Search Result of "Tsuyoshi Isshiki"

About 38 results
Img

งานวิจัย

ขั้นตอนวิธีในการระบุตำแหน่งในเครือข่ายตัวรับรู้ไร้สาย (2011)

หัวหน้าโครงการ:Imgดร.ธีรสิทธิ์ เกษตรเกษม, รองศาสตราจารย์

แหล่งทุน:ทุนอุดหนุนวิจัยมก.

ผลลัพธ์:ประชุมวิชาการ (2)

Img

งานวิจัย

การลดคุณลักษณะที่ใช้ในการควบคุมการสั่นไหวของกล้องวิดีโอ (2010)

หัวหน้าโครงการ:Imgดร.สมหญิง ไทยนิมิต, รองศาสตราจารย์

ผู้ร่วมโครงการ:ImgSanparith Marukatat, ImgTsuyoshi Isshiki, ImgVichao Saenghiranwathana

แหล่งทุน:ทุนส่วนตัว

ผลลัพธ์:ประชุมวิชาการ (1)

Img
Img

ผลงานตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ

A Land Cover Mapping Algorithm Based on a Level Set Method

ผู้แต่ง:ImgDr.Teerasit Kasetkasem, Associate Professor, ImgSettaporn Sriwilai, ImgThitiporn Chanwimaluang, ImgTsuyoshi Isshiki,

วารสาร:

Img

Img
Img
Img
Img
Img
Img

การประชุมวิชาการ

ROS Based mobile robot pose planning for a good view onboard camera using costmap

ผู้แต่ง:ImgSukkpranhachai Gatesichapakorn, ImgDr.Miti Ruchanurucks, Associate Professor, ImgPished Bunnun, ImgTsuyoshi Isshiki,

การประชุมวิชาการ:

Img

Img
Img

ที่มา:วิทยานิพนธ์ ปริญญาโท (จาก: บัณฑิตวิทยาลัย และ สำนักหอสมุด มก.)

หัวเรื่อง:Level Set Methods for Land Cover Mapping for Remotely Sensed Images

ผู้เขียน:Imgเศรษฐพร ศรีวิไล

ประธานกรรมการ:Imgดร.ธีรสิทธิ์ เกษตรเกษม, รองศาสตราจารย์

กรรมการร่วม:ImgThitiporn Chanwimaluang, ImgTsuyoshi Isshiki

สื่อสิ่งพิมพ์:Library Collection

Img

ที่มา:วิทยานิพนธ์ ปริญญาโท (จาก: บัณฑิตวิทยาลัย และ สำนักหอสมุด มก.)

หัวเรื่อง:Design and Development of a Smart Data Logger for Hydrological Monitoring System

ผู้เขียน:Imgภาณุพงษ์ ธนูทอง

ประธานกรรมการ:Imgดร.ดุสิต ธนเพทาย, ผู้ช่วยศาสตราจารย์

กรรมการร่วม:ImgTsuyoshi Isshiki, ImgKamol Kaemarungsi

สื่อสิ่งพิมพ์:Library Collection

Img
Img

ที่มา:วิทยาสารเกษตรศาสตร์ สาขา วิทยาศาสตร์

หัวเรื่อง:ไม่มีชื่อไทย (ชื่ออังกฤษ : Real-time Selective Herbicide Applicator for Field Sugarcane)

ผู้เขียน:Imgดร.สมหญิง ไทยนิมิต, รองศาสตราจารย์, Imgอภิมุข เมืองเกษม, ImgRachaporn Keinprasit, ImgThanika Duangtanoo, ImgRattana Tangwongkit, ImgTsuyoshi Isshiki

สื่อสิ่งพิมพ์:pdf

Abstract

A system for a real-time selective herbicide applicator was developed. The system worked under natural light conditions without any assistant lighting device. A fast color-based weed detection technique was developed using a non-green subtraction procedure along with a conventional offset excessive green procedure. The experimental results showed that integrating these two techniques improves the robustness and weed detection accuracy of the system. In addition, the precision of the system was enhanced by increasing the command rates of the system controller. With the higher command rate, the number of detected weed groups was increased from 84.38 to 93.75%.

Article Info
Agriculture and Natural Resources -- formerly Kasetsart Journal (Natural Science), Volume 046, Issue 6, Nov 12 - Dec 12, Page 955 - 965 |  PDF |  Page 

Img
Img

ที่มา:วิทยานิพนธ์ ปริญญาโท (จาก: บัณฑิตวิทยาลัย และ สำนักหอสมุด มก.)

หัวเรื่อง:Precision Herbicide Applicator over Between-row of Sugarcane Fields

ผู้เขียน:Imgอภิมุข เมืองเกษม

ประธานกรรมการ:Imgดร.สมหญิง ไทยนิมิต, รองศาสตราจารย์

กรรมการร่วม:ImgRachaporn Keinprasit, ImgTsuyoshi Isshiki

สื่อสิ่งพิมพ์:Library Collection

Img
Img
Img

ที่มา:วิทยาสารเกษตรศาสตร์ สาขา วิทยาศาสตร์

หัวเรื่อง:ไม่มีชื่อไทย (ชื่ออังกฤษ : A Land Cover Mapping Algorithm Based on a Level Set Method)

ผู้เขียน:Imgดร.ธีรสิทธิ์ เกษตรเกษม, รองศาสตราจารย์, Imgเศรษฐพร ศรีวิไล, ImgThitiporn Chanwimaluang, ImgTsuyoshi Isshiki

สื่อสิ่งพิมพ์:pdf

Abstract

A novel supervised classification algorithm is presented for remotely sensed images using the level set method under a statistical framework. The level set method was employed to capture the connectivity properties of land cover classes. This work demonstrated that land cover mapping under the maximum a posteriori criteria can be converted into an energy minimization problem of level set functions. Since the level set functions are real-valued, the optimum solution can be easily obtained from a gradient search technique. The experimental results showed significant improvements in term of the classification performance of the approach on both synthetic and satellite images when compared to the maximum likelihood classifier.

Article Info
Agriculture and Natural Resources -- formerly Kasetsart Journal (Natural Science), Volume 047, Issue 6, Nov 13 - Dec 13, Page 953 - 966 |  PDF |  Page 

12