Name: Author Spotlight: Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines
Uploaded: 2024-01-05T13:50:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines at JoVE.com

אנו מודים מקרב לב לפרויקט המחקר המדעי השנתי של קבוצת הבנייה העירונית ווהאן 2023 (מס '7) על מימון עבודה זו.

1. רכישת תמונה מדגם קונקרטי
<ol><li>הובלת בטון למקום העבודה, שם הוא יישפך על ידי משאית המשאבה.</li>
	<li>כדי לצלם תמונות, הפעל את ציוד הצילום על ידי הזזת מתג מקש ההפעלה ימינה והעברתו למצב ON . כוונן את ידית מצב המצלמה למצב אוטומטי ירוק, ודא שעדשת המצלמה מקבילה למשטח הבטון, ולחץ על <str...

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>

מאמר זה משתמש במכונת וקטור התמיכה (SVM) כדי ללמוד את תכונות התמונה של דוגמאות שונות של מצבי רטט בטון. בהתבסס על תוצאות למידת המכונה, מוצעת שיטת זיהוי מצב רטט קונקרטית המבוססת על זיהוי תמונה. כדי לשפר את דיוק הזיהוי, חיוני לשלוט בפרמטרים של שלושת השלבים העיקריים: פילוח תמונה, בינאריזציה של תמו?...

