Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 44.211.24.175
    [SESS_TIME] => 1730973380
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 3808ddd528a35267c963805aa2d00819
    [UNIQUE_KEY] => 3affa0fbd2e017b562fa34f4958c5622
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2023 год, номер 3

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ МИКРОЧАСТИЦ НА ВОССТАНОВЛЕННЫХ ГОЛОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ОБЪЁМНОЙ СРЕДЫ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Н.А. Кузьмин1,2, Ю.Д. Арапов1
1Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова, Москва, Россия
mr.nkuzmin@gmail.com
2Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия
Ключевые слова: конструкционные материалы, микрочастицы, голография, детектирование, классификация, автоматизация, нейронная сеть, база данных, сегментация, U-net
Страницы: 86-92

Аннотация

Представлены результаты исследования применения двух нейронных сетей для решения задач детектирования и классификации микрочастиц на изображениях, полученных при восстановлении модельных и экспериментальных голограмм аэрозольных сред с плотностью частиц 180 000 см-3. Одна нейронная сеть обучена на базе данных изображений частиц, размеченных вручную, вторая - на базе данных, созданной с использованием алгоритмов автоматического распределения определённых частей изображений по классам. Проведено сравнение результатов работы двух нейронных сетей, и представлены способы их дальнейшего улучшения.

DOI: 10.15372/AUT20230309
EDN: GZBPDU
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину