• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Пиляй, Андрей Игоревич. Применение глубокого обучения для обнаружения повреждений на фасаде зданий / Пиляй Андрей, Гинзбург Евгения. - DOI 10.52815/0204-3653.2024.2197_67. - Текст : непосредственный // Информационные ресурсы России = Information Resources of Russia : научно-практический журнал. - 2024. - N 2. - С. 67-74. - Библиогр.: с. 74 (10 назв.). - ISSN 0204-3653.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26-049.8
    28.23.15004.93
    67.01.8569.05:004.8

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Распознавание образов
    Искусственный интеллект -- Применение
    Строительство -- Автоматизация

    Кл.слова (ненормированные): глубокое обучение -- YOLO -- цифровая трансформация -- строительство -- мониторинг фасадов зданий
    Аннотация: Вопросам цифровой трансформации строительной отрасли посвящено значительное количество публикаций, как в России, так и за рубежом. При этом основное внимание уделяется оценке перспектив внедрения технологий Индустрии 4.0, к которым относятся информационное моделирование, большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение, аддитивное строительное производство и т. д. При этом в соответствии с проведенным анализом научных публикаций искусственный интеллект в значительной мере применяется в нефтегазовой отрасли, меньше в строительной. В статье представлен подход, который объединяет в себе преимущества глубокого обучения и YOLO для более эффективного и точного обнаружения повреждений на фасадах. Глубокое обучение, в частности, сверточные нейронные сети (CNN), позволяют извлекать сложные признаки из изображений, что особенно важно при выявлении незаметных дефектов. Технология YOLO, в свою очередь, обеспечивает быстрое и точное обнаружение объектов, что значительно повышает эффективность процесса. Авторами предложен алгоритм разработанного программного продукта. Рассмотрен каждый из этапов алгоритма более подробно, представлена программная реализация. Предлагаемый подход для выявления повреждений на фасадах зданий может быть важным в задачах мониторинга и обследования зданий в режиме реального времени.
    Доп. точки доступа:
    Гинзбург, Евгения Александровна

    Экз-ры полностью 746ced2502bdc9ab26d18ee12dd3d699/2024/2
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -859115-230027)

    Шифр в сводном ЭК: 9ab658f5bb433f1c023c6a349445052a




    Заказ фрагмента документа ₽