Behovet av att utforma och genomföra lämpliga övervakningssystem för att upptäcka och kategorisera explosionsfenomen ökar i dag som en del av utvecklingsplaneringen för riskreducerande processer, inklusive begränsning och beredskap. I detta sammanhang inför vi toppmoderna explosionsklassificeringar med hjälp av mönsterigenkänningstekniker. Följaktligen definierar vi sju mönster för några av explosions- och icke-explosionsfenomenen, däribland: pyroklastiska densitetsströmmar, lavafontäner, lava- och tefranedfall, kärnvapenexplosioner, löpeldar, fyrverkerier och skymoln. Mot klassificeringsmålet samlade vi in en ny datauppsättning på 5327 2D RGB-avbildningar som används för att utbilda klassifieraren. Dessutom, för att uppnå hög tillförlitlighet i det föreslagna explosionsklassificeringssystemet och för att tillhandahålla flera analyser för de övervakade fenomenen, föreslår vi att använda flera metoder för funktionsextraktion på bilder inklusive texturfunktioner, funktioner i den rumsliga domänen och funktioner i transformdomänen. Texturfunktioner mäts på intensitetsnivåer med hjälp av algoritmen Principal Component Analysis (PCA) för att erhålla de högsta 100 eigenvectors och eigen values. Dessutom, funktioner i den rumsliga domänen beräknas med hjälp av amplitud funktioner som YC b C r färgmodell; sedan, PCA används för att minska vektorernas dimensionalitet till 100 funktioner. Slutligen, funktioner i transform domän beräknas med hjälp av Radix-2 Fast Fourier Transform (Radix-2 FFT), och PCA används sedan för att extrahera de högsta 100 eigenvectors. Dessutom kombineras dessa texturer, amplitud och frekvensfunktioner i en ingångsvektor med längd 300 vilket ger en värdefull inblick i de aktuella bilderna. Följaktligen matas dessa funktioner in i en kombinator för att kartlägga inmatningsramarna till önskade utgångar och dela upp utrymmet i regioner eller kategorier. Således föreslår vi att använda en-mot-en multi-klass grad-3 polynomial kärna Support Vector Machine (SVM). Effektiviteten i den föreslagna forskningsmetodiken utvärderades på totalt 980 ramar som hämtades från flera YouTube-videor. Dessa videor togs i verkliga utomhusmiljöer för de sju scenarierna för respektive definierade klasser. Som ett resultat fick vi en noggrannhet på 94,08%, och den totala tiden för att kategorisera en ram var ungefär 0,12 s.
Abusaleh m.fl. REF införde ett nytt klassificeringssystem för vissa explosions- och icke-explosionsfenomen med hjälp av färgbilder.
A Novel Vision-Based Classification System for Explosion Phenomena
{'venue': 'J. Imaging', 'journal': 'J. Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}