A Method for Automatic Image Rectification and Stitching for Vehicle Yaw Marks Trajectory Estimation

The aim of this study has been to propose a new method for automatic rectification and stitching of the images taken on the accident site. The proposed method does not require any measurements to be performed on the accident site and thus it is frsjebalaee of measurement errors. The experimental investigation was performed in order to compare the vehicle trajectory estimation according to the yaw marks in the stitched image and the trajectory, reconstructed using the GPS data. The overall mean error of the trajectory reconstruction, produced by the method proposed in this paper was 0.086 m. It was only 0.18% comparing to the whole trajectory length.</p

Proteomikoje taikytinų vaizdo segmentavimo metodų tyrimas

Dvimatė elektroforezė yra vienas iš dažniausiai atliekamų biocheminių tyrimų. Jis taikomas tiriant proteomą – visus baltymus, esančius ląstelėje arba organizme tam tikru metu. Šio tyrimo rezultatai įgauna prasmę tada, kai lyginama keletas dvimatės elektroforezės gelio vaizdų. Dėl didelio gelio vaizduose esančių dėmių skaičiaus bei lyginamų vaizdų netiesinio atitikmens, kuriamos automatinės gelio vaizdų lyginimo ir įvertinimo sistemos. Segmentavimas yra svarbiausias gelio vaizdų skaitmeninio apdorojimo etapas. Nuo šio etapo kokybės visiškai priklauso viso tyrimo rezultatai. Šiame darbe aptartas dvimatės elektroforezės gelių skaitmeninių vaizdų segmentavimas ir jo reikšmė automatinei gelių analizei; išnagrinėti dažniausiai taikomi dvimatės elektroforezės gelių vaizdų segmentavimo metodai, jų teigiamybės ir trūkumai; pasiūlytas segmentavimo algoritmas bei pateikti jo taikymo eksperimentų rezultatai. Pasiūlytas dvimatės elektroforezės gelių vaizdų segmentavimo algoritmas susideda iš triukšmo slopinimo, naudojant medianos filtrą, kontrasto didinimo, naudojant morfologines operacijas, bei dviejų lygių skaidymo į segmentus, naudojant vandenskyros transformaciją

Automatic selection of two-dimensional electrophoresis gel with least geometric distortions

The paper presents an algorithm for automated selection of the highest quality two-dimensional gel electrophoresis image. The quality criterion is the amount of vertical geometric distortions of the gel. The aim is to select the least distorted gel from the group received during the same biochemical experiment. Vertical geometric distortions displace proteins of the same molecular mass from the horizontal line and have a greater impact on the determination of protein characteristics than horizontal distortions. After presenting algorithm for evaluation of distortions and selection of base gel results are compared to expert's made selections. If necessary, algorithm may be adapted for horizontal distortion evaluation. Article in Lithuanian. Automatinė dvimatės elektroforezės gelių su mažiausiais geometriniais iškraipymais atranka Santrauka.&nbsp;Straipsnyje pristatomas algoritmas, skirtas automatiniam kokybiškiausio dvimatės elektroforezės gelio nustatymui. Kokybės kriterijumi yra vertikalių geometrinių iškraipymų gelyje kiekis. Iš biocheminio eksperimento metu gautos grupės gelių atrenkamas vienas gelis su mažiausiais vertikaliais geometriniais iškraipymais. Vertikalūs iškraipymai, dėl kurių vienodos molekulinės masės baltymai išsidėsto ne horizontalėje, turi didesnę įtaką baltymų parametrų nustatymui. Darbe pristatomas geometrinių iškraipymų įvertinimo algoritmas, jo taikymas atrenkant kokybiškiausią gelį bei algoritmo rezultatų palyginimas su eksperto gelių atrankos rezultatais. Reikalui esant algoritmas gali būti adaptuojamas horizontalių iškraipymų įvertinimui. Reikšminiai žodžiai: dvimatė elektroforezė, 2ME, geometriniai iškraipymai, automatinė gelių analizė

Synthetic Data Generation for the Development of 2D Gel Electrophoresis Protein Spot Models

Two-dimensional electrophoresis gels (2DE, 2DEG) are the result of the procedure of separating, based on two molecular properties, a protein mixture on gel. Separated similar proteins concentrate in groups, and these groups appear as dark spots in the captured gel image. Gel images are analyzed to detect distinct spots and determine their peak intensity, background, integrated intensity, and other attributes of interest. One of the approaches to parameterizing the protein spots is spot modeling. Spot parameters of interest are obtained after the spot is approximated by a mathematical model. The development of the modeling algorithm requires a rich, diverse, representative dataset. The primary goal of this research is to develop a method for generating a synthetic protein spot dataset that can be used to develop 2DEG image analysis algorithms. The secondary objective is to evaluate the usefulness of the created dataset by developing a neural-network-based protein spot reconstruction algorithm that provides parameterization and denoising functionalities. In this research, a spot modeling algorithm based on autoencoders is developed using only the created synthetic dataset. The algorithm is evaluated on real and synthetic data. Evaluation results show that the created synthetic dataset is effective for the development of protein spot models. The developed algorithm outperformed all baseline algorithms in all experimental cases

