Name: Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
Uploaded: 2024-01-05T13:50:00
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Nous remercions chaleureusement le projet de recherche scientifique annuel (NO.7) du groupe de construction urbaine de Wuhan 2023 pour le financement de ces travaux.

1. Acquisition d’images d’échantillons concrets
<ol><li>Transporter le béton jusqu’au lieu de travail, où il sera coulé par le camion-pompe.</li>
	<li>Pour capturer des images, allumez l’équipement de prise de vue en déplaçant l’interrupteur de la touche d’alimentation vers la droite et en le tournant sur la position ON . Réglez le bouton de mode de l’appareil photo sur le mode automatique vert, en vous assurant que l’objectif de l’appareil photo est parallèl...

Directional Gradient Histogram and SVM for Identifying Concrete Vibration States

<ol>
	<li>Jiang, L., Tian, Z., Wang, K., Sun, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+the+segregation+of+concrete+under+vibration+based+on+electrical+method.">Estimating the segregation of concrete under vibration based on electrical method.</a> Concrete. 1, 41-44 (2023).</li><li>Ren, B., Ye, Z., Wang, D., Wu, B., Tan, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+segregation+degree+of+hardening+concrete+using+improved+Mask+R-CNN.">Evaluation of segregation degree of hardening concrete using improved Mask R-CNN.</a> Journal of Hydroelectric Engineering. 41 (5), 93-102 (2022).</li><li>Hu, J., Qin, M., Wang, H., Liu, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Study+on+the+influence+of+vibration+frequency+on+the+performance+of+concrete.">Study on the influence of vibration frequency on the performance of concrete.</a> Highway. 65 (12), 111-114 (2020).</li><li>Bian, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experimental+study+on+characterization+of+evaluation+indexes+for+vibration+compaction+of+fresh+concrete.">Experimental study on characterization of evaluation indexes for vibration compaction of fresh concrete.</a> Journal of Hydroelectric Engineering. 39 (2), 67-80 (2020).</li><li>Liu, Z., Zhou, M., Bai, J., Mou, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+vibration+time+on+the+strength+and+homogeneity+of+rubber+concrete.">Influence of vibration time on the strength and homogeneity of rubber concrete.</a> Industrial Construction. 42, 509-512 (2012).</li><li>Cheng, Y., Gou, Z., Wang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Testing+Investigation+on+Effects+of+Mixing,+Vibrating+and+Curing+on+Strength+of+High-Performance+Concrete.">Testing Investigation on Effects of Mixing, Vibrating and Curing on Strength of High-Performance Concrete.</a> Journal of Northeastern University (Natural Science). 31 (12), 1790-1793 (2010).</li><li>Zhao, Y., Chen, S., Liu, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+mechanism+of+high-frequency+vibration+on+concrete+antifreeze+and+application+in+construction+of+tunnels+in+cold+regions.">Influence mechanism of high-frequency vibration on concrete antifreeze and application in construction of tunnels in cold regions.</a> Industrial Construction. 44 (5), 101-105 (2014).</li><li>Quan, L., Tian, B., Li, S., He, Z., He, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+characteristics+of+flexural+fatigue+performance+of+dense+concrete+consolidated+with+high+frequency+vibration+applied+in+airport+pavement.">Evolution characteristics of flexural fatigue performance of dense concrete consolidated with high frequency vibration applied in airport pavement.</a> Journal of Traffic and Transportation Engineering. 20 (2), 34-45 (2020).