Fire detection using deep learning methods

Fire detection is an important task in the field of safety and emergency prevention. In recent years, deep learning methods have shown high efficiency in solving various computer vision problems, including detecting objects in images. In this paper, monitoring wildfires was considered, which allows you to quickly respond to them and prevent their spread using deep learning methods. For the experiment, images from the satellite and images from the FireWatch sensor were taken as initial data. In this work, the deep learning algorithms you only look once (YOLO), convolutional neural network (CNN), and fast recurrent neural network (FastRNN) were considered, which makes it possible to determine the accuracy of a natural fire. As a result of the experiments, an automated fire recognition algorithm using YOLOv4 deep learning methods was created. It is expected that the results of the study will show that deep learning methods can be successfully applied to detect fire in images. This may lead to the development of automated monitoring systems capable of quickly and reliably detecting fire situations, which will help improve safety and reduce the risk of fires

Detection of lung pathology using the fractal method

Currently, the detection of pathology of lung cavities and their digitalization is one of the urgent problems of the healthcare industry in Kazakhstan. In this paper, the method of fractal analysis was considered to solve the task set. Diagnosis of lung pathology based on fractal analysis is an actively developing area of medical research. Conducted experiments on a set of clinical data confirm the effectiveness of the proposed methodology. The results obtained show that fractal analysis can be a useful tool for early detection of lung pathologies. It allows you to detect even minor changes in the structure and texture of lung tissues, which may not be obvious during visual analysis. The article deals with images of pathology of the pulmonary cavity, taken from an open data source. Based on the analysis of fractal objects, they were pre-assembled. Software algorithms for the operation of the information system for screening diagnostics have been developed. Based on the information contained in the fractal image of the lungs, mathematical models have been developed to create a diagnostic rule. A reference set of information features has been created that allows you to create algorithms for diagnosing the lungs: healthy and with pathologies of tuberculosis.

Applying textural Law’s masks to images using machine learning

Currently, artificial neural networks are experiencing a rebirth, which is primarily due to the increase in the computing power of modern computers and the emergence of very large training data sets available in global networks. The article considers Laws texture masks as weights for a machine-learning algorithm for clustering aerospace images. The use of Laws texture masks in machine learning can help in the analysis of the textural characteristics of objects in the image, which are further identified as pockets of weeds. When solving problems in applied areas, in particular in the field of agriculture, there are often problems associated with small sample sizes of images obtained from aerospace and unmanned aerial vehicles and insufficient quality of the source material for training. This determines the relevance of research and development of new methods and algorithms for classifying crop damage. The purpose of the work is to use the method of texture masks of Laws in machine learning for automated processing of high-resolution images in the case of small samples using the example of problems of segmentation and classification of the nature of damage to crops

The effectiveness of methods and algorithms for detecting and isolating factors that negatively affect the growth of crops

This article discusses a large number of textural features and integral transformations for the analysis of texture-type images. It also discusses the description and analysis of the features of applying existing methods for segmenting texture areas in images and determining the advantages and disadvantages of these methods and the problems that arise in the segmentation of texture areas in images. The purpose of the ongoing research is to use methods and determine the effectiveness of methods for the analysis of aerospace images, which are a combination of textural regions of natural origin and artificial objects. Currently, the automation of the processing of aerospace information, in particular images of the earth’s surface, remains an urgent task. The main goal is to develop models and methods for more efficient use of information technologies for the analysis of multispectral texture-type images in the developed algorithms. The article proposes a comprehensive approach to these issues, that is, the consideration of a large number of textural features by integral transformation to eventually create algorithms and programs applicable to solving a wide class of problems in agriculture.

