Σφαιρική οπτική ανίχνευση συμβάντων με χρήση του αλγορίθμου APIT

Η παρούσα εργασία επικεντρώνεται στον προσδιορισμό της γεωγραφικής θέσης συμβάντων που εντοπίζονται σε εικονορροές. Προτείνεται μια παραλλαγή του αλγορίθμου APIT, που χρησιμοποιείται για χωροθέτηση κόμβων σε ασύρματα δίκτυα αισθητήρων, και παρουσιάζεται ένα σύστημα αυτόματου εντοπισμού που χρησιμοποιεί τον αλγόριθμο αυτό. Ο αλγόριθμος με βάση τις συντεταγμένες του σημείου της εικόνας που προσπαθεί να προσδιορίσει χωρικά και μιας βάσης δεδομένων με σημεία αναφοράς δίνει μια εκτίμηση της γεωγραφικής θέσης του συμβάντος. Επειδή η διαδικασία αυτή είναι ανεξάρτητη για κάθε εικόνα έγιναν πολλές δοκιμές πάνω σε στατικές εικόνες ώστε να διαπιστωθεί η εγκυρότητα του αλγορίθμου και να αναλυθεί η ακρίβειά του. Το σύστημα που αναπτύχθηκε έχει σαν κύριο στόχο να παρουσιάσει τις δυνατότητες χρήσης του αλγορίθμου σε εφαρμογές εντοπισμού θέσης συμβάντων σε βίντεο. Ο αλγόριθμος είναι γρήγορος και κατά περιπτώσεις μπορεί να δώσει πολύ ακριβή αποτελέσματα. Η ακρίβειά του επηρεάζεται κυρίως από την μορφολογία του εδάφους και την πυκνότητα των σημείων αναφοράς και αναλόγως την περίπτωση μπορεί να χρειαστεί κάποια ιδιαίτερη παραμετροποίηση για να μπορεί να δώσει όσο το δυνατόν καλύτερα αποτελέσματα.This work focuses on identifying the geographical location of events found in video- streams. We propose a vairiation of the APIT algorithm, used for node localization in wireless sensor networks , and we present an auto-detection system that uses this algorithm. The algorithm based on the image coordinates of the point we are trying to locate and reference points from a database, gives an estimation of the location of the event. Because this process is independent for each image, many tests were performed on static images to determine the validity of the algorithm and to analyze its accuracy. The main purpose of the developed system is to present the possibilities of using the algorithm in applications that require event localization from video streams. The algorithm is fast and on occasion can give very accurate results. Its accuracy is mainly affected by the terrain morphology and the density of the reference points and, depending on the case, some particular parameterization may be needed to give the best possible results

A machine learning workflow for raw food spectroscopic classification in a future industry

Abstract Over the years, technology has changed the way we produce and have access to our food through the development of applications, robotics, data analysis, and processing techniques. The implementation of these approaches by the food industry ensure quality and affordability, reducing at the same time the costs of keeping the food fresh and increase productivity. A system, as the one presented herein, for raw food categorization is needed in future food industries to automate food classification according to type, the process of algorithm approaches that will be applied to every different food origin and also for serving disabled people. The purpose of this work was to develop a machine learning workflow based on supervised PLS regression and SVM classification, towards automated raw food categorization from FTIR. The system exhibited high efficiency in multi-class classification of 7 different types of raw food. The selected food samples, were diverse in terms of storage conditions (temperature, storage time and packaging), while the variability within each food was also taken into account by several different batches; leading in a classifier able to embed this variation towards increased robustness and efficiency, ready for real life applications targeting to the digital transformation of the food industry