Mathematical model of oversaturated protein spots

Two-dimensional electrophoresis is used for protein separation in a special gel according isoelectric point and molecular mass, and remains one of most progressive technologies for protein analysis. As a result, gels are digitized and their images are process with software. The dynamic diapason of intensities of protein spots is very wide, thus software tools become too sensitive to various artefacts inevitable present in gel images. Often matching with reference or modelling of protein spot intensity distribution is done willing to get better protein spot estimates. Nevertheless that many protein spot models exist, they take into account only particular spot shape artefact. In the article modern protein spot models applicable in two-dimensional electrophoresis and DNR arrays are analysed. It is shown that symmetry is preserved only for protein spots in DNR arrays. Three new protein spots shape models – 4G, 4S and Bell shape – are presented in order to cope with shape distortion and asymmetry. Results of experimentation with 84 distorted protein spots applying three developed shape models and one of most popular – Flat-Top shape model are presented. It is shown that Bell shape model fits best to oversaturated protein spots while 4G shape model fits best to non-saturated spots and requires smallest computational time

Labeled dataset for bee detection and direction estimation on entrance to beehive

The datasets for bee detection, pose estimation and segmentation consist of organized folders containing both images and corresponding labels. The detection dataset comprises a total of 7200 individual frames collected at 8 different beehives. The pose dataset contains 400 images of bees annotated with two key points per bee. The first point marks a head, second point marks a stinger. All frames have a resolution of 1920×1080 pixels. The segmentation dataset contains 2300 cropped images of bees. These cropped images are annotated with triangular markers that aid in estimating directional vectors. The labels in all proposed datasets were saved in YOLO format. The labeling process was automated by training YOLOv8 model on a set of manually annotated images for bee detection. After detection, all the labels were visually revised and corrected. Frames were captured using stationary mounted camera 30 cm above beehive landing boards. The data collection period spanned from June to July 2023 in Vilnius district

Vector model for mapping of visual space to subjective 4-D sphere

Here we present a mathematical model of binocular vision that maps a visible physical world to a subjective perception of it. The subjective space is a set of 4-D vectors whose components are outputs of four monocular neurons from each of the two eyes. Monocular neurons have one of the four types of concentric receptive elds with Gabor-like weighting coeficients. Next this vector representation of binocular vision is implemented as a pool of neurons where each of them is selective to the object's particular location in a 3-D visual space. Formally each point of the visual space is being projected onto a 4-D sphere. Proposed model allows determination of subjective distances in depth and direction, provides computational means for determination of Panum's area and explains diplopia and allelotropia

Segmentinio skystųjų kristalų indikatoriaus rodmenų automatinė patikra

Segmentinio skystųjų kristalų indikatoriaus (SKI) rodmenų automatinė patikra gali būti taikoma įvertinti indikatoriaus ar paties elektroninio prietaiso, išvedančio duomenis per SKI, veikimą ir aptikti klaidas programinėje ar aparatūrinėje įrangoje. Indikatoriaus rodmenų patikra vykdoma automatiškai atliekant SKI nuotraukos analizę. Sudarytame algoritme svarbus automatinės analizės etapas yra dviejų SKI nuotraukų (pavyzdinės ir analizuojamos) sutapdinimas siekiant pašalinti geometrinius iškraipymus. Darbe naudojamas vaizdų sutapdinimo metodas yra grįstas lokalių vaizdo požymių rinkinių (deskriptorių) palyginimu. Šiame darbe taip pat pristatomas naujas deskriptorius, kuris leidžia pasiekti didžiausią teisingai sutapdintų vaizdų skaičių lyginant su kitais žinomais deskriptoriais

Binokulinės regos skaitinis modelis horizontalių erdvės koordinačių kodavimui

Darbe pristatome binokulinės regos sistemos skaitinį modelį, atliekantį regimosios erdvės atvaizdavimą į jos subjektyvų suvokinį. Objekto, esančio horizontalioje regimosios erdvės plokštumoje, padėtis koduojama trimačio vektoriaus kryptimi. Šis trimatis vektorius yra vidinė išorinės erdvės reprezentacija. Vektoriaus kryptis dekoduojama rinkiniu neuronų detektorių, kurių kiekvienas tampa selektyvus tam tikrai objekto padėčiai plokštumoje regimoje erdvėje. Pasiūlytas modelis leidžia įvertinti subjektyvius atstumus gylyje ir kryptyje, paaiškina tokias žinomas biologinės binokulinės regos sistemos savybes kaip alelotropija, fuzija (Panumo srityje), diplopija, skirtingi gylio suvokimo jautrumai

Analysis of lateral dynamic stability of small (B1 class) vehicles / Mažų (B1 klasės) automobilių skersinio dinaminio stabilumo analizė

The paper analyses the dynamic characteristics of light vehicles during double lane change manoeuvre (ISO 3888-2). The purpose of research is to determine the angle of vehicle sideslip using the adjusted calculation methodology according to the measured longitudinal and lateral velocity and yaw rate and to estimate vehicle stability and drivability based on the obtained results driving at various speeds. Small (B1 class) vehicles have been selected for this research because of stability problems during sudden manoeuvres. Santrauka Straipsnyje nagrinėjamos lengvųjų automobilių dinaminės charakteristikos dvipusio judėjimo juostos keitimo manevro metu (ISO 3888-2). Tyrimo tikslas – pagal eksperimentinio bandymo metu jutiklių užfiksuotas išilginio ir skersinio greičio projekcijas ir sukimosi greičius apie vertikalią automobilio ašį, pritaikius skaičiavimo metodiką, apskaičiuoti slydimo (skersridės) kampus. Pagal gautus rezultatus įvertinti automobilių stovumą ir valdomumą važiuojant skirtingais greičiais. Tyrimams pasirinkti maži (B1 klasės) automobiliai, nes staigaus manevro metu šios klasės automobiliai gali tapti nestabilūs. Reikšminiai žodžiai: automobilio stovumas; slydimo (skersridės) kampas; dvigubo judėjimo juostos keitimo manevras