Теория и техника экспериментальных исследований: Методы и техника измерений

102 ванные модели имеют потенциал с точки зрения использования неконтролируемых и полуконтролируемых методов обучения , что уменьшает зависимость от маркированных данных . Машинное обучение в комбинированных методах в основном используется для ускорения процесса вычислений , а сами подходы к определе - нию оптического потока по - прежнему базируются на классических алгоритмах . Оптический поток и PIV. Возможность обеспечения высоко - го пространственного разрешения в оптическом потоке является хорошим стимулом для исследования применимости этих алгорит - мов к определению мгновенных полей скорости на последователь - ностях изображений частиц (PIV- изображениях ). Однако в отличие от метода корреляции , который по сути является интегральным , классические алгоритмы оптического потока – дифференциальные и лучше подходят для анализа изображений непрерывных узоров . Это связано с тем , что требуются точные вычисления производной по времени и пространственного градиента поля интенсивности изображения . Тем не менее , ряд исследований показали возмож - ность применения алгоритмов оптического потока , дополненного метода Хорна – Шунка , к PIV- изображениям . Анализ результатов исследований показывает , что точность дифференциального метода оптического потока , применяемого к PIV- изображениям , зависит от четырех параметров : смещения частиц , градиента скорости частиц , плотности изображения частиц и диаметра изображения частиц . Ошибки измерений в методах PIV и оптического потока приблизительно пропорциональны смеще - нию частиц и градиенту скорости частиц . Когда плотность изобра - жения частиц низкая , а диаметр изображения частиц небольшой , ошибки в обоих методах относительно велики . По мере увеличения плотности изображения частиц и диаметра изображения частиц ошибки , как правило , сначала уменьшаются , а затем немного уве - личиваются и можно найти оптимальные значения этих парамет -