Detection of heart pathology using deep learning methods

In the directions of modern medicine, a new area of processing and analysis of visual data is actively developing - a radio municipality - a computer technology that allows you to deeply analyze medical images, such as computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), chest radiography (CXR), electrocardiography and electrocardiography. This approach allows us to extract quantitative texture signs from signals and distinguish informative features to describe the heart's pathology, providing a personified approach to diagnosis and treatment. Cardiovascular diseases (SVD) are one of the main causes of death in the world, and early detection is crucial for timely intervention and improvement of results. This experiment aims to increase the accuracy of deep learning algorithms to determine cardiovascular diseases. To achieve the goal, the methods of deep learning were considered used to analyze cardiograms. To solve the tasks set in the work, 50 patients were used who are classified by three indicators, 13 anomalous, 24 nonbeat, and 1 healthy parameter, which is taken from the MIT-BIH Arrhythmia database

Detection of chest pathologies using autocorrelation functions

An important feature of image analysis is texture, seen in all images, from aerial and satellite images to microscopic images in biomedical research. A chest X-ray is the most common and effective method for diagnosing severe lung diseases such as cancer, pneumonia, and tuberculosis. The lungs are the largest X-ray object. The correct separation of the shapes and sizes of the contours of the lungs is an important reason for diagnosis, because of which an intelligent information environment can be created. Despite the use of X-rays, to identify the diagnosis, there is a chance that the disease will not be detected. In this sense, there is a risk of development, which may be fatal. The article deals with the problems of pneumonia clustering using the autocorrelation function to obtain the most accurate result. This provides a reliable tool for diagnosing lung radiographs. Image pre-processing and data shaping play an important role in revealing a well-functioning basis of the nervous system. Therefore, images from two classes were selected for the task: healthy and with pneumonia. This paper demonstrates the applicability of the autocorrelation function for highlighting interest in lung radiographs based on the fineness of textural features and k-means extraction

Application of informative textural Law’s masks methods for processing space images

Image processing systems are currently used to solve many applied problems. The article is devoted to the identification of negative factors affecting the growth of grain in different periods of harvesting, using a program implemented in the MATLAB software environment, based on aerial photographs. The program is based on the Law’s textural mask method and successive clustering. This paper presents the algorithm of the program and shows the results of image processing by highlighting the uniformity of the image. To solve the problem, the spectral luminance coefficient (SBC), normalized difference vegetation index (NDVI), Law’s textural mask method, and clustering are used. This approach is general and has great potential for identifying objects and territories with different boundary properties on controlled aerial photographs using groups of images of the same surface taken at different vegetation periods. That is, the applicability of sets of Laws texture masks with original image enhancement for the analysis of experimental data on the identification of pest outbreaks is being investigated

METODY WYKRYWANIA I WYRÓŻNIANIA OBSZARÓW W TEKSTUROWANYCH OBRAZACH BIOMEDYCZNYCH RAKA PIERSI

This paper is devoted to topical issues - the development of methods for analyzing texture images of breast cancer. The main problem that is resolved in the article is that the requirements for the results of pre-processing are increasing. As a result of the task, images of magnetic resonance imaging of the breast are considered for image processing using texture image analysis methods. The main goal of the research is the development and implementation of algorithms that allow detecting and isolating a tumor in the breast in women in an image. To solve the problem, textural features, clustering, orthogonal transformations are used. The methods of analysis of texture images of breast cancer, carried out in the article, namely: Hadamard transform, oblique transform, discrete cosine transform, Daubechies transform, Legendre transform, the results of their software implementation on the example of biomedical images of oncological pathologies on the example of breast cancer, it is shown that The most informative for image segmentation is the method based on the Hadamard transform and the method based on the Haar transform. The article presents recommendations for using the results in practice, namely, it is shown that clinically important indicators that make a significant contribution to assessing the degree of pathology and the likelihood of developing diseases, there are other information parameters: diameter, curvature, etc. Therefore, increased requirements for the reliability, accuracy, speed of processing biomedical images.Niniejszy artykuł poświęcony jest zagadnieniom aktualnym - opracowaniu metod analizy obrazów tekstury raka piersi.Głównym problemem, który został rozwiązany w artykule, jest to, że wymagania dotyczące wyników wstępnego przetwarzania rosną.W wyniku zadania obrazy rezonansu magnetycznego piersi są brane pod uwagę do przetwarzania obrazu za pomocą metod analizy obrazu tekstury.Głównym celem badań jest opracowanie i wdrożenie algorytmów, które pozwalają wykryć i wyizolować guz w piersi u kobiet na obrazie.Aby rozwiązać ten problem, stosuje się cechy teksturalne, grupowanie, transformacje ortogonalne.Metody analizy obrazów tekstury raka piersi, przeprowadzone w artykule, a mianowicie: transformata Hadamarda, transformacja ukośna, dyskretna transformacja cosinusowa, transformacja Daubechies, transformacja Legendre,wyniki ich implementacji oprogramowania na przykładzie biomedycznych obrazów patologii onkologicznych na przykładzie raka piersi, pokazano, że Najbardziej pouczająca dla segmentacji obrazu jest metoda oparta na transformacie Hadamarda i metoda oparta na transformacie Haara.W artykule przedstawiono zalecenia dotyczące wykorzystania wyników w praktyce, a mianowicie wykazano, że klinicznie ważne wskaźniki, które w znacznym stopniu przyczyniają się do oceny stopnia patologii i prawdopodobieństwa rozwoju chorób, istnieją inne parametry informacyjne: średnica, krzywizna itp.Dlatego zwiększono wymagania dotyczące niezawodności, dokładności, szybkości przetwarzania obrazów biomedycznych

