Academic Journal
METHODS AND PRACTICES OF TRAINING AND APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DETECTING VARIOUS DEFECTS ON THE SURFACES OF BUILDING STRUCTURES
| Title: | METHODS AND PRACTICES OF TRAINING AND APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR DETECTING VARIOUS DEFECTS ON THE SURFACES OF BUILDING STRUCTURES |
|---|---|
| Authors: | Левщанов, Сергiй Валерійович |
| Source: | Collection of Scientific Works of the Ukrainian State University of Railway Transport; No. 209 (2024): Collected scientific works of Ukrainian state university of railway transport; 25-34 Сборник научных статей Украинского государственного университета железнодорожного транспорта; № 209 (2024): Збірник наукових праць Українського державного університету залізничного транспорту; 25-34 Збірник наукових праць Українського державного університету залізничного транспорту; № 209 (2024): Збірник наукових праць Українського державного університету залізничного транспорту; 25-34 |
| Publisher Information: | Ukranian State University of Railway Transport, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | штучний інтелект, наука про дані, згорткові нейронні мережі, виявлення дефектів на конструкціях, artificial intelligence, data science, convolutional neural networks, detection of defects in structures |
| Description: | The subject of research in this article is the practice of implementing and applying types of artificial intelligence – convolutional neural networks and data science - to detect various defects on the surfaces of building structures. The purpose of the study is to identify the advantages and disadvantages of implementing and using convolutional neural network technologies together with other software and hardware components to automate traditional methods of monitoring the technical condition of the external surfaces of buildings and structures. The article solves the following tasks: to substantiate the effectiveness of implementation of convolutional neural network technologies and data science methods; to apply them in practice with software and hardware technologies to automate traditional methods of performing work on detecting various defects on the surfaces of building structures in the construction and operation of buildings and structures; to show the problems and shortcomings of these methods and technologies. To solve the tasks, an integrated approach was used with the use of general scientific and special research methods (analysis, explanation, generalisation, comparison). The following results have been obtained: the features that affect the accuracy of the analysis of the collected data used by neural convolutional network technologies to detect various defects on the surfaces of building structures have been identified; practices and methods for more efficient and accurate application of this technology have been reflected. Conclusions: the study allowed to identify the practical opportunities and problems that exist in this technology; recommendations for the effective use of this technology were developed; factors influencing the more efficient use of this technology in industry were identified. Предметом дослідження у статті є практика впровадження та методики застосування типів штучного інтелекту – згорткових нейронних мереж і науки про дані для виявлення різних дефектів на поверхнях будівельних конструкцій. Мета роботи – виявити переваги і недоліки практики впровадження та застосування технологій згорткових нейронних мереж разом з іншими програмними і апаратними компонентами для автоматизації традиційних методів виконання робіт із моніторингу технічного стану зовнішніх поверхонь будівель і споруд. У статті вирішують такі завдання: обґрунтування ефективності впровадження технологій згорткових нейронних мереж і методів науки про дані; їх практичне застосування з програмними та апаратними технологіями для автоматизації традиційних методів виконання робіт із виявлення різних дефектів на поверхнях будівельних конструкцій в індустрії будівництва та експлуатації будівель і споруд; показати проблеми та недоліки даних методів і технологій. Для вирішення цих завдань використовували комплексний підхід із застосуванням загальнонаукових і спеціальних методів досліджень (аналізу, пояснення, узагальнення, порівняння). Отримано такі результати: встановлено особливості, що впливають на точність аналізу зібраних даних, застосовуваних технологіями нейронних згорткових мереж для виявлення різних дефектів на поверхнях будівельних конструкцій; відображено практики і методи більш ефективного і точного застосування такої технології. Висновки: проведене дослідження дало змогу визначити практичні можливості та проблеми, що є в такій технології; розроблено рекомендації щодо ефективного використання цієї технології; виявлено чинники, що впливають на ефективніше використання цієї технології у промисловості. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | Ukrainian |
| ISSN: | 1994-7852 2413-3795 |
| Access URL: | http://csw.kart.edu.ua/article/view/314400 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.scientific.p..e986b3ea61d7abe6ee59dde7694d6d8c |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 19947852 24133795 |
|---|