</li><li>Cai, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+coarse+aggregate+settlement+induced+by+vibration+on+long-term+chloride+transport+in+concrete:+a+numerical+study.">Influence of coarse aggregate settlement induced by vibration on long-term chloride transport in concrete: a numerical study.</a> Materials and Structures. 55 (9), 1-18 (2022).</li><li>Cai, Y., Liu, Q. F., Yu, L., Meng, Z., Avija, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+experimental+and+numerical+investigation+of+coarse+aggregate+settlement+in+fresh+concrete+under+vibration.">An experimental and numerical investigation of coarse aggregate settlement in fresh concrete under vibration.</a> Cement and Concrete Composites. 122 (7), 104153 (2021).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+application+of+concrete+vibrating+robot+system+for+high+arch+dam.">Development and application of concrete vibrating robot system for high arch dam.</a> Journal of Hydraulic Engineering. 53 (6), 631-654 (2022).</li><li>Chen, C., Li, X., Qiu, Z., Yao, W., Zhu, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Research+Progress+of+Construction+Robots.">Research Progress of Construction Robots.</a> Journal of Architecture and Civil Engineering. 39 (4), 58-70 (2022).</li><li>Shen, H., Zhang, W., Liu, J., Qiu, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+Prospect+of+Construction+Robots+for+High+Rise+Buildings.">Development and Prospect of Construction Robots for High Rise Buildings.</a> Construction Technology. 46 (8), 105-108 (2017).</li><li>Dalal, N., Triggs, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histograms+of+Oriented+Gradients+for+Human+Detection.">Histograms of Oriented Gradients for Human Detection.</a> IEEE Computer Society Conference on Computer Vision &amp; Pattern Recognition. , (2005).</li><li>Zhou, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gradient-based+Feature+Extraction+From+Raw+Bayer+Pattern+Images.">Gradient-based Feature Extraction From Raw Bayer Pattern Images.</a> IEEE Transactions on Image Processing. (99), 1 (2021).</li><li>He, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Railway+Fastener+Defects+Detection+under+Various+Illumination+Conditions+using+Fuzzy+C-Means+Part+Model.">Railway Fastener Defects Detection under Various Illumination Conditions using Fuzzy C-Means Part Model.</a> Transportation Research Record. 2675 (4), 271-280 (2021).</li><li>Xu, X., Quan, C., Ren, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Facial+expression+recognition+based+on+Gabor+Wavelet+transform+and+Histogram+of+Oriented+Gradients.">Facial expression recognition based on Gabor Wavelet transform and Histogram of Oriented Gradients.</a> IEEE International Conference on Mechatronics &amp; Automation. , (2015).</li><li>Cortes, C., Vapnik, V. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Support+Vector+Networks.">Support Vector Networks.</a> Machine Learning. 20 (3), 273-297 (1995).</li><li>Burges, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Tutorial+on+Support+Vector+Machines+for+Pattern+Recognition.">A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.</a> Data Mining and Knowledge Discovery. 2 (2), 121-167 (1998).</li><li>Yang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+Pleurotus+Ostreatus+From+Different+Producing+Areas+Based+on+Mid-Infrared+Spectroscopy+and+Machine+Learning.">Identification of Pleurotus Ostreatus From Different Producing Areas Based on Mid-Infrared Spectroscopy and Machine Learning.</a> Spectroscopy and Spectral Analysis. 43 (2), 577-582 (2023).</li><li>Chaabane, S. