Riconoscimento dell'immagine e analisi dei parametri dello stato di vibrazione del calcestruzzo basato su Support Vector Machine

Il protocollo descritto in questo articolo ha utilizzato la tecnica dell'istogramma a gradiente direzionale per estrarre le caratteristiche di un'immagine concreta in campioni sotto varie celle di vibrazione. Impiega una macchina a vettori di supporto per l'apprendimento automatico, ottenendo un metodo di riconoscimento delle immagini con requisiti minimi di campioni addestrati e basse esigenze di prestazioni del computer. Questo approccio riduce significativamente il numero di campioni richiesti e abbassa i requisiti di prestazioni del computer.

Con un laptop equivalente a unità di elaborazione centrale da 2,3 gigahertz, il processo di riconoscimento completa la differenziazione dello spazio ferroviario della macchina vettoriale supportata in soli 50 secondi. Viene utilizzata la segmentazione dell'immagine al di sotto delle dimensioni di 128 progetti e 128 progetti. Il numero di vettori direzionali per l'inversione statistica dell'angolo è impostato su 12.

Nel processo di immagine con risoluzione 224, si ottiene la migliore occorrenza di riconoscimento per il risultato dell'apprendimento automatico.