Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorФундитус, Сергій
dc.contributor.authorКоноваленко, Ігор Володимирович
dc.contributor.authorFundytus, Serhiy
dc.contributor.authorKonovalenko, Ihor
dc.coverage.temporal6-7 червня 2024 р.
dc.coverage.temporal6-7 June 2024
dc.date.accessioned2024-06-28T15:32:01Z-
dc.date.available2024-06-28T15:32:01Z-
dc.date.created2024-06-06
dc.date.issued2024-06-06
dc.identifier.citationФундитус 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.isbn978-617-7875-80-1
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45639-
dc.description.abstractВ 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.abstractThis 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.extent314-316
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“, 2024
dc.relation.ispartofProceeding of Ⅰ-st International Conference "Applied Mechanics", 2024
dc.relation.urihttp://cs231n.github.io/neural-networks-1/
dc.relation.urihttps://keras.io/about/
dc.subjectдрони
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectвиявлення пошкоджень
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectрозпізнавання образів
dc.subjectкласифікація зображень
dc.subjectдефекти на поверхні покрівлі
dc.subjectdrones
dc.subjectmachine learning
dc.subjectdamage detection
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectpattern recognition
dc.subjectimage classification
dc.subjectroof surface defects
dc.titleРозпізнавання дефектів на поверхневій структурі покрівлі будівлі за допомогою дронів та згорткових нейронних мереж
dc.title.alternativeRecognition of defects on the surface structure of the building roof using drones and convolutional neural networks
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages3
dc.subject.udc004.852(043)
dc.relation.references1. Hussain S. “Machine Learning Methods for Visual Object Detection” / Sabit Ul Hussain – 2012.
dc.relation.references2. Нильсен М.А. Нейронні мережі та глибоке навчання. - Determination Press. - 2015.
dc.relation.references3. 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.references4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
dc.relation.references5. About Keras: https://keras.io/about/.
dc.relation.referencesen1. Hussain S. "Machine Learning Methods for Visual Object Detection", Sabit Ul Hussain – 2012.
dc.relation.referencesen2. Nylsen M.A. Neironni merezhi ta hlyboke navchannia, Determination Press, 2015.
dc.relation.referencesen3. 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.referencesen4. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: http://cs231n.github.io/neural-networks-1/
dc.relation.referencesen5. About Keras: https://keras.io/about/.
dc.identifier.citationenFundytus 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.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅰ Міжнародної науково-технічної конференції „Прикладна механіка“
dc.citation.spage314
dc.citation.epage316
dc.citation.conferenceⅠ 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)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.