Intelligent Image Recognition System for Marine Fouling Using Softmax Transfer Learning and Deep Convolutional Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Chin, C. S.
Si, JianTing
Clare, A. S.
Ma, Maode
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The control of biofouling on marine vessels is challenging and costly.
Early detection before hull performance is significantly affected is desirable, especially if “grooming” is an option.
Here, a system is described to detect marine fouling at an early stage of development.
In this study, an image of fouling can be transferred wirelessly via a mobile network for analysis.
The proposed system utilizes transfer learning and deep convolutional neural network (CNN) to perform image recognition on the fouling image by classifying the detected fouling species and the density of fouling on the surface.
Transfer learning using Google’s Inception V3 model with Softmax at last layer was carried out on a fouling database of 10 categories and 1825 images.
Experimental results gave acceptable accuracies for fouling detection and recognition.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chin, C. S.& Si, JianTing& Clare, A. S.& Ma, Maode. 2017. Intelligent Image Recognition System for Marine Fouling Using Softmax Transfer Learning and Deep Convolutional Neural Networks. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143111
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chin, C. S.…[et al.]. Intelligent Image Recognition System for Marine Fouling Using Softmax Transfer Learning and Deep Convolutional Neural Networks. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143111
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chin, C. S.& Si, JianTing& Clare, A. S.& Ma, Maode. Intelligent Image Recognition System for Marine Fouling Using Softmax Transfer Learning and Deep Convolutional Neural Networks. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143111
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143111
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر