350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №10 за 2015 г.
Статья в номере:
Использование нейронных сетей для обнаружения и распознавания пылевых частиц на микрофотографиях
Ключевые слова: вейвлет-анализ активный контур промышленные пыли сверточные нейронные сети
Авторы:
А.Н. Кокоулин - к.т.н., доцент, Пермский национальный исследовательский политехнический университет. E-mail: liga_asu@mail.ru
Аннотация:
Исследованы методы обработки изображений пылевых частиц промышленных выбросов предприятий с целью определения их компонентного состава и анализа распределения количеств частиц размером PM10 и PM2.5. Представлен оригинальный и эффективный метод распознавания кратномасштабных изображений, включающий обнаружение границ с помощью вейвлет-преобразований, ускоренный вариант метода активных контуров для выделения и подсчета объектов и использование сверточных нейронных сетей для классификации объектов.
Страницы: 10-15
Список источников

 

  1. Jimoda L.A. Effects of Particulate Matter on Human Health, the Ecosystem, Climate and Materials: a Review // Facta Universitatis. Series: Working and living Environmental Protection. 2012. V. 9. № 1. Р. 27-44.
  2. Cormier S., Lomnicki S., Backes W. Dellinger B. Origin and Health Impacts of Emissions of Toxic By-Products and Fine Particles from Combustion and Thermal Treatment of Hazardcomponentous Wastes and Materials // Environ Health Perspect. 2006. V. 114. № 6. Р. 810-817.
  3. May I.V., Zagorodnov S.Yu., Maks A.A. Fractional and Component Composition of Dust in the Working Area of Machine Building Enterprise // Occupational Medicine and Industrial Ecology. 2012. V. 12. Р. 12-16.
  4. Baswaraj D., Govardhan A., Premchand P. Active Contours and Image Segmentation: The Current State of Art Global journal of computer science and technology. 2012. V. 12.
  5. Chan T., Vese L. Active Contours Without Edges // IEEE Transactions on Image Processing. 2001. V. 10. Р. 266-277.
  6. Lankton Sh., Tannenbaum A. Localizing Region-Based Active Contours // IEEE Trans Image Process. 2008. V. 17. № 11.  Р. 2029-2039.
  7. Kass M., Witkin A., Terzopolous D. Snakes: Active Contour Models // International Journal of Computer Vision. 1988. V. 1. Р. 321-331.
  8. Petrov V., Privalov O. The Modification of Active Contour Algorithm for the Interactive Segmentation of the Raster Images of Foundry Defects // Modern Problems of Science and Education. V. 6. Р. 14-19.
  9. Yanowitz S., Bruckstein A. A New method for Image Segmentation // Computer Vision, Graphics and Image Processing. 1989. V. 46. Р. 82-95.
  10. Hyung J.K. A Parallel Algorithm for the Biorthogonal Wavelet Transform Without Multiplication Parallel and Distributed Computing // Applications and Technologies Lecture Notes in Computer Science. 2007. V. 3320. Р. 297-300.
  11. Simard P.Y., Steinkraus D., Platt J.C. Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis, Seventh International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) // IEEE Computer Society. Los Alamitos. 2003. Р. 958-962.