A Magyar Hidrológiai Társaság XXXIX. Országos Vándorgyűlése (Nyíregyháza, 2022. július 6-8.)
5. szekció - Hidrológia, hidrogeológia, hidraulika, numerikus modellezés - 5. Ermilov Alexander Anatol - Baranya Sándor (BME): Folyó hordalékviszonyainak vizsgálata képalapú eljárásokkal
2. ábra. A Mesterséges Intelligencia eredménye az ember által betanított lehatárolásokhoz képest. Sárgával a görgetegek, zölddel a kavicsok, míg pirossal a homok részek/frakciók láthatók. Az algoritmus kielégítően teljesített független, tanítása során nem látott videókra is. Az eredmények hitelességét a mérési pontok fölött a már említett hagyományos minták, valamint a wavelet módszer eredményeivel validáltuk. Mivel a Mesterséges Intelligencia algoritmus lehetővé tette, hogy a videózott mederszelvényt rendkívül sűrű lépésközökkel jellemezzük (ellentétben a hagyományos módszerekkel), keresnünk kellett olyan kiértékelési módot, ami a pár darab mintavételi ponton kívül is, azaz teljes hosszában leírja teljesítményét. Ezt végül a videók szemrevételezésével, és az azokon látszó jellemző hordalék kategória szemre történő meghatározásával értük el. így ellenőrizni tudtuk, hogy a Mesterséges Intelligencia is azt látjae a felvételeken, amit az emberi szem. A 3. ábra a mérőhajó egyik szelvényben megtett útját mutatja be. A videó szemrevételezése után, különböző színekkel lehatároltuk emberi észlelés alapján a jellemző hordaléktípust a mederszakaszokon. Ez szerepel a 4. ábra felső részén is, míg alatta a Mesterséges Intelligencia által meghatározott, hordalék kategóriák százalékos eloszlását láthatjuk a szelvény mentén. Az eredmények alapján mind hosszmentén (4. ábra), mind a mintavételi pontokban (5. ábra) igen kielégítő eredményeket kaptunk. Vizsgálataink és fejlesztéseink további részletei, valamint eredményei jelenleg benyújtás alatt állnak, egy külföldi folyóiratba.
