAGE CLASSIFICATION

Daniel Sawicki

doi:10.5604/20830157.1194267

pdf (angielski)

Opublikowane: 2016-02-04

DOI: https://doi.org/10.5604/20830157.1194267

Numer Tom 6 Nr 1 (2016)

MODELOWANIE – UMIEJĘTNOŚĆ CZY SZTUKA?
Krzysztof Kluszczyński

4-15
JARZENIOWY PROMIENNIK CO2
Jan Kubicki

16-20
TŁUMACZENIE MASZYNOWE Z KLASYFIKACJĄ POZIOMÓW JĘZYKA JAWAJSKIEGO
Andrew Nafalski, Aji Prasetya Wibawa

21-25
PROBLEMY PROJEKTOWANIA ALGORYTMÓW AUTODIAGNOSTYKI NA POZIOMIE SYSTEMU
Victor Mashkov, Andrzej Smolarz, Volodymyr Lytvynenko

26-28
MODELOWANIE GRUNTOWYCH KOLEKTORÓW PIONOWYCH DO POMP CIEPLNYCH
Bogdan Sydorchuk, Oleksandr Naumchuk

29-31
MODELOWANIE I AUTOMATYZACJA PROCESÓW UZDATNIANIA WODY ZA POMOCĄ FILTRU MAGNETYCZNEGO
Andrii Safonyk

32-36
MONITOROWANIE PŁOMIENIA Z WYKORZYSTANIEM KLASYFIKACJI OBRAZÓW
Daniel Sawicki

37-40
ZASTOSOWANIE WNIOSKOWANIA ROZMYTEGO DO ZADANIA ROZPOZNAWANIA PRZEPŁYWÓW DWUFAZOWYCH GAZ-CIECZ
Paweł Fiderek, Radosław Wajman, Jacek Kucharski

41-43
ANALIZA CHARAKTERYSTYK KORELACYJNYCH I SPEKTRALNYCH SYGNAŁÓW FRAKTALNYCH O STRUKTURZE GRZEBIENIOWEJ
Ruslan Politanskyi, Andrij Veryga

44-46
DOBÓR URZĄDZEŃ KOMPENSACYJNYCH DLA FARMY WIATROWEJ PRZYŁĄCZONEJ DO SIECI 110 KV
Paweł Pijarski, Michalina Gryniewicz-Jaworska

47-50
REDUKCJA DRGAŃ OBIEKTU NIELINIOWEGO Z REGULATOREM ADAPTACYJNYM PROPORCJONALNO-RÓŻNICZKUJĄCYM O STRUKTURZE MRAS
Mariusz Ostrowski, Wojciech Jarzyna

51-54
PRZEŁĄCZENIA AWARYJNE ORAZ ANALIZA STANÓW PRZEJŚCIOWYCH WIELOKANAŁOWEGO PRZEKSZTAŁTNIKA SIECIOWEGO
Katarzyna Przytuła

55-58
DYNAMICZNA REGULACJA MOCĄ PRZEKSZTAŁTNIKÓW SIECIOWYCH
Dariusz Zieliński

59-62
SZACOWANIE MAKSYMALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO INDUKOWANEGO W CIELE CZŁOWIEKA PRZEZ ZEWNĘTRZNE POLE MAGNETYCZNE
Tomasz Lisewski, Agnieszka Mikołajczyk, Stanisław Abramik

63-65
INTERAKTYWNE, WIELOFUNKCYJNE LUSTRO JAKO ELEMENT INTELIGENTNEGO BUDYNKU
Szczepan Paszkiel, Robert Kania

66-68
MODELOWANIE 3D TERMICZNYCH NAPRĘŻEŃ W PŁASKIM STAŁOTLENKOWYM OGNIWIE PALIWOWYM O NOWATORSKIEJ KONSTRUKCJI
Tomasz Zinko, Paulina Pianko-Oprych, Zdzisław Jaworski

69-72

Archiwum

2018

Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18

2017

Tom 7 Nr 4
2017-12-21 23
Tom 7 Nr 3
2017-09-30 24
Tom 7 Nr 2
2017-06-30 27
Tom 7 Nr 1
2017-03-03 33

2016

Tom 6 Nr 4
2016-12-22 16
Tom 6 Nr 3
2016-08-08 18
Tom 6 Nr 2
2016-05-10 16
Tom 6 Nr 1
2016-02-04 16

2015

Tom 5 Nr 4
2015-10-28 19
Tom 5 Nr 3
2015-09-02 17
Tom 5 Nr 2
2015-06-30 15
Tom 5 Nr 1
2015-03-31 18

2014

Tom 4 Nr 4
2014-12-09 29
Tom 4 Nr 3
2014-09-26 22
Tom 4 Nr 2
2014-06-18 21
Tom 4 Nr 1
2014-03-12 19

Authors

Daniel Sawicki

d.sawicki@pollub.pl

Lublin University of Technology, Institute of Electronics and Information Technology

Abstrakt

W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod klasyfikacji obrazów dla współspalania pyłu węglowego i biomasy. Zdefiniowano dwie klasy spalania: stabilne i niestabilne dla dziewięciu wariantów z różnymi parametrami mocy oraz stałą ilością biomasy. Wyniki badań pokazują, poprawną klasyfikację obrazów dla założonych wariantów.

Słowa kluczowe:

płomień, spalanie, klasyfikacja obrazów

Bibliografia

Abidha T. E., Mathai P. P., Divya M.: Vision Based Wildfire Detection Using Bayesian Decision Fusion Framework, International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, Vol. 2, Issue 12, 2013, 4603–4609.

Agrawal S., Verma N. K., Tamrakar P., Sircar P.: Content Based Color Image Classification using SVM, Information Technology: New Generations (ITNG), Eighth International Conference, 2011, 1090–1094.

Dao-guang L., Li-Xia L., Chang-liang L., Jing C.: Flame Furnace In Thermal Power Plant Condition Monitoring Using SVM Proceeding ICICTA'09, Proceedings of Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, Vol. 3, 2009, 67–70.

Gu Q., Song Z.: Image Classification Using SVM, KNN and Performance Comparison with Logistic Regression, CS44 Final Project Report.

Hsu Ch., Chang Ch., Lin A.: Practical Guide to Support Vector Classification. Department of Computer Science National Taiwan University, Taipei 106, Taiwan 2010.

Kotyra A., Wójcik W., Gromaszek K., Smolarz A., Jagiełło K.: Assessment of biomass-coal co-combustion on the basis of flame image, Przegląd Elektrotechniczny, 11b/2012, 295–297.

Linghu B., Sun B.: Constructing effective SVM ensembles for image classification, Knowledge Acquisition and Modeling (KAM), 3rd International Symposium, 2010, 80–83.

Wen Z., Hu Y., Zhu W.: Bayesian Classification of Halftone Image based on Region Covariance, Third International Conference on Intelligent System Design and Engineering Applications, IEEE, 2013.

Zongfang M., Yongmei Ch., Huiqin W., Najuan Y.: Research of Flame Image Recognition Algorithm Based on SVM, Information Science and Engineering (ICISE), 1st International Conference, 2009, 1399–1401.

MONITOROWANIE PŁOMIENIA Z WYKORZYSTANIEM KLASYFIKACJI OBRAZÓW. (2016). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 6(1), 37-40. https://doi.org/10.5604/20830157.1194267

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 6 Nr 1 (2016)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja