Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Warianty tytułu:
The analysis of air pollution based on laser beam photo
Autorzy: Pawelec Anna, Maksim Rafał, Skublewska-Paszkowska Maria
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski | angielski
Wolumen/Tom: 16
Strony: 317 - 325
Bazy: BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 30 września 2020
Abstrakty: angielski | polski
The article presents a comparison of original methods of air quality measurement with a professional device Air Smart-box v. 1.2. The methodology consisted of laser beam analysis from the device. To enable detailed photo analysis for the research, an Android mobile application was developed. The OpenCV library was used to process the images. In the article, the hypothesis was put forward that the method using a binary threshold with a threshold value of 50 allows to obtain results closest to those of the station. This hypothesis was confirmed by the results of the experiments.
Artykuł przedstawia porównanie autorskich metod pomiaru jakości powietrza z profesjonalnym urządzeniem Air Smartbox v. 1.2. Metody polegają na analizie zdjęć wiązki lasera w zanieczyszczonym powietrzu. W celu przeprowadzenia badań została zaimplementowana aplikacja mobilna, dedykowana na system o peracyjny Android, która umożliwia wykonanie zdjęć oraz ich późniejszą obróbkę i analizę. Do przetwarzania obrazów zastosowano bibliotekę OpenCV. W artykule postawiono hipotezę, że metoda wykorzystująca progowanie binarne z wartością progowania wynoszącą 50 pozwala uzyskać wyniki najbardziej zbliżone do wyników ze stacji. Hipoteza ta została potwierdzona uzyskanymi wynikami badań.