Application of multi-source data for process analysis in electrical tomography
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
70
Lista 2021
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Zastosowanie danych wieloźródłowych do analizy procesów w tomografii elektrycznej
|
| Autorzy: | Rymarczyk Tomasz, Kłosowski Grzegorz, Kozłowski Edward, Rymarczyk Paweł, Bednarczuk Piotr, Sikora Jan |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2019 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 12 |
| Wolumen/Tom: | 95 |
| Strony: | 192 - 195 |
| Web of Science® Times Cited: | 2 |
| Scopus® Cytowania: | 2 |
| Bazy: | Web of Science | Scopus | BazTech |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 1 grudnia 2019 |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| Artykuł przedstawia zastosowanie danych wieloźródłowych do analizy procesów w tomografii elektrycznej. Tomografia jest to technika obrazowania wnętrza badanego obiektu na podstawie pomiarów wykonanych na jego krawędzi. W zależności od specyfiki technologicznej można zobaczyć zarówno zalety, jak i wady w zakresie dokładności, częstotliwości i rozdzielczości odtwarzanych obrazów. Tomografia elektryczna jest techniką obrazowania, która wykorzystuje różne właściwości elektryczne różnych rodzajów materiałów. Zebrane informacje są przetwarzane przez algorytm, który rekonstruuje obraz. Rozwiązując odwrotny problem, uzyskujemy rozkład współczynników materiałowych w badanym obszarze. Metody rekonstrukcji obrazu w tej pracy oparte zostały na uczeniu maszynowym. | |
| The article presents the use of multi-source data to analyse processes in electric tomography. Tomography is a technique for imaging the inside of an examined object based on measurements taken at its edge. Depending on the technological specifics, you can see both advantages and disadvantages in terms of accuracy, frequency and resolution of reproduced images. Electric tomography is an imaging technique that uses different electrical properties of different types of materials. The collected information is processed by an algorithm that reconstructs the image. Solving the inverse problem, we obtain the distribution of material coefficients in the studied area. Image reconstruction methods in this work were based on machine learning. |