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Face+recognition+based+on+statistical+features+and+SVM+classifier).">Face recognition based on statistical features and SVM classifier).</a> Multimedia Tools and Applications. 81 (6), 8767-8784 (2022).</li><li>Saleh, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experiments+with+SVM+to+classify+opinions+in+different+domains.">Experiments with SVM to classify opinions in different domains.</a> Expert Systems with Applications. 38 (12), 14799-14804 (2011).</li><li>Zhang, Y., Liu, Y., Wang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+Prediction+of+Coal+Mine+Water+Disasters+Emergency+Rescue+System+Based+on+Improved+SVM.">Reliability Prediction of Coal Mine Water Disasters Emergency Rescue System Based on Improved SVM.</a> Journal of Zhengzhou University (Engineering Science). 36 (3), 115-119 (2015).</li><li>Cao, Y., Song, D., Hu, X., Sun, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fault+Diagnosis+of+Railway+Point+Machine+Based+on+Improved+Time-Domain+Multiscale+Dispersion+Entropy+and+Support+Vector+Machine.">Fault Diagnosis of Railway Point Machine Based on Improved Time-Domain Multiscale Dispersion Entropy and Support Vector Machine.</a> Acta Electronica Sinica. 51 (1), 117-127 (2023).</li><li>Li, Q., Yuze, C., Yu, B., Ning, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Two-stage+support+vector+machine+method+for+failure+mode+classification+of+reinforced+concrete+columns.">Two-stage support vector machine method for failure mode classification of reinforced concrete columns.</a> Engineering Mechanics. 39 (2), 148-158 (2022).</li><li>Yang, Y., Zhang, W., Yu, H., Chai, W., Liu, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+on+the+relationships+between+ultrasonic+parameters+and+the+stress+state+in+loaded+concrete+based+on+improved+support+vector+machines).">Analysis on the relationships between ultrasonic parameters and the stress state in loaded concrete based on improved support vector machines).</a> Journal of Vibration and Shock. 42 (2), 175-224 (2023).</li><li>Yan, K., Shi, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+elastic+modulus+of+normal+and+high+strength+concrete+by+support+vector+machine.">Prediction of elastic modulus of normal and high strength concrete by support vector machine.</a> Construction &amp; Building Materials. 24 (8), 1479-1485 (2010).</li><li>Hussein, I. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fully-automatic+identification+of+gynaecological+abnormality+using+a+new+adaptive+frequency+filter+and+histogram+of+oriented+gradients+(HOG).">Fully-automatic identification of gynaecological abnormality using a new adaptive frequency filter and histogram of oriented gradients (HOG).</a> Expert Systems. 39 (3), 12789 (2022).</li><li>Chandrakala, M., Devi, P. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Two-stage+classifier+for+face+recognition+using+HOG+features.">Two-stage classifier for face recognition using HOG features.</a> Materials Today: Proceedings. 47, 5771-5775 (2021).</li><li>Long, C., Yichi, Z., Zhangkai, L., Dandan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low-Light+Image+Enhancement+Based+on+RAW+Domain+Image.">Low-Light Image Enhancement Based on RAW Domain Image.</a> Journal of Computer-Aided Design &amp; Computer Graphics. 35 (2), 303-311 (2023).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+application+of+concrete+vibrating+robot+system+for+high+arch+dam.">Development and application of concrete vibrating robot system for high arch dam.</a> Journal of Hydraulic Engineering. 53 (6), 631-654 (2022).</li></ol>

