Artykuł przedstawia estymację parametrów modelu ARMA (Autoregresive moving average) metodą zbiorów ograniczonych. Założono brak wiedzy na temat ograniczeń na błąd struktury modelu lub, że wiedza ta jest bardzo konserwatywna. W celu redukcji tego konserwatyzmu, zaproponowano koncepcje modelu punktowo-parametrycznego. W podejściu tym zakłada się istnienie zbioru parametrów modelu oraz błędu struktury odpowiadających każdej z trajektorii...

W artykule rozważana jest estymacja parametrów modelu autoregresji z ruchoma średnią i sygnałem wejściowym (ARMAX) z wykorzystaniem przedziałowego modelu błędu. Zakłada się, że granice błędu struktury modelu są nieznane, bądź znane, ale bardzo konserwatywne. Dla zmniejszenia tego konserwatyzmu proponowane jest idea modeli punktowo-parametrycznych, w której występują zbiory parametrów i błędu modelu odpowiadające wszystkim wejściom....

The design of an interval observer for estimation of unmeasured state variables with application to drinking water distribution systems is described. In particular, the design process of such an observer is considered for estimation of the water quality described by the concentration of free chlorine. The interval observer is derived to produce the robust interval bounds on the estimated water quality state variables. The stability...

Efficient pedestrian detection is a very important task in ensuring safety within road conditions, especially after sunset. One way to achieve this goal is to use thermal imaging in conjunction with deep learning methods and an annotated dataset for models training. In this work, such a dataset has been created by capturing thermal images of pedestrians in different weather and traffic conditions. All images were manually annotated...

Object detection is an important process in surveillance system to locate objects and it is considered as major application in computer vision. The Convolution Neural Network (CNN) based models have been developed by many researchers for object detection to achieve higher performance. However, existing models have some limitations such as overfitting problem and lower efficiency in small object detection. Object detection in remote...