Перейти до вмісту
Мікросистеми, Електроніка та Акустика
ISSN 2523-4447 · e‑ISSN 2523-4455 Відкритий доступ · CC BY-SA 4.0
Т. 24 · № 5 · 2019 жов 31, 2019 Електронні системи та сигнали

Автоматизована детекція та класифікація мі-кроскопічних фотозображень діатомових во-доростей

MI
Maryna Viktorivna Ivanova Відповідальний Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Україна
YV
Yurii Volodymyrovych Vuntesmeri Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Україна
LB
Liudmyla Mykolaivna Bukhtiiarova ДУ «Інститут еволюційної екології НАН України» Україна
Сторінки18-25 Опублікованожов 31, 2019
PDF
ТОМ 24 · № 5 · 2019 Переглянути випуск

Анотація

Досліджені алгоритми автоматизованої детекції та визначення видів діатомових водоростей на мікроскопічних фотозображеннях для завдань екологічного моніторингу. Запропоновано метод порогової обробки фотозображень для ефективної детекції зображень із різною контрастністю. Навчена та досліджена згорткова нейронна мережа для визначення видів діатомових водоростей на фотозображеннях.

Ключові слова

#біомоніторинг #Bacillariophyta #автоматизована обробка фотозображень #детекція #класифікація #згорткові нейронні мережі

Посилання

  1. Bukhtiyarova L. N. “Bacillariophyta v biomonitoringe rechnykh ekosistem. Covremennoye sostoyaniye i perspektivy ispol'-zovaniya [Bacillariophyta in the biomonitoring of river ecosystems. Current state and prospects of use]”, Al'gologiya, vol. 9, no. 3, pp. 89–103, 1999.
  2. Bukhtiyarova L. N. “Classification of diatom algocoenoses as a useful tool in river biomonitoring. In: J. Prygiel, B. A. Whitton, J. Bukowska (eds) Use of algae for Monitoring Rivers. III”. – Agence de l'Eau Artois-Picardie, p. 114–121, 1999. URL: https://www.researchgate.net/publication/282974818_Classification_of_diatom_algocoenoses_as_a_useful_tool_in_river_biomonitoring
  3. Treguer R., Nelson D. M., Van Bennkom A. J. “The silica balance in the world ocean: a reestimate”, Science, vol. 268, p. 375–379, 1995. URL: https://www.researchgate.net/ publication/6092964_The_Silica_Balance_in_the_World_Ocean_A_Reestimate
  4. The European Parliament and the Council of the European Union. Directive 2000/60/EC. Establishing a Framework for Community Action in the Field of Water Policy; Official Journal of the European Community: Maastricht, the Netherlands, Work Safety Introduction, 2000. URL: https://injuryfacts.nsc.org/work/work-overview/work-safety-introduction/ .
  5. Lobo E., Heinrich C., Schuch M., Wetzel C., Ector L. “Diatoms as Bioindicators in Rivers”, River Algae, vol. 06, p. 245–271, 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-31984-1_11
  6. Wang Yi-K., Stevenson R., Sweets R., DiFranco J. “Developing and testing diatom indicators for wetlands in the Casco Bay watershed, Maine, USA” Hydrobiologia, vol. 561, no. 191, p. 245–271. 2006. DOI: 10.1007/s10750-005-1614-2
  7. Stevenson R., Pan Y., Van Dam H. “Assessing environmental conditions in rivers and streams with diatoms”. In: Smol J. P. and Stoermer E. F. (Eds.) – The Diatoms: Applications for the Environmental and Earth Sciences. Cambridge, UK, Cambridge University Press, p. 57–85, 2010. DOI: 10.1017/CBO9780511763175.005.
  8. Mayama S., Katoh K., Omori H., Seino S., Osaki H., Julius M., Lee J. H., Cheong C., Lobo E. A., Witkowski A., Srivibool R., Muangphra P., Jahn R., Kulikovskiy M., Hamilton P. B., Ya-Hui G., Ector L., Soeprobowat T. R. “Progress toward the Construction of an International Web-based Educational System Featuring an Improved "SimRiver" for the Understanding of River Environments”, Asian Journal of Biology Education, vol. 5, p. 2–14. 2011. URL: http://www.u-gakugei.ac.jp/~mayama/PDF/Mayama et al_2011_SimRiver_AJBE.pdf
  9. Dimitrovski I., Kocev D., Loskovska S., Dzeroski S., “Hierarchical classification of diatom images using ensembles of predictive clustering trees”, Ecological Informatics, vol. 7, p. 19–29, 2012. URL: http://kt.ijs.si/DragiKocev/ECOINF/ECOINF_diatom_images.pdf
  10. Bueno G., Deniz O., Pedraza A., Ruiz-Santaquiteria J., Salido J., Cristóbal G., Borrego-Ramos M., Blanco S., “Automated Diatom Classification (Part A): Handcrafted Feature Approaches,” Applied Sciences, vol. 7, no. 8, p. 753, 2017. URL: http://digital.csic.es/bitstream/10261/153574/1/applsci-07-00753.pdf
  11. Pedraza A., Bueno G., Deniz O., Cristóbal G., Blanco S., Borrego-Ramos M. Automated Diatom Classification (Part B): A Deep Learning Approach, – Applied Sciences vol 7, p. 460, 2017. DOI: 10.3390/app7050460
  12. Quantitative image analysis of microstructures. Exner H. E., Hougardy H. P. (Eds). DGM Informations‐gesellschaft Verlag, Oberursel, 235 pp., 1988. ISBN 3‐88355‐132‐5 DOI: 10.1002/adma.19900020216
  13. Glasbey C. A., Horgan G. W. “Image analysis for the biological sciences”, Wiley J., Sons, Inc. New York, NY, USA, 230 pp. 1995. ISBN: 0-471-93726-6 DOI: 10.1017/S0021859600088924
  14. Zheng J., Zhang D., Huang K., Sun Y., Tang S., “Adaptive windowed range-constrained Otsu method using local information”, Journal of Electronic Imaging, vol. 25, p. 013034 , 2016, DOI: 10.1117/1.JEI.25.1.013034
  15. Jung A. “Imgaug”, 2017. URL: https://github.com/aleju/imgaug .
  16. Iandola F. N., Han S., Moskewicz M. W., Ashraf K., Dally W. J., Keutzer K. “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and
  17. Simonyan K., Zisserman A. “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition”. arXiv preprint, 2014. arXiv: 1409.1556
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