בטון הוא חומר בנייה בסיסי הנמצא בשימוש נרחב בענף הבנייה. במהלך השאיבה, הבטון מפתח לעיתים קרובות חללים הדורשים דחיסה באמצעות רעידות. רעידות לא מספקות עלולות לגרום למשטח בטון חלת דבש, בעוד רעידות מוגזמות עלולות להוביל להפרדת בטון 1,2. איכות פעולת הרטט משפיעה באופן משמעותי על חוזק 3,4,5,6 ועמידות מבני הבטון שנוצרו 7,8. Cai et al.9,10 ערכו מחקר ששילב מחקר ניסיוני עם ניתוח מספרי כדי לחקור את מנגנון ההשפעה של רטט על התיישבות אגרגטים ועמידות בטון. הממצאים גילו כי לזמן הרטט ולחלקיקי האגרגטים יש השפעה מהותית על התיישבות האגרגטים, בעוד שלצפיפות המצרפיים ולצמיגות הפלסטית של החומר הצמנטי יש השפעות מינימליות. רטט גורם לשקיעת אגרגטים בתחתית דגימות הבטון. יתר על כן, ככל שזמן הרטט מתארך, ריכוז יון הכלוריד יורד בתחתית דגימות הבטון תוך עלייה משמעותית ב 9,10 העליון.
כיום, הערכת מצב רטט קונקרטי מסתמכת בעיקר על שיפוט ידני. ככל שענף הבנייה ממשיך להתקדם באמצעות רפורמות חכמות, פעולות רובוטים התגלו ככיוון העתידי11,12. כתוצאה מכך, אתגר מכריע בפעולות רטט חכמות הוא כיצד לאפשר לרובוטים לזהות את מצב הרטט של הבטון.
ההיסטוגרמה של מעבר הצבע המכוון היא טכניקה המשתמשת בשיפוע העוצמה של פיקסלים או בפיזור כיווני הקצוות כמתאר לאפיון הייצוג והצורה של עצמים בתמונות13,14. גישה זו פועלת על תאי הרשת המקומיים של התמונה, ומספקת יציבות איתנה באפיון שינויי תמונה בתנאים גיאומטריים ואופטיים שונים.
Zhou et al.15 הציעו שיטה לחילוץ ישיר של תכונות הדרגתיות כיוונית מתמונות מצב Bayer. גישה זו משמיטה שלבים רבים בחישוב מעבר הצבע הכיווני על-ידי התאמת עמודת מסנן הצבע לאופרטור מעבר הצבע, ובכך מפחיתה באופן משמעותי את הדרישות החישוביות לזיהוי תמונה של מעבר צבע כיווני. הוא ואחרים השתמשו בהיסטוגרמה של שיפוע כיווני כתכונה הבסיסית והשתמשו באלגוריתם האשכולות הממוצע כדי לסווג את מחברי המסילה ולקבוע אם המחברים פגומים. תוצאות הזיהוי הצביעו על כך שההיסטוגרמה של תכונת השיפוע המכוון הפגינה רגישות גבוהה לפגמים במהדק, וענתה על הצרכים של תחזוקת הרכבת ותיקונה. במחקר אחר, Xu et al.17 עיבדו מראש תכונות של תמונות פנים באמצעות סינון גל גאבור והקטינו את הממד של וקטורי תכונות באמצעות קידוד בינארי ואלגוריתם HOG. דיוק הזיהוי הממוצע של השיטה הוא 92.5%.
מכונת וקטור התמיכה (SVM)18 משמשת למיפוי הווקטור למרחב ממדי גבוה ויוצרת היפר-מישור מפריד עם כיוון מתאים כדי למקסם את המרחק בין שני על-מישורים מקבילים. זה מאפשר סיווג של וקטורי תמיכה19. חוקרים שיפרו וייעלו את טכנולוגיית סיווג זו, מה שהוביל ליישומה בתחומים שונים כגון זיהוי תמונה20,21, סיווג טקסט22, חיזוי אמינות23 ואבחון תקלות24.
Li et al.25 פיתחו מודל SVM דו-שלבי לזיהוי דפוסי כשל סייסמי, תוך התמקדות בשלושה מצבי כשל סייסמי. תוצאות הניתוח מצביעות על כך ששיטת ה- SVM הדו-שלבית המוצעת יכולה להשיג דיוק של יותר מ- 90% עבור שלושת מצבי הכשל. Yang et al.26 שילבו אלגוריתם אופטימיזציה עם SVM כדי לדמות את הקשר בין חמשת הפרמטרים העל-קוליים לבין הלחץ של הבטון הטעון. הביצועים של שרת אחסון וירטואלי לא ממוטב אינם משביעי רצון, במיוחד בשלב הלחץ הנמוך. עם זאת, חציית המודל הממוטב על ידי האלגוריתם מניבה תוצאות משופרות, אם כי עם זמני חישוב ארוכים. לשם השוואה, ה-SVM הממוטב לאופטימיזציה של נחיל חלקיקים מקצר משמעותית את זמן החישוב תוך מתן תוצאות סימולציה אופטימליות. Yan et al.27 השתמשו בטכנולוגיית SVM והציגו פונקציית אובדן מדויקת ולא רגישה כדי לחזות את המודולוס האלסטי של בטון בעל חוזק גבוה, תוך השוואת דיוק החיזוי שלו מול מודל הרגרסיה המסורתי ומודל הרשת העצבית. ממצאי המחקר מראים כי טכנולוגיית SVM מייצרת טעות ניבוי קטנה יותר עבור מודולוס אלסטי בהשוואה לשיטות אחרות.
מאמר זה אוסף דוגמאות תמונה של בטון תחת מצבי רטט שונים ומתאר את המצבים השונים של הבטון באמצעות טכניקת היסטוגרמה של שיפוע כיווני. השיפוע הכיווני משמש כווקטור תכונה לאימון ה-SVM, והמחקר מתמקד בכדאיות השימוש בטכנולוגיית היסטוגרמה של שיפוע כיווני-SVM כדי לזהות את מצב הרטט של בטון. בנוסף, המאמר מנתח את מנגנון ההשפעה בין שלושה פרמטרים מרכזיים - סף בינאריזציה, גודל בלוק סטטיסטי של שיפוע כיווני ומספר מרווח סטטיסטי של שיפוע כיווני - בתהליך חילוץ התכונות של היסטוגרמה של שיפוע כיווני ודיוק הזיהוי של שרת אחסון וירטואלי.

