BubbleID：气泡界面动力学分析的深度学习框架
图像与视频处理
2024-05-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
本文提出了 BubbleID，一个专为综合识别沸腾图像序列中静态和动态气泡属性而设计的深度学习架构。通过将 Mask R-CNN 提供的分割技术与 SORT 基于跟踪技术融合，该框架能够分析每个气泡在其生命周期内的位置、尺寸、界面形状和速度，并捕捉气泡离析等动态事件。BubbleID 在多样化的加热器表面和作业条件下的沸腾图像上进行训练和测试。本文还提供了气泡界面动力学在临界热流（CHF）前后的比较分析。
关键词
引用
@article{arxiv.2405.07994,
title = {BubbleID: A Deep Learning Framework for Bubble Interface Dynamics Analysis},
author = {Christy Dunlap and Changgen Li and Hari Pandey and Ngan Le and Han Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07994},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 4 figures