Cet article utilise la machine à vecteurs de support (SVM) pour apprendre les caractéristiques de l’image de divers échantillons d’état vibratoire du béton. Sur la base des résultats de l’apprentissage automatique, une méthode concrète de reconnaissance de l’état vibratoire basée sur la reconnaissance d’images est proposée. Pour améliorer la précision de la reconnaissance, il est crucial de contrôler les paramètres des trois étapes clés : la segmentation de l’image, la binarisation de l’ima...

Le béton est un matériau de construction fondamental largement utilisé dans l’industrie de la construction. Lors du pompage, le béton développe fréquemment des vides qui nécessitent un compactage par vibration. Des vibrations inadéquates peuvent entraîner une surface en béton alvéolé, tandis qu’une vibration excessive peut entraîner une ségrégation du béton 1,2. La qualité du fonctionnement des vibrations a un impact significatif sur la résistance 3,4,5,6 et la durabilité des structures en béton coffré 7,8. Cai et al.9,10 ont mené une étude combinant la recherche expérimentale avec l’analyse numérique pour étudier le mécanisme d’influence des vibrations sur le tassement des agrégats et la durabilité du béton. Les résultats ont révélé que le temps de vibration et les particules d’agrégats exercent un impact substantiel sur le tassement des agrégats, tandis que la densité des agrégats et la viscosité plastique du matériau à base de ciment ont des effets minimes. Les vibrations provoquent le dépôt d’agrégats au fond des éprouvettes de béton. De plus, à mesure que le temps de vibration augmente, la concentration en ions chlorure diminue au bas des éprouvettes de béton tout en augmentant significativement au sommet 9,10.
À l’heure actuelle, l’évaluation de l’état vibratoire du béton repose principalement sur le jugement manuel. Alors que l’industrie de la construction continue de progresser grâce à des réformes intelligentes, les opérations robotisées sont apparues comme l’orientation future11,12. Par conséquent, l’un des défis cruciaux des opérations vibratoires intelligentes est de savoir comment permettre aux robots d’identifier l’état vibratoire du béton.
L’histogramme du dégradé orienté est une technique qui utilise le gradient d’intensité des pixels ou la distribution des directions des bords comme descripteur pour caractériser la représentation et la forme des objets dans les images13,14. Cette approche fonctionne sur les cellules de grille locales de l’image, offrant une stabilité robuste dans la caractérisation des changements d’image dans diverses conditions géométriques et optiques.
Zhou et al.15 ont proposé une méthode permettant d’extraire directement des caractéristiques de gradient directionnel à partir d’images en mode Bayer. Cette approche omet de nombreuses étapes dans le calcul du gradient directionnel en faisant correspondre la colonne de filtre de couleur avec l’opérateur de dégradé, ce qui réduit considérablement les exigences de calcul pour la reconnaissance d’image de gradient directionnel. He et al.16 ont utilisé l’histogramme du gradient directionnel comme caractéristique sous-jacente et ont utilisé l’algorithme de regroupement moyen pour classer les attaches de rail et déterminer si les attaches sont défectueuses. Les résultats de la reconnaissance ont indiqué que l’histogramme de l’élément de gradient orienté présentait une grande sensibilité aux défauts des fixations, ce qui répondait aux besoins de l’entretien et de la réparation des voies ferrées. Dans une autre étude, Xu et al.17 ont prétraité les caractéristiques de l’image faciale à l’aide du filtrage par ondelettes de Gabor et ont réduit la dimension des vecteurs de caractéristiques grâce au codage binaire et à l’algorithme HOG. La précision moyenne de reconnaissance de la méthode est de 92,5 %.
