Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639
Назва: | Розпізнавання дефектів на поверхневій структурі покрівлі будівлі за допомогою дронів та згорткових нейронних мереж |
Інші назви: | Recognition of defects on the surface structure of the building roof using drones and convolutional neural networks |
Автори: | Фундитус, Сергій Коноваленко, Ігор Володимирович Fundytus, Serhiy Konovalenko, Ihor |
Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
Бібліографічний опис: | Фундитус С. Розпізнавання дефектів на поверхневій структурі покрівлі будівлі за допомогою дронів та згорткових нейронних мереж / Сергій Фундитус, Ігор Володимирович Коноваленко // Матеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“, 6-7 червня 2024 р. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 314–316. — (Мехатроніка, робототехніка, дрони). |
Bibliographic description: | Fundytus S., Konovalenko I. (2024) Rozpiznavannia defektiv na poverkhnevii strukturi pokrivli budivli za dopomohoiu droniv ta zghortkovykh neironnykh merezh [Recognition of defects on the surface structure of the building roof using drones and convolutional neural networks]. Proceeding of Ⅰ-st International Conference "Applied Mechanics" (Tern., 6-7 June 2024), pp. 314-316 [in Ukrainian]. |
Є частиною видання: | Матеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“, 2024 Proceeding of Ⅰ-st International Conference "Applied Mechanics", 2024 |
Конференція/захід: | Ⅰ Міжнародна науково-технічна конференція „Прикладна механіка“ |
Журнал/збірник: | Матеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“ |
Дата публікації: | 6-чер-2024 |
Дата внесення: | 28-чер-2024 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
Часове охоплення: | 6-7 червня 2024 р. 6-7 June 2024 |
УДК: | 004.852(043) |
Теми: | дрони машинне навчання виявлення пошкоджень згорткові нейронні мережі розпізнавання образів класифікація зображень дефекти на поверхні покрівлі drones machine learning damage detection convolutional neural networks pattern recognition image classification roof surface defects |
Кількість сторінок: | 3 |
Діапазон сторінок: | 314-316 |
Початкова сторінка: | 314 |
Кінцева сторінка: | 316 |
Короткий огляд (реферат): | В даному дослідженні розглядається проблема розпізнавання дефектів на поверхневій структурі будівельних покрівель за допомогою дронів та нейронних мереж з машинним навчанням. Метою дослідження є розробка ефективного методу виявлення пошкоджень, таких як тріщини, зношування, корозія тощо, що можуть впливати на
надійність та безпеку будівельних конструкцій з використанням згорткової нейронної мережі яка здійснює класифікацію зображень, які були створені за допомогою дрону, поверхневої структури поверхні покрівель будівель між двома дискретними класами This research examines the problem of recognizing defects on the surface structure of building roofs using drones and neural networks with machine learning. The purpose of the research is to develop an effective method for detecting damage such as cracks, wear, corrosion, etc., which can affect the reliability and safety of building structures using a convolutional neural network that performs the classification of images that were created using a drone, the surface structure of the surface of the roofs of buildings between two discrete classes |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639 |
ISBN: | 978-617-7875-80-1 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ https://keras.io/about/ |
Перелік літератури: | 1. Hussain S. “Machine Learning Methods for Visual Object Detection” / Sabit Ul Hussain – 2012. 2. Нильсен М.А. Нейронні мережі та глибоке навчання. - Determination Press. - 2015. 3. Chung A. “Cloud Computed Machine Learning Based Real-Time Litter Detection using Micro-UAV Surveillance” / Ashley Chung, Sean Kim, Ethan Kwok, Michael Ryan, Erika Tan, Ryan Gamadia – 2018. 4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ 5. About Keras: https://keras.io/about/. |
References: | 1. Hussain S. "Machine Learning Methods for Visual Object Detection", Sabit Ul Hussain – 2012. 2. Nylsen M.A. Neironni merezhi ta hlyboke navchannia, Determination Press, 2015. 3. Chung A. "Cloud Computed Machine Learning Based Real-Time Litter Detection using Micro-UAV Surveillance", Ashley Chung, Sean Kim, Ethan Kwok, Michael Ryan, Erika Tan, Ryan Gamadia – 2018. 4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ 5. About Keras: https://keras.io/about/. |
Тип вмісту: | Conference Abstract |
Розташовується у зібраннях: | І Міжнародна науково-технічна конференція "Прикладна механіка" присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Ч.В. Пульки (2024) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
AM_2024_Fundytus_S-Recognition_of_defects_314-316.pdf | 533,98 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
AM_2024_Fundytus_S-Recognition_of_defects_314-316.djvu | 39,29 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
AM_2024_Fundytus_S-Recognition_of_defects_314-316__COVER.png | 498,07 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.