Аналіз спектральних властивостей зростання пшениці в різні вегетаційні періоди

The article presents a technique for studying space images based on the analysis of the spectral brightness coefficient (SBC) of space images of the earth's surface. Recognition of plant species, soils, and territories using satellite images is an applied task that allows to implement many processes in agriculture and automate the activities of farmers and large farms. The main tool for analyzing satellite imagery data is the clustering of data that uniquely identifies the desired objects and changes associated with various reasons. Based on the data obtained in the course of experiments on obtaining numerical SBC values, the patterns of behavior of the processes of reflection of vegetation, factors that impede the normal growth of plants, and the proposed clustering of the spectral ranges of wave propagation, which can be used to determine the type of objects under consideration, are revealed. Recognition of these causes through the analysis of SBC satellite images will create an information system for monitoring the state of plants and events to eliminate negative causes. SBC data is divided into non-overlapping ranges, i.e. they form clusters reflecting the normal development of plant species and deviations associated with negative causes. If there are deviations, then there is an algorithm that determines the cause of the deviation and proposes an action plan to eliminate the defect. It should be noted that the distribution of the brightness spectra depends on the climatic and geographical conditions of the plant species and is unique for each region. This study refers to the Akmola region, where grain crops are grownВ статье представлена методика исследования космических изображений, основанная на анализе коэффициента спектральной яркости (КСЯ) космических изображений земной поверхности. Распознавание видов растений, почв и территорий по спутниковым снимкам – прикладная задача, позволяющая реализовать многие процессы в сельском хозяйстве и автоматизировать деятельность фермеров и крупных хозяйств. Основным инструментом анализа данных спутниковых снимков является кластеризация данных, однозначно идентифицирующих желаемые объекты и изменения, связанные с различными причинами. На основе данных, полученных в ходе экспериментов по получению численных значений КСЯ, выявлены закономерности поведения процессов отражения растительности, факторов, препятствующих нормальному росту растений, и предложенной кластеризации спектральных диапазонов распространения волн, которые могут использоваться для определения типа рассматриваемых объектов. Распознавание этих причин посредством анализа спутниковых изображений КСЯ позволит создать информационную систему для мониторинга состояния растений и событий для устранения негативных причин. Данные КСЯ разделены на неперекрывающиеся диапазоны, т.е. они образуют кластеры, отражающие нормальное развитие видов растений и отклонения, связанные с негативными причинами. Если есть отклонения, то существует алгоритм, который определяет причину отклонения и предлагает план действий по устранению дефекта. Следует отметить, что распределение спектров яркости зависит от климатических и географических условий вида растений и уникально для каждого региона. Это исследование относится к Акмолинской области, где выращивают зерновые культурыУ статті представлено методику дослідження космічних зображень, засновану на аналізі коефіцієнта спектральної яскравості (КСЯ) космічних зображень земної поверхні. Розпізнавання видів рослин, ґрунтів та територій за супутниковими знімками – прикладне завдання, що дозволяє реалізувати багато процесів у сільському господарстві та автоматизувати діяльність фермерів та великих господарств. Основним інструментом аналізу даних супутникових знімків є кластеризація даних, що однозначно ідентифікують бажані об'єкти та зміни, пов'язані з різними причинами. На основі даних, отриманих в ході експериментів з отримання чисельних значень КСЯ, виявлено закономірності поведінки процесів відображення рослинності, факторів, що перешкоджають нормальному зростанню рослин, та запропонованої кластеризації спектральних діапазонів поширення хвиль, які можуть використовуватися для визначення типу об'єктів, що розглядаються. Розпізнавання цих причин шляхом аналізу супутникових зображень КСЯ дозволить створити інформаційну систему для моніторингу стану рослин та подій для усунення негативних причин. Дані КСЯ розділені на діапазони, що не перекриваються, тобто. вони утворюють кластери, що відбивають нормальний розвиток видів рослин та відхилення, пов'язані з негативними причинами. Якщо є відхилення, існує алгоритм, який визначає причину відхилення і пропонує план дій з усунення дефекту. Слід зазначити, що розподіл спектрів яскравості залежить від кліматичних та географічних умов виду рослин і є унікальним для кожного регіону. Це дослідження відноситься до Акмолінської області, де вирощують зернові культур

