skip to main content
Visitante
Meu Espaço
Minha Conta
Sair
Identificação
This feature requires javascript
Tags
Revistas Eletrônicas (eJournals)
Livros Eletrônicos (eBooks)
Bases de Dados
Bibliotecas USP
Ajuda
Ajuda
Idioma:
Inglês
Espanhol
Português
This feature required javascript
This feature requires javascript
Primo Search
Busca Geral
Busca Geral
Acervo Físico
Acervo Físico
Produção Intelectual da USP
Produção USP
Search For:
Clear Search Box
Search in:
Busca Geral
Or select another collection:
Search in:
Busca Geral
Busca Avançada
Busca por Índices
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Agregaların Temel Şekil Özellikleri Kullanılarak Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Sınıflandırılması
Mahmut Sinecen ; Metehan Makinacı
Mühendislik bilimleri dergisi, 2010, Vol.16 (2), p.149-153
Pamukkale University
Texto completo disponível
Citações
Citado por
Exibir Online
Detalhes
Resenhas & Tags
Mais Opções
Nº de Citações
This feature requires javascript
Enviar para
Adicionar ao Meu Espaço
Remover do Meu Espaço
E-mail (máximo 30 registros por vez)
Imprimir
Link permanente
Referência
EasyBib
EndNote
RefWorks
del.icio.us
Exportar RIS
Exportar BibTeX
This feature requires javascript
Título:
Agregaların Temel Şekil Özellikleri Kullanılarak Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Sınıflandırılması
Autor:
Mahmut Sinecen
;
Metehan Makinacı
Assuntos:
aggregate
;
agrega
;
artificial neural networks
;
digital image processing
;
görüntü işleme
;
yapay sinir ağları
É parte de:
Mühendislik bilimleri dergisi, 2010, Vol.16 (2), p.149-153
Descrição:
Bu çalışmada, asfalt ve beton karışımlarında kullanılan doğal ve kırma taş agregaların görüntü işleme teknikleri kullanılarak elde edilen tanımlayıcı vektörlerinin yapay sinir ağları yardımıyla sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Farklı şekil özelliklerine sahip (yassı, uzun, yuvarlak, köşeli, küre) 5 iri agrega türünün 45o ve 90o lik açılardaki 7.1 Mp (Canon EOS 350D) ve 10 Mp (Sony DSC-R1) çözünürlüğe sahip 2 farklı dijital fotoğraf makinesinden elde edilen görüntüleri, MATLAB programının Görüntü İşleme Araç kutusu kullanılarak ön işlemlerden geçirilmiştir. Agregalara ait her iki açı için ayrı ayrı 9 ve toplam da 18 öznitelik vektörü bulunarak yapay sinir ağları yardımıyla sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, görüntü işleme ve yapay sinir ağlarının agrega özelliklerinin tespiti ve ayırımı için etkili yöntemler olduğunu göstermiş ve agrega ocaklarındaki otomasyon sistemlerin bu tarz yaklaşımlar ile verim, maliyet ve zaman faktörlerini etkileyeceğini ortaya koymuştur.
Editor:
Pamukkale University
Idioma:
Inglês
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Voltar para lista de resultados
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.
Buscando por
em
scope:(USP_PRODUCAO),scope:(USP_EBOOKS),scope:("PRIMO"),scope:(USP),scope:(USP_EREVISTAS),scope:(USP_FISICO),primo_central_multiple_fe
Mostrar o que foi encontrado até o momento
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Página Inicial
RSS
Feed
Políticas
Fale Conosco
Logos de Redes Sociais: 
Logos de Redes Sociais: