論文の概要: Deep Learning Based Object Tracking in Walking Droplet and Granular
Intruder Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05425v2
- Date: Wed, 15 Nov 2023 22:50:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 22:59:55.357377
- Title: Deep Learning Based Object Tracking in Walking Droplet and Granular
Intruder Experiments
- Title(参考訳): 歩行液滴とグラニュラーイントルーダ実験における深層学習に基づく物体追跡
- Authors: Erdi Kara, George Zhang, Joseph J. Williams, Gonzalo Ferrandez-Quinto,
Leviticus J. Rhoden, Maximilian Kim, J. Nathan Kutz, Aminur Rahman
- Abstract要約: 本研究では,歩行液滴および粒状侵入実験に関心のある物体の深層学習に基づく追跡について述べる。
我々は、最先端の物体検出モデルYOLOとハンガリーアルゴリズムを利用して、歩行者や侵入者の軌道をリアルタイムで正確に抽出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6695876625791635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a deep-learning based tracking objects of interest in walking
droplet and granular intruder experiments. In a typical walking droplet
experiment, a liquid droplet, known as \textit{walker}, propels itself
laterally on the free surface of a vibrating bath of the same liquid. This
motion is the result of the interaction between the droplets and the surface
waves generated by the droplet itself after each successive bounce. A walker
can exhibit a highly irregular trajectory over the course of its motion,
including rapid acceleration and complex interactions with the other walkers
present in the same bath. In analogy with the hydrodynamic experiments, the
granular matter experiments consist of a vibrating bath of very small solid
particles and a larger solid \textit{intruder}. Like the fluid droplets, the
intruder interacts with and travels the domain due to the waves of the bath but
tends to move much slower and much less smoothly than the droplets. When
multiple intruders are introduced, they also exhibit complex interactions with
each other. We leverage the state-of-art object detection model YOLO and the
Hungarian Algorithm to accurately extract the trajectory of a walker or
intruder in real-time. Our proposed methodology is capable of tracking
individual walker(s) or intruder(s) in digital images acquired from a broad
spectrum of experimental settings and does not suffer from any identity-switch
issues. Thus, the deep learning approach developed in this work could be used
to automatize the efficient, fast and accurate extraction of observables of
interests in walking droplet and granular flow experiments. Such extraction
capabilities are critically enabling for downstream tasks such as building
data-driven dynamical models for the coarse-grained dynamics and interactions
of the objects of interest.
- Abstract(参考訳): 歩行液滴および粒状侵入実験に関心のあるディープラーニングに基づく追跡対象を提案する。
典型的な歩行液滴実験では、 \textit{walker} として知られる液体液滴が、同じ液体の振動する浴槽の自由表面を横方向に推進する。
この運動は、連続したバウンス後に滴自体によって生じる表面波と液滴の間の相互作用の結果である。
歩行器は、その運動の過程で非常に不規則な軌道を示し、高速加速や、同じ浴槽に存在する他の歩行器との複雑な相互作用を含む。
流体力学実験と類似して、粒状物質実験は、非常に小さな固体粒子の振動浴とより大きな固体の \textit{intruder} からなる。
流体液滴と同様に、侵入者は浴槽の波によってドメインと相互作用し、移動するが、液滴よりもはるかに遅く、より滑らかに動く傾向にある。
複数の侵入者が導入されると、それらは互いに複雑な相互作用を示す。
我々は、最先端の物体検出モデルYOLOとハンガリーアルゴリズムを利用して、歩行者や侵入者の軌道をリアルタイムで正確に抽出する。
提案手法は,幅広い実験環境から取得したデジタル画像において,個々のウォーカーや侵入者を追跡することが可能であり,同一性スイッチの問題に苦しむことはない。
したがって,本研究で開発された深層学習手法は,歩行液滴および粒状流実験における観測対象の効率的かつ迅速かつ正確な抽出を自動化できる。
このような抽出機能は、粗い粒度のダイナミクスのためのデータ駆動動的モデルの構築や、関心のあるオブジェクトのインタラクションなど、下流のタスクに極めて有効です。
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