Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа
Image Clasiffication Based on Convolutional Neural Networks
Апстракт
Razvoj tehnologija obrade slike otvara nove perspektive i doprinosi povećanju produktivnosti i kvaliteta širokog spektra industrijskih aplikacija. Klasifikacija slike spada u grupu najkompleksnijih procesa u oblasti digitalne obrade slike, a predstavlja dodeljivanje klase (iz prethodno definisanog skupa) slici koja se posmatra. U okviru ovog rada, klasifikacija slike koristi se u cilju određivanja orijentacije prizmatičnog dela. Predložena metoda klasifikacije zasnovana je na primeni konvolucionih neuronskih mreža (CNN - engl. Convolutional Neural Network). U zavisnosti od vrste ulaza koji se dovodi CNN-u, razmatrana su dva pristupa: prvi pristup podrazumeva preprocesiranje slike i izdvajanje obeležja baziranih na detekciji ivica; dok drugi pristup koristi sirove podatke (bez prethodno izdvojenih obeležja). Metod klasifikacije testiran je u realnom vremenu na eksperimentalnoj instalaciji baziranoj na Raspberry Pi platformi.
Кључне речи:
Mašinsko gledanje / Obrada slike / Klasifikacija / Konvolucione neuronske mreže / Raspberry Pi platformaИзвор:
42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020, 2020, 4.13-4.23Издавач:
- University of Belgrade - Faculty of Mechanical Engineering
Финансирање / пројекти:
- MISSION4.0 - Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0 (RS-ScienceFundRS-AI-6523109)
- Министарство науке, технолошког развоја и иновација Републике Србије, институционално финансирање - 200105 (Универзитет у Београду, Машински факултет) (RS-MESTD-inst-2020-200105)
Колекције
Институција/група
Mašinski fakultetTY - CONF AU - Nedeljković, Dušan AU - Jakovljević, Živana AU - Miljković, Zoran PY - 2020 UR - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/4475 AB - Razvoj tehnologija obrade slike otvara nove perspektive i doprinosi povećanju produktivnosti i kvaliteta širokog spektra industrijskih aplikacija. Klasifikacija slike spada u grupu najkompleksnijih procesa u oblasti digitalne obrade slike, a predstavlja dodeljivanje klase (iz prethodno definisanog skupa) slici koja se posmatra. U okviru ovog rada, klasifikacija slike koristi se u cilju određivanja orijentacije prizmatičnog dela. Predložena metoda klasifikacije zasnovana je na primeni konvolucionih neuronskih mreža (CNN - engl. Convolutional Neural Network). U zavisnosti od vrste ulaza koji se dovodi CNN-u, razmatrana su dva pristupa: prvi pristup podrazumeva preprocesiranje slike i izdvajanje obeležja baziranih na detekciji ivica; dok drugi pristup koristi sirove podatke (bez prethodno izdvojenih obeležja). Metod klasifikacije testiran je u realnom vremenu na eksperimentalnoj instalaciji baziranoj na Raspberry Pi platformi. PB - University of Belgrade - Faculty of Mechanical Engineering C3 - 42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020 T1 - Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа T1 - Image Clasiffication Based on Convolutional Neural Networks EP - 4.23 SP - 4.13 UR - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4475 ER -
@conference{ author = "Nedeljković, Dušan and Jakovljević, Živana and Miljković, Zoran", year = "2020", abstract = "Razvoj tehnologija obrade slike otvara nove perspektive i doprinosi povećanju produktivnosti i kvaliteta širokog spektra industrijskih aplikacija. Klasifikacija slike spada u grupu najkompleksnijih procesa u oblasti digitalne obrade slike, a predstavlja dodeljivanje klase (iz prethodno definisanog skupa) slici koja se posmatra. U okviru ovog rada, klasifikacija slike koristi se u cilju određivanja orijentacije prizmatičnog dela. Predložena metoda klasifikacije zasnovana je na primeni konvolucionih neuronskih mreža (CNN - engl. Convolutional Neural Network). U zavisnosti od vrste ulaza koji se dovodi CNN-u, razmatrana su dva pristupa: prvi pristup podrazumeva preprocesiranje slike i izdvajanje obeležja baziranih na detekciji ivica; dok drugi pristup koristi sirove podatke (bez prethodno izdvojenih obeležja). Metod klasifikacije testiran je u realnom vremenu na eksperimentalnoj instalaciji baziranoj na Raspberry Pi platformi.", publisher = "University of Belgrade - Faculty of Mechanical Engineering", journal = "42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020", title = "Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа, Image Clasiffication Based on Convolutional Neural Networks", pages = "4.23-4.13", url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4475" }
Nedeljković, D., Jakovljević, Ž.,& Miljković, Z.. (2020). Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа. in 42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020 University of Belgrade - Faculty of Mechanical Engineering., 4.13-4.23. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4475
Nedeljković D, Jakovljević Ž, Miljković Z. Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа. in 42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020. 2020;:4.13-4.23. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4475 .
Nedeljković, Dušan, Jakovljević, Živana, Miljković, Zoran, "Класификација слике заснована на примени конволуционих неуронских мрежа" in 42. ЈУПИТЕР Конференција, 44. симпозијум „Управљање производњом у индустрији прераде метала“, Зборник радова / 42nd JUPITER Conference, Proceedings, Beograd, oktobar 2020 (2020):4.13-4.23, https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4475 .