Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/102