<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

במאמר זה, טכנולוגיית היסטוגרמה של שיפוע כיווני משמשת לחילוץ התכונות של דגימות תמונה קונקרטיות שצולמו תחת מצבי רטט שונים. מכונת וקטור התמיכה (SVM) משמשת ללימוד הקשר בין תכונות התמונה למצב הרטט. תוצאות למידת המכונה משמשות לאחר מכן להערכת ההיתכנות של מצב הרטט הקונקרטי. במקביל, מנגנון ההשפעה של פרמטרי החישוב של היסטוגרמה הדרגתית כיוונית על דיוק הזיהוי מנותח. התוצאות מדגימות את ההיתכנות של שימוש בטכנולוגיית היסטוגרמה של שיפוע כיווני-SVM כדי לזהות את מצב הרטט של בטון. דיוק הזיהוי עולה בתחילה ולאחר מכן יורד ככל שגודל הבלוק של מעבר הצבע הכיווני, או מספר המרווחים הסטטיסטיים גדל. גם דיוק הזיהוי יורד באופן ליניארי עם עליית סף הבינאריות. על ידי שימוש בתמונות לדוגמה ברזולוציה של 1024 פיקסלים x 1024 פיקסלים ומיטוב פרמטרי חילוץ התכונות, ניתן להשיג דיוק זיהוי של 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 

זיהוי תמונה וניתוח פרמטרים של מצב רטט בטון המבוסס על מכונת וקטור תמיכה

פרוטוקול זה נועד לנתח כיצד פרמטרי החישוב התלת-וקטוריים של תכונת השיפוע הכיווני משפיעים על הדיוק של שרת אחסון וירטואלי בזיהוי מצב הרטט הקונקרטי. פרמטרי החישוב העיקריים של וקטור תכונת מעבר הצבע הכיווני כוללים את גודל הבלוק הסטטיסטי של מעבר הצבע הכיווני, מספר מרווחי הזוויות הסטטיסטיות של מ?...

Watch this Scientific Journal Video about Efficient Image Recognition Using Directional Gradient Histogram Technique and Support Vector Machines at JoVE.com

הפרוטוקול המתואר במאמר זה משתמש בטכניקת היסטוגרמה של שיפוע כיווני כדי לחלץ את המאפיינים של דגימות תמונה קונקרטיות במצבי רטט שונים. היא משתמשת במכונה וקטורית תמיכה ללמידת מכונה, וכתוצאה מכך שיטת זיהוי תמונה עם דרישות אימון מינימליות ודרישות ביצועי מחשב נמוכות.

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

הפרוטוקול המתואר במאמר זה השתמש בטכניקת היסטוגרמה של שיפוע כיווני כדי לחלץ את המאפיינים של דגימות תמונה קונקרטיות תחת תאי רטט שונים. היא מעסיקה מכונה וקטורית תמיכה ללמידת מכונה, וכתוצאה מכך שיטת זיהוי הדמיה עם דרישות מדגם מינימליות מאומנות ודרישות ביצועי מחשב נמוכות. גישה זו מפחיתה באופן משמעותי את מספר הדגימות הנדרשות, ומפחיתה את דרישות ביצועי המחשב.עם מחשב נייד שווה ערך ליחידות עיבוד מרכזיות של 2.3 ג'יגה-הרץ, תהליך הזיהוי משלים את בידול שטח הרכבת של המכונה הווקטורית הנתמכת תוך 50 שניות בלבד. נעשה שימוש בפילוח התמונה מתחת לגודל של 128 פרויקטים ו-128 פרויקטים. מספר הווקטורים הכיווניים עבור זווית סטטיסטית הופכית מוגדר ל-12.בתהליך התמונה ברזולוציה של 224, מושגת התרחשות הזיהוי הטובה ביותר עבור תוצאת למידת מכונה.

image-recognition-parameter-analysis-concrete-vibration-state-based

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Civil Engineering

Engineering

Unit 1

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.

Concrete Sample Image Acquisition to Extract Concrete Characteristics

רכישת תמונת דגימת בטון לחילוץ מאפייני בטון

Gray Binarization of Concrete Image Sample

בינאריזציה אפורה של דוגמת תמונה קונקרטית

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.