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Enregistrement W3019115187 · doi:10.5539/cis.v13n2p32

Control Design for Attitude and Position Based on Real Time Color Tracking System with Image Processing Technique

2020· article· en· W3019115187 sur OpenAlexvenueno aff
Hsu Myat Tin Swe, Hla Myo Tun, Maung Maung Latt

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceTracking systemImage processingTracking (education)MATLABVideo trackingPosition (finance)Video processingImage (mathematics)Kalman filter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper mainly emphasizes on the control design for attitude and position based on real time color tracking system with image processing technique. The research problem in this study is to observe the high accuracy of the tracking system in image processing areas. The solution for this problem is to control the attitude and position of the object based on real time color tracking system. The objective of this study is to implement the image processing algorithms for autonomous tracking system. The specific objective of this study was fulfilled the experimental studies for contribution of real time color tracking for motion detection system in reality based on this study. This system is used the high performance camera to improve the enactment of tracking of a target and estimation of a motion. An image processing system consists of a light source to illuminate the sense, a sensor system, an interface between the sensor system and the computer. Then, color component analysis is used for color tracking system. MATLAB is competently used for tracking the ball and controlling the attitude and position of the ball.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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