Estimating Particle Size Distribution of Mine Dump Materials using CenterMask Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Particle size distribution potentially affects the shear strength of mine overburden dump materials. Estimating particle sizes at the dump site is crucial to determine the shear strength of dump materials. Delineation of particle sizes from dump images possesses challenges due to the variations in size, shape, color, texture and granularity. Increasing computational capabilities and advancements in Artificial Intelligence-based algorithms facilitate to apply the neural networks to solve industry problems. In the present study, a novel application of a deep neural network is proposed to generate segmentation masks over the dump particles. CenterMask network is trained on a manually labelled and annotated dump dataset. The model's performance is evaluated by comparing the predicted segmentation masks with the ground truth data. The trained model predicts the fine particles as less than as five millimetres to the maximum present in the dump image. The accuracy of CenterMask is compared with Mask R CNN, a popular instance segmentation algorithm on the dump dataset. The coordinates of predicted segmentation masks are used to determine the particle size distribution curves. A web application is developed to generate particle size distribution curves. The model's accuracy and inference time make it suitable as a quick and reliable source of estimating the sizes of particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».