La machine à vecteurs de support (SVM)18 est utilisée pour cartographier le vecteur dans un espace de grande dimension et établit un hyperplan de séparation avec une direction appropriée pour maximiser la distance entre deux hyperplans parallèles. Cela permet de classer les vecteurs de support19. Les chercheurs ont amélioré et optimisé cette technologie de classification, ce qui a conduit à son application dans divers domaines tels que la reconnaissance d’images20,21, la classification de texte22, la prédiction de fiabilité23 et le diagnostic de pannes24.
Li et al.25 ont mis au point un modèle SVM en deux étapes pour la reconnaissance des modèles de défaillance sismique, en se concentrant sur trois modes de défaillance sismique. Les résultats de l’analyse indiquent que la méthode SVM en deux étapes proposée peut atteindre une précision de plus de 90 % pour les trois modes de défaillance. Yang et al.26 ont intégré un algorithme d’optimisation avec le SVM pour simuler la relation entre les cinq paramètres ultrasonores et la contrainte du béton chargé. Les performances d’une SVM non optimisée ne sont pas satisfaisantes, en particulier dans la phase de faible contrainte. Cependant, la traversée du modèle optimisé par l’algorithme donne de meilleurs résultats, bien qu’avec des temps de calcul longs. En comparaison, la SVM optimisée pour l’optimisation de l’essaim de particules réduit considérablement le temps de calcul tout en fournissant des résultats de simulation optimaux. Yan et al.27 ont utilisé la technologie SVM et ont introduit une fonction de perte insensible à la précision pour prédire le module d’élasticité du béton à haute résistance, en comparant sa précision de prédiction au modèle de régression traditionnel et au modèle de réseau neuronal. Les résultats de la recherche démontrent que la technologie SVM produit une erreur de prédiction plus faible pour le module élastique par rapport à d’autres méthodes.
Cet article recueille des échantillons d’images de béton sous différents états vibratoires et décrit les différents états du béton à l’aide de la technique de l’histogramme de gradient directionnel. Le gradient directionnel est utilisé comme vecteur de caractéristiques pour l’entraînement de la SVM, et l’étude se concentre sur la viabilité de l’utilisation de la technologie d’histogramme de gradient directionnel et de SVM pour identifier l’état vibratoire du béton. De plus, l’article analyse le mécanisme d’influence entre trois paramètres clés - le seuil de binarisation, la taille du bloc statistique du gradient directionnel et le nombre d’intervalle statistique du gradient directionnel - dans le processus d’extraction des caractéristiques de l’histogramme de gradient directionnel et la précision de reconnaissance de la SVM.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>camera</td>
			<td>SONY</td>
			<td>A6000</td>
			<td>The sensor size is 23.5x15.6mm, the maximum acquisition resolution is 1440 * 1080, and the effective pixel is 24.3 million.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>concrete</td>
			<td>Wuhan Construction Changxin Technology Development Co., Ltd.</td>
			<td>C30 pumping concrete</td>
			<td>According to the standard of &#39; concrete strength test and evaluation standard &#39; ( GB / T 50107-2010 ), the standard value of cubic compressive strength is 30 MPa pumping concrete.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>Matlab R2017a</td>
			<td>MATLAB&#39;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</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Processor&#160;</td>
			<td>Intel</td>
			<td>12th Gen Intel(R) Core (TM) i7-12700H @ 2.30GHz</td>
			<td>64-bit Win11 processor&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

