Распознавание изображений и анализ параметров вибрационного состояния бетона на основе метода опорных векторов

Summary

Протокол, описанный в этой статье, использует метод направленной градиентной гистограммы для извлечения характеристик конкретных образцов изображений при различных вибрационных состояниях. Он использует метод опорных векторов для машинного обучения, что приводит к методу распознавания изображений с минимальными требованиями к обучающей выборке и низкими требованиями к производительности компьютера.

Abstract

В данной работе используется технология направленной градиентной гистограммы для извлечения особенностей образцов конкретных изображений, полученных при различных вибрационных состояниях. Метод опорных векторов (SVM) используется для изучения взаимосвязи между характеристиками изображения и вибрационным состоянием. Результаты машинного обучения впоследствии используются для оценки осуществимости вибрационного состояния бетона. Одновременно анализируется механизм влияния параметров расчета гистограммы направленного градиента на точность распознавания. Полученные результаты демонстрируют целесообразность использования технологии направленной градиентной гистограммы-SVM для определения вибрационного состояния бетона. Точность распознавания сначала увеличивается, а затем уменьшается по мере увеличения размера блока градиента направления или числа статистических интервалов. Точность распознавания также линейно снижается с увеличением порога бинаризации. Используя образцы изображений с разрешением 1024 x 1024 пикселей и оптимизируя параметры извлечения признаков, можно достичь 100% точности распознавания.

Introduction

Бетон является основным строительным материалом, широко используемым в строительной отрасли. Во время перекачки в бетоне часто образуются пустоты, которые требуют уплотнения за счет вибрации. Недостаточная вибрация может привести к образованию ячеистой бетонной поверхности, в то время как чрезмерная вибрация может привести к расслоению бетона ^1,2. Качество вибрационной работы существенно влияет на прочность 3,4,5,6 и долговечность формируемых бетонных конструкций

Protocol

1. Получение изображения конкретного образца

1. Транспортируйте бетон к рабочему месту, где он будет заливаться автонасосом.
2. Чтобы сделать снимок, включите съемочное оборудование, переместив выключатель питания вправо и повернув его в положение ON . Установит?.......

Discussion

В данной работе используется метод опорных векторов (SVM) для изучения особенностей изображения различных образцов вибрационного состояния бетона. На основе результатов машинного обучения предложен метод распознавания конкретного вибрационного состояния, основанный на распознавани?.......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
camera	SONY	A6000	The sensor size is 23.5x15.6mm, the maximum acquisition resolution is 1440 * 1080, and the effective pixel is 24.3 million.
concrete	Wuhan Construction Changxin Technology Development Co., Ltd.	C30 pumping concrete	According to the standard of ' concrete strength test and evaluation standard ' ( GB / T 50107-2010 ), the standard value of cubic compressive strength is 30 MPa pumping concrete.
Matlab	MathWorks	Matlab R2017a	MATLAB's programming interface provides development tools for improving code quality maintainability and maximizing performance. It provides tools for building applications using custom graphical interfaces. It provides tools for combining MATLAB-based algorithms with external applications and languages
Processor	Intel	12th Gen Intel(R) Core (TM) i7-12700H @ 2.30GHz	64-bit Win11 processor