Застосування інформаційних текстурних ознак на аерозйомках для виявлення факторів, що негативно впливають на зростання пшениці

Automated processing of aerospace information makes it possible to effectively solve scientific and applied problems in cartography, ecology, oceanology, exploration and development of minerals, agriculture and forestry, and many other areas. At the same time, the main way to extract information is to decipher images, which are the main carrier of information about the area. Aerospace images are a combination of natural texture regions and man-made objects. This article discusses methods for analyzing texture images. The main tasks of the analysis of texture areas include the selection and formation of features that describe texture differences, the selection and segmentation of texture areas, the classification of texture areas, and the identification of an object by texture. Depending on the features of the texture areas of the images used, segmentation methods based on area analysis can be divided into statistical, structural, fractal, spectral, and combined methods. The article discusses textural features for the analysis of texture images, and defines informative textural features to identify negative factors for crop growth. To solve the tasks, textural features are used. Much attention is paid to the development of software tools that allow to highlight the features that describe the differences in textures for the segmentation of texture areas. This approach is universal and has great potential on the studied aerospace image to identify objects and boundaries of regions with different properties using clustering based on images of the same surface area taken in different vegetation periods. That is, the question of the applicability of sets of texture features and other parameters for the analysis of experimental data is being investigated.Автоматизована обробка аерокосмічної інформації дозволяє ефективно вирішувати наукові та прикладні завдання картографії, екології, океанології, розвідки та розробки корисних копалин, сільського та лісового господарства та багатьох інших галузей. При цьому основним способом отримання є розшифровка зображень, що є основним носієм інформації про місцевість. Аерокосмічні зображення є комбінацією областей з природною текстурою та штучних об'єктів. У статті розглядаються методи аналізу текстурних зображень. До основних завдань аналізу текстурних областей відносяться виділення та формування ознак, що описують текстурні відмінності, виділення та сегментація текстурних областей, класифікація текстурних областей, ідентифікація об'єкта за текстурою. Залежно від особливостей текстурних областей використовуваних зображень методи сегментації, що ґрунтуються на аналізі площ, можна розділити на статистичні, структурні, фрактальні, спектральні та комбіновані методи. У статті розглядаються текстурні ознаки аналізу текстурних зображень, і навіть визначаються інформативні текстурні ознаки виявлення негативних чинників зростання сільськогосподарських культур. Для вирішення поставлених завдань використовують фактурні особливості. Велика увага приділяється розробці програмних засобів, що дозволяють виділяти ознаки, що описують відмінності текстур сегментації текстурних областей. Цей підхід універсальний і має великі можливості на аерокосмічному знімку, що вивчається, для виявлення об'єктів і меж регіонів з різними властивостями за допомогою кластеризації на основі знімків однієї і тієї ж ділянки поверхні, зроблених в різні вегетаційні періоди. Тобто досліджується питання про застосування наборів текстурних ознак та інших параметрів для аналізу експериментальних даних