image recognition and parameter analysis of concrete vibration state based on support vector machine

Dans cet article, la technologie de l’histogramme à gradient directionnel est utilisée pour extraire les caractéristiques d’échantillons d’images concrètes capturés dans différents états de vibration. La machine à vecteurs de support (SVM) est utilisée pour apprendre la relation entre les caractéristiques de l’image et l’état de vibration. Les résultats de l’apprentissage automatique sont ensuite utilisés pour évaluer la faisabilité de l’état vibratoire du béton. Simultanément, le mécanisme d’influence des paramètres de calcul de l’histogramme de gradient directionnel sur la précision de reconnaissance est analysé. Les résultats démontrent la faisabilité de l’utilisation de la technologie d’histogramme à gradient directionnel et de SVM pour identifier l’état vibratoire du béton. La précision de la reconnaissance augmente d’abord, puis diminue à mesure que la taille du bloc du gradient directionnel ou le nombre d’intervalles statistiques augmente. La précision de reconnaissance diminue également linéairement avec l’augmentation du seuil de binarisation. En utilisant des exemples d’images d’une résolution de 1024 pixels x 1024 pixels et en optimisant les paramètres d’extraction des caractéristiques, il est possible d’obtenir une précision de reconnaissance de 100 %.

Concrete is a fundamental building material extensively used in the construction industry. During pumping, the concrete frequently develops voids that require compaction through vibration. Inadequate vibration may result in a honeycombed concrete surface, while excessive vibration can lead to concrete segregation1,2. The quality of vibration operation significantly impacts the strength3,4,5,6 and durability of the formed concrete structures7,8. Cai et al.9,10 conducted a study that combined experimental research with numerical analysis to investigate the influence mechanism of vibration on aggregate settlement and concrete durability. The findings revealed that vibration time and aggregate particles exert a substantial impact on aggregate settlement, while aggregate density and the plastic viscosity of the cement-based material have minimal effects. Vibration causes aggregate deposition at the bottom of the concrete specimens. Moreover, as the vibration time increases, the chloride ion concentration decreases at the bottom of the concrete specimens while significantly increasing at the top9,10.
Currently, the assessment of concrete vibration state relies predominantly on manual judgment. As the construction industry continues to progress through intelligent reforms, robot operations have emerged as the future direction11,12. Consequently, a crucial challenge in intelligent vibration operations is how to enable robots to identify the vibration state of concrete.
The histogram of the oriented gradient is a technique that utilizes the intensity gradient of pixels or the distribution of edge directions as a descriptor to characterize the representation and shape of objects in images13,14. This approach operates on the local grid cells of the image, providing robust stability in characterizing image changes under various geometric and optical conditions.
Zhou et al.15 proposed a method for directly extracting directional gradient features from Bayer mode images. This approach omits numerous steps in calculating the directional gradient by matching the color filter column with the gradient operator, thereby significantly reducing the computational requirements for directional gradient image recognition. He et al.16 utilized the directional gradient histogram as the underlying feature and employed the mean clustering algorithm to classify rail fasteners and determine whether the fasteners are defective. The recognition results indicated that the histogram of the oriented gradient feature exhibited high sensitivity to fastener defects, meeting the needs of railway maintenance and repair. In another study, Xu et al.17 preprocessed face image features using Gabor wavelet filtering and reduced the dimension of feature vectors through binary coding and the HOG algorithm. The average recognition accuracy of the method is 92.5%.
The support vector machine (SVM)18 is used to map the vector into a high-dimensional space and establishes a separating hyperplane with a suitable direction to maximize the distance between two parallel hyperplanes. This allows for the classification of support vectors19. Scholars have improved and optimized this classification technology, leading to its application in various fields such as image recognition20,21, text classification22, reliability prediction23, and fault diagnosis24.
Li et al.25 developed a two-stage SVM model for seismic failure pattern recognition, focusing on three seismic failure modes. The analysis results indicate that the proposed two-stage SVM method can achieve more than 90% accuracy for the three failure modes. Yang et al.26 integrated an optimization algorithm with the SVM to simulate the relationship between the five ultrasonic parameters and the stress of the loaded concrete. The performance of an unoptimized SVM is unsatisfactory, particularly in the low-stress stage. However, traversing the model optimized by the algorithm yields improved results, albeit with lengthy computation times. In comparison, the particle swarm optimization optimized SVM significantly reduces the calculation time while delivering optimal simulation results. Yan et al.27 employed SVM technology and introduced a precision-insensitive loss function to predict the elastic modulus of high-strength concrete, comparing its prediction accuracy against the traditional regression model and neural network model. The research findings demonstrate that the SVM technology produces a smaller prediction error for elastic modulus compared to other methods.
This paper collects image samples of concrete under various vibration states and describes the concrete&#39;s different states using the directional gradient histogram technique. The directional gradient is employed as a feature vector for training the SVM, and the study focuses on the viability of using the directional gradient histogram-SVM technology to identify the vibration state of concrete. Additionally, the paper analyzes the influence mechanism between three key parameters-binarization threshold, directional gradient statistical block size, and directional gradient statistical interval number-in the feature extraction process of the directional gradient histogram and the recognition accuracy of the SVM.

Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines 

Reconnaissance d’images et analyse des paramètres de l’état vibratoire du béton sur la base d’une machine à vecteurs de support

Ce protocole a pour but d’analyser comment les paramètres de calcul à trois vecteurs de la caractéristique de gradient directionnel affectent la précision de la SVM dans l’identification de l’état vibratoire du béton. Les principaux paramètres de calcul du vecteur d’entités de gradient directionnel incluent la taille du bloc statistique de gradient directionnel, le nombre d’intervalles d’angle statistique de gradient directionnel et le seuil de gris binaire. Cette section utilise trois paramètres de ...

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Le protocole décrit dans cet article utilise la technique de l’histogramme à gradient directionnel pour extraire les caractéristiques d’échantillons d’images concrètes dans divers états vibratoires. Il utilise une machine à vecteur de support pour l’apprentissage automatique, ce qui donne lieu à une méthode de reconnaissance d’image avec des exigences minimales en matière d’échantillons d’apprentissage et de faibles exigences en matière de performances informatiques.

