Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В статье рассматривается вопрос классификации линз с различными углами излучения и предложена шкала, описывающая концентрацию света в зависимости от осевой силы света. Собрана коллекция около 800 изображений реальных и смоделированных световых пятен линз существующих линз и рефлекторов с различными светодиодами и светодиодными матрицами. Построена модель классификации на базе предварительно обученной сверточной нейронной сети GoogleNet, проведено трансферное обучение с использованием коллекции изображений световых пятен. GradCAM анализ показал, что обученная сеть корректно выделяет признаки объектов. Проделанная работа позволяет классифицировать произвольные световые пятна с точностью около 80 %. Таким образом, решена задача классификации линз с симметричным светораспределением, что важно для специалистов, занимающихся световым дизайном и не имеющим светотехнического образования. Новая модель позволяет по произвольному изображению светового пятна определять класс линзы и ее технические параметры, что существенно облегчит дизайнерам поиск нужного светового прибора при создании световой сцены.

Ключевые слова:
классификация световых приборов, глубокие сверточные нейронные сети, светодизайн, психофизика восприятия
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

1. Fairchild M.D. Color Appearance Models. John Wiley & Sons, Ltd, 2013. – 450 p. – ISBN 9781118653128.

2. Айзенберг, Ю.Б. О новой светотехнической классификации светильников / Ю.Б. Айзенберг, Г.М. Кнорринг // Светотехника. – 1968. – № 11. – С. 1-4.

3. ГОСТ Р 54350-2015. Приборы осветительные. Светотехнические требования и методы испытаний: национальный стандарт российской федерации приборы осветительные. Светотехнические требования и методы испытаний // Техэксперт: [сайт]. – URL: http://docs.cntd.ru/document/1200121088 (дата обращения: 06.11.2020).

4. Николенко, С.И. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / С.И. Николенко, А.А. Кадурин, Е.В. Архангельская. – СПб.: Питер. – 2018. – 480 с.ISBN 978-5-4461-1537-2.

5. Deep Learning Toolbox. Getting Started Guide. R2020b / H.B. Mark, T.H. Martin, B.D. Howard. – Текст: электронный // MATLAB Documentation: [сайт]. – URL: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/deeplearning/n net_gs.pdf (дата обращения: 06.11.2020).

6. Deep Learning Toolbox. Users Guide. R2020b / H.B. Mark, T.H. Martin, B.D. Howard. – Текст: электронный // MATLAB Documentation: [сайт]. – URL: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/deeplearning/n net_ug.pdf (дата обращения: 06.11.2020).

7. Deep Learning Toolbox. Reference. R2020b / H.B. Mark, T.H. Martin, B.D. Howard. – Текст: электронный // MATLAB Documentation: [сайт]. – URL: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/deeplearning/n net_ref.pdf (дата обращения: 06.11.2020).