Квазістатична ідентифікація структури затінення сонячних панелей за методом векторів кардинальних чисел

PhD, доц. Олена Олегівна Абакумова, д-р техн. наук, проф. Валерій Якович Жуйков, Микола О. Лук'янов

У статті розглянуто проблему ідентифікації структури затінення сонячних панелей. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю швидкої та адекватної реконфігурації…

#Сонячні панелі #Фотоелектрична поверхня #Моделювання структури тіней #Квазістатична ідентифікація
с. 362283.1-362283.7
10.20535/2523-4455.mea.362283

Комплексний метод виділення неінвазивного сигналу фетальної електрокардіограми та класифікації серцевих аритмій

Дмитро А. Шевчук, канд. техн. наук, доц. Наталія Георгіївна Іванушкіна

Стаття присвячена розробці комплексного методу виділення фетального електрокардіосигналу (ФЕКГ) з неінвазивних абдомінальних записів та подальшої автоматизованої…

#абдомінальні електрокардіограми #фетальна електрокардіограма #аритмія #сліпе розділення джерел
с. 356487.1-356487.11
10.20535/2523-4455.mea.356487

Імітаційне моделювання фільтро-компенсаційного перетворювача для трифазної трипровідної мережі

Іван Андрійович Вакуленко, канд. техн. наук, доц. Дмитро Анатолійович Миколаєць, канд. техн. наук, доц. Катерина Сергіївна Клен

У цій статті розглядається критична проблема погіршення якості електроенергії в сучасних енергосистемах, спричинена поширенням нелінійних навантажень. Такі навантаження…

#фільтр-компенсаційний перетворювач #трифазна трипровідна мережа #якість електроенергії #повне гармонійне спотворення
с. 361138.1-361138.6
10.20535/2523-4455.mea.361138

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 45

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.