In this paper, the directional gradient histogram technology is employed to extract the features of concrete image samples captured under different ...

Le protocole décrit dans cet article a utilisé la technique de l’histogramme à gradient directionnel pour extraire les caractéristiques d’un échantillon d’image concrète sous diverses cellules de vibration. Il utilise une machine à vecteur de support pour l’apprentissage automatique, ce qui permet d’obtenir une méthode de reconnaissance d’imagerie avec des exigences minimales en matière d’échantillons entraînés et de faibles exigences en matière de performances informatiques. Cette approche réduit considérablement le nombre d’échantillons requis et réduit les exigences de performance de l’ordinateur.Avec l’équivalent d’un ordinateur portable à 2,3 gigahertz d’unités centrales de traitement, le processus de reconnaissance complète la différenciation de l’espace ferroviaire de la machine vectorielle prise en charge en seulement 50 secondes. La segmentation d’image en dessous de la taille de 128 projets et 128 projets est utilisée. Le nombre de vecteurs directionnels pour l’inverse statistique de l’angle est défini sur 12.Dans le processus d’image à 224 résolutions, la meilleure occurrence de reconnaissance pour le résultat de l’apprentissage automatique est obtenue.

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Image Recognition and Parameter Analysis of Concrete Vibration State Based on Support Vector Machine

Mixing, Placing and Curing Concrete 

SCIENTISTS IN ACTION

In this paper, the directional gradient histogram technology is employed to extract the features of concrete image samples captured under different vibration states. The support vector machine (SVM) is utilized to learn the relationship between image features and vibration state. The machine learning results are subsequently used to assess the feasibility of the concrete vibration state. Simultaneously, the influence mechanism of the calculation parameters of the directional gradient histogram on the recognition accuracy is analyzed. The results demonstrate the feasibility of using the directional gradient histogram-SVM technology to identify the vibration state of concrete. The recognition accuracy initially increases and then decreases as the block size of the directional gradient, or the number of statistical intervals increases. The recognition accuracy also decreases linearly with the increase of the binarization threshold. By using sample images with a resolution of 1024 pixels x 1024 pixels and optimizing the feature extraction parameters, a recognition accuracy of 100% can be attained.

The protocol described in this paper utilizes the directional gradient histogram technique to extract the characteristics of concrete image samples under various vibration states. It employs a support vector machine for machine learning, resulting in an image recognition method with minimal training sample requirements and low computer performance demands.

Recherche

Ingénierie

Concrete Sample Image Acquisition to Extract Concrete Characteristics

Acquisition d’images d’échantillons de béton pour extraire les caractéristiques du béton

Gray Binarization of Concrete Image Sample

Binarisation des gris d’un échantillon d’image concrète

Calculation of Directional Gradient Eigenvalue for Support Vector Machine Training

After binarizing the concrete images, calculate the horizontal and vertical binary gradient of each pixel in the image using this equation. Calculate the binary gradient direction and size of each point using this equation. Then determine the size of the image segmentation block represented as n.To divide the image into square blocks of n by n, set a segmentation line for every n pixels along the horizontal axis and the vertical axis. Classify pixels into the appropriate gradient's statistical angle interval of each direction based on the binary gradient direction of each pixel in the block. To obtain the gradient statistical value of that interval, sum the binary gradient of the pixels in the gradient statistical angle interval of each direction in the counterclockwise direction.Record the results obtained for the gradient statistical angle interval directional gradient statistics. Next, divide samples into precise calculation areas where each area consists of four adjacent blocks. Calculate the statistical value of the directional gradient within the angle interval for each block in the specified calculation area.Then generate the feature vector with the directional gradient's statistics as a component. Combine the directional gradient feature vectors derived from each calculation area to obtain the directional gradient feature vector of the image. As the block size is expanded to a certain extent, the directional gradient features in each block of concrete image samples with different vibration states exhibit significant differences.