ایران متلب

یکی از مشکلات اساسی، که در شناخت اشیا وجود دارد ، این است که شکلها از نظر موقعیت قرارگیری ، چرخش ، بازتاب و غیره در حالت های مختلفی قرار میگیرند. • چرخش: اشیا با زاویه های متفاوتی در تصویر ظاهر میشوند، که باعث می شوند نحوه نمایش آن توسط پیکسلها، تفاوت زیادی با حالت […]

در این رویکرد، مشکلاتی از قبیل رنگ و شکل علامت ترافیکی با استفاده از کدگذاری دستی حل شده است. این دانش با استفاده از یادگیری ماشین ، عمل اکتشاف را انجام میدهد.پژوهشی که توسط ویولا وجونز انجام گرفت، نقصه عطفی در بینایی ماشین است. آنها الگوریتمی ارایه دادند که قادر به آشکارسازی اشیا بصورت بلادرنگ

واضح است که ترکیب اطلاعات رنگ وشکل،اطلاعات خوبی را در اختیار سیستم آشکارسازی علایم ترافیکی مهیا می کند. اطلاعاتی که از شکل به دست می آید، بهمان اندازه اطلاعاتی که از رنگ بدست می آید اهمیت دارد. با ترکیب اینها میتوان دقت سیستم را در امر آشکارسازی علایم ترافیکی، بالا برد.گاهی ممکن است که اطلاعات

رنگها نقش پررنگی را در سیستمهای آشکارسازی علامت ترافیکی را ایفا میکنند، با این حال شناسایی اشکال نیز مورد استفاده گروههای تحقیقاتی فراوانی می باشد.معمولا تکنیکهای آشکارسازی علامت ترافیکی بر اساس شکل، روی تصاویر با سطح رنگ خاکستری انجام می شود. برخی از این تکنیکها عبارتند از:  Hierarchal Spatial Feature Matching  Hough Transform

برای درک اینکه بدانیم چرا بعضی از فضاهی رنگی به نور حساس است و برخی دیگر خیر؛ باید بطور خلاصه نظریه فضاهای رنگی را توضیح دهیم. فضای رنگی با استفاده از یک مدل رنگی شناخته می شود،مدل رنگی نمایشی انتزاعی برپایه ریاضیات است،که رنگها را بصورت تاپل هایی از اعداد تعریف میکند، مجموع این تاپل

همانطور که قبلا گفتیم شناسایی علایم ترافیکی در دومرحله آشکارسازی علامت وشناخت علامت انجام می شود.محققانی که در مرحله آشکارسازی علایم ترافیکی فعالیت میکنند به چهار گروه تقسیم میشوند:  گروه اول از اطلاعات رنگ برای آشکارسازی علامت استفاده میکنند.  گروه دوم بر این باور است که می تواند از روی شکل،علامت ترافیکی را

اکثریت قریب به اتفاق روشهایی که برای شناسایی علایم ترافیکی مورد استفاده قرار میگیرند حداقل شامل دو مرحله میباشند.که یکی از آنها بمنظور آشکارسازی علایم ودیگری کلاس بندی علایم میباشد.در کل وظیفه کلاس بندی نگاشت علایم تشخیص داده شده در تصویر به رده معنایی آن علامت میباشد]15[. الگوریتمی که برای آشکارسازی علایم ترافیکی ارایه شده

در مرحله آشکارسازی علامت روی تصویر پیش پردازش انجام می گیرد و بخش بندی تصویر با توجه به خصوصیات رنگ واشکال ، انجام می گیرد. هر کدام از این بخش ها حاوی مناطقی است که احتمال وجود علامت ترافیکی در آن زیاد است.رنگ ها نقش مهمی را در سیستم های آشکارسازی علامت ترافیکی را ایفا

آشکارسازی وشناسایی علایم ترافیکی در سال های اخیر بیش تر مورد استقبال محققان قرار گرفته است وتحقیقات زیادی در این زمینه صورت گرفته است،این علاقه ناشی از محدوده وسیع برنامه های کاربردی در این حوزه است، معمولا این برنامه ها دارای قابلیت های زیر هستند: • نگهداری بزرگراهها:امروزه برای این که وضعیت ظاهری علایم ترافیکی

در اين بخش با مفاهيم موجود در فرآيندهاي کسب و کار و موضوعات مطرح در آن آشنا خواهيم شد. اخیراً یکی از دغدغه های اساسی سازمان ها، دستیابی به روش هایی برای اتوماسیون و بهبود فرآیندهای کسب وکار است. از این‌رو سازمان ها با استفاده از مدیریت فرآیندهای کسب و کار به بهبود مؤثر فرآیندهای