انجمن کامپیوتر ایران

راستی¬آزمایی نرم¬افزارهای زمان¬واقعی با دو مسئله مواجه است: (1) چگونه قوانین راستی¬آزمایی تولید کنیم و (2) چگونه آنها را برای راستی-آزمایی توصیف مسئله به کار ببریم. ما در این مقاله روشی را ارائه می¬دهیم تا به وسیله آن به حل این دو مسئله برای سیستم¬هایی که با ماشین حالت زماندار توصیف می¬شوند، بپردازیم. در قدم اول، گزاره¬های منطقی زمان واقعی را از توصیف¬ مسئله به دست می¬آوریم. در قدم دوم، قیود ایمنی را از گراف حالات ماشین حالت زماندار توصیف مسئله به دست می¬آوریم و در قدم سوم این قیود را به گزاره¬های منطقی زمان واقعی تبدیل می¬کنیم. این گزاره¬ها که قیود ایمنی را نشان می¬دهند برای راستی¬آزمایی گزاره¬های حاصل از توصیف که در قدم اول به دست آمده¬اند، به کار گرفته می¬شوند. برای نشان¬دادن عملی¬بودن روش¬مان، مسئله سیستم زمان¬واقعی تقاطع جاده و راه¬آهن را مطرح می¬کنیم و روش¬مان را برای آن به کار می¬بریم.

در اين مقاله برای زمان‌بندي بار محاسباتي تقسيم‌پذير با درنظرگرفتن توأم بازگشت نتايج و محدودیت حافظه، یک مدل ریاضی و حل آن، ارائه شده است. يكي از اهداف زمان‌بندي در اين‌گونه سيستم‌ها، كمينه‌سازي زمان كل پاسخ است. تاكنون الگوريتمی معين با پيچيدگي زماني چند جمله‌اي كه بتواند در تمام حالت‌ها جواب بهينه را توليد كند، براي این منظور ارائه نشده است. اين مساله مانند مسائل تركيباتي، پيچيده به نظر مي‌رسد و راه حل‌هاي موجود برای آن، راه حل‌هاي ابتكاري است. در اين مقاله، مدل پیشنهادی با استفاده از روش توابع پرکننده و انشعاب و تحدید، حل شده است. با انجام شبيه‌سازي و مقايسه نتايج مشاهده مي‌شود كه این راه حل‌ها‌، در مقایسه با ساير روش‌هاي موجود جواب‌هاي بهتري توليد مي‌كنند. در ميان روش‌هاي موجود، الگوريتم‌ پيشنهادي از ميانگين كل درصد خطاي نسبي كمتري برخوردار است.

هدف اصلی این مقاله ارائه سیستمی خودکار برای شناسایی، ردیابی و تعیین مسیر هر بازیکن و نیز تعیین تیم آندر تصاویر ویدیویی مسابقات فوتبال می‌باشد. تجزیه و تحلیل سیستم ابتدا شامل جداسازی چمن از دیگر اشیاء میدان بازی مبتنی بر هیستوگرام اصلاح شده و شناسایی بازیکنان با اعمال فیلتر میانه و عملگر مورفولوژی باز کردن است. پس از جداسازی ناحیه چمن، مشخص نمودن تیم بازیکنان بر اساس هیستوگرام باز تصویر شده انجام شده است. ردیابی بازیکنان نیز با استفاده از روش کلیشه همبستگی تطبیقی انجام شده است. در نهایت موقعیت و مسیر هر بازیکن با روش تبدیل هندسی آفین بر روی نشانه‌های خطی استخراج شده از میدان بازی محاسبه شده است. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهند سیستم ارائه شده روشی مناسب را برای تجزیه و تحلیل تصاویر ویدیویی مسابقات فوتبال ارائه می‌دهد.