Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Фундитус, Сергій | |
dc.contributor.author | Коноваленко, Ігор Володимирович | |
dc.contributor.author | Fundytus, Serhiy | |
dc.contributor.author | Konovalenko, Ihor | |
dc.coverage.temporal | 6-7 червня 2024 р. | |
dc.coverage.temporal | 6-7 June 2024 | |
dc.date.accessioned | 2024-06-28T15:32:01Z | - |
dc.date.available | 2024-06-28T15:32:01Z | - |
dc.date.created | 2024-06-06 | |
dc.date.issued | 2024-06-06 | |
dc.identifier.citation | 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). | |
dc.identifier.isbn | 978-617-7875-80-1 | |
dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639 | - |
dc.description.abstract | 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 | |
dc.description.abstract | 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 | |
dc.format.extent | 314-316 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ТНТУ | |
dc.publisher | TNTU | |
dc.relation.ispartof | Матеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“, 2024 | |
dc.relation.ispartof | Proceeding of Ⅰ-st International Conference "Applied Mechanics", 2024 | |
dc.relation.uri | http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ | |
dc.relation.uri | https://keras.io/about/ | |
dc.subject | дрони | |
dc.subject | машинне навчання | |
dc.subject | виявлення пошкоджень | |
dc.subject | згорткові нейронні мережі | |
dc.subject | розпізнавання образів | |
dc.subject | класифікація зображень | |
dc.subject | дефекти на поверхні покрівлі | |
dc.subject | drones | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | damage detection | |
dc.subject | convolutional neural networks | |
dc.subject | pattern recognition | |
dc.subject | image classification | |
dc.subject | roof surface defects | |
dc.title | Розпізнавання дефектів на поверхневій структурі покрівлі будівлі за допомогою дронів та згорткових нейронних мереж | |
dc.title.alternative | Recognition of defects on the surface structure of the building roof using drones and convolutional neural networks | |
dc.type | Conference Abstract | |
dc.rights.holder | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 | |
dc.coverage.placename | Тернопіль | |
dc.coverage.placename | Ternopil | |
dc.format.pages | 3 | |
dc.subject.udc | 004.852(043) | |
dc.relation.references | 1. Hussain S. “Machine Learning Methods for Visual Object Detection” / Sabit Ul Hussain – 2012. | |
dc.relation.references | 2. Нильсен М.А. Нейронні мережі та глибоке навчання. - Determination Press. - 2015. | |
dc.relation.references | 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. | |
dc.relation.references | 4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ | |
dc.relation.references | 5. About Keras: https://keras.io/about/. | |
dc.relation.referencesen | 1. Hussain S. "Machine Learning Methods for Visual Object Detection", Sabit Ul Hussain – 2012. | |
dc.relation.referencesen | 2. Nylsen M.A. Neironni merezhi ta hlyboke navchannia, Determination Press, 2015. | |
dc.relation.referencesen | 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. | |
dc.relation.referencesen | 4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/ | |
dc.relation.referencesen | 5. About Keras: https://keras.io/about/. | |
dc.identifier.citationen | 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]. | |
dc.contributor.affiliation | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна | |
dc.citation.journalTitle | Матеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“ | |
dc.citation.spage | 314 | |
dc.citation.epage | 316 | |
dc.citation.conference | Ⅰ Міжнародна науково-технічна конференція „Прикладна механіка“ | |
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.