机器学习辅助的稠密乳状液液滴轨迹提取及其分析
流体动力学
2022-06-22 v2 软凝聚态物质
摘要
本文分析了由 YOLO 与 DeepSORT 算法获取的、通过格子 Boltzmann 方法模拟的稠密乳状液系统的轨迹。结果表明，单个液滴的运动方向受其后方紧邻液滴的影响大于前方液滴。该分析还为在窄通道中稠密乳状液液滴动力学模型的构建约束提供了线索。
引用
@article{arxiv.2206.03681,
title = {Machine learning assisted droplet trajectories extraction in dense emulsions and their analysis},
author = {Mihir Durve and Adriano Tiribocchi and Andrea Montessori and Marco Lauricella and Sauro Succi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.03681},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 5 figures