VIDEO KETMA-KETLIKLARI BO`YICHA OCHIQ JOYLARDA TUTUNNI ANIQLASH USULLARI VA ALGORITMLARI
DOI:
https://doi.org/10.47390/ydif-y2026v2i12/n32Kalit so‘zlar:
video monitoring, dinamik tekstura, tutun aniqlashning vizual belgilari, xromatik xususiyat, rang segmentatsiyasi, piksel intensivligi, tutunning shaffofligi, optik oqim, Wavelet transformatsiyasi, SVM tasniflagichiAnnotasiya
Ushbu ilmiy tezisda zamonaviy video kuzatuv va kompyuterli ko‘rish tizimlari yordamida ochiq hududlarda hamda keng maydonlarda yong‘in asorati hisoblangan tutunni erta muddatda aniqlashning samarali usullari va intellektual algoritmlari atroflicha o‘rganilgan. Tadqiqot davomida an’anaviy yong‘in datchiklarining ochiq havoda, doimiy shamol va havo oqimi sharoitida ko‘rsatadigan xato hamda kamchiliklari tahlil qilingan. Shuningdek, video oqimdagi tutunning xromatik (rang), dinamik (harakat) va tekstura belgilarini ajratib olish hamda sun’iy intellekt tasniflagichlari orqali noto‘g‘ri signallar (false alarms) darajasini pasaytirish bo‘yicha ilmiy-amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan.
Manbalar
1. Babari, R. Oddiy kameralar yordamida atmosfera ko'rinishini baholash uchun modelga asoslangan yondashuv. R. Babari, N. Hautiere, E. Dumont, R. Bremond, N. Paparoditis . Atmosfera muhiti. 2011-jild. 45. 30-son. Pp. 5316–5324.
2. Barmpoutis P., Dimitropoulos K., Grammalidis N. Fazoviy-vaqtinchalik tahlil, harakatni modellashtirish va dinamik to'qimalarni tanib olish yordamida tutunni aniqlash. Yevropa signal konferensiyasi (EUSIPCO - 2014) Lissabon, Portugaliya. 2014. 1078-1082 bet.
3. Catrakis, H. J. Turbulentlikdagi shakllarning murakkabligi. HJ Catrakis, Pedimotakis. Jismoniy ko'rib chiqish xatlari.1998. 80-jild. 968-971-betlar.
4. Bilkent universiteti ma'lumotlar bazasi [Elektron resurs]. http://signal.ee.bilkent.edu.tr/VisiFire/Demo/ (kirish sanasi: 08.09.2016)
This work is licensed under a 