1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Title: Обнаружение нарушений целостности поверхностей зданий при помощи нейросетевых алгоритмов
Authors: Фирсов Н. А.
Жердева Л. А.
Жердев Д. А.
Минаев Е. Ю.
Keywords: автоматизация обнаружения нарушений
синтетические данные
сверточные нейронные сети
трещины
обнаружение нарушений целостности зданий
нейросетевые алгоритмы
применение БПЛА
нарушения целостности зданий
моделирование повреждений
Issue Date: 2022
Citation: Обнаружение нарушений целостности поверхностей зданий при помощи нейросетевых алгоритмов / Н. А. Фирсов, Л. А. Жердева, Д. А. Жердев, Е. Ю. Минаев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 043552.
Abstract: Обнаружение нарушений целостности поверхностей зданий требует привлечения рабочего персонала, при этом зачастую требуются дополнительные приспособления и спецтехника (лестницы, автовышки и пр.) и возникают риски производственных травм. Автоматизация обнаружения нарушений целостности зданий с помощью видеоаналитики данных с БПЛА может ускорить, удешевить и обезопасить данную процедуру. Применение нейросетевых алгоритмов к данной задачи осложнено специфичностью данных, которые требуется собирать на определенных зданиях и площадях инфраструктуры. Для решения этой задачи предлагается использовать синтетические данные, получаемые при помощи виртуальной среды. Синтезированный набор данных позволяет полностью решить поставленную задачу обнаружения трещин фасадов и повреждений кровли.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12436
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-043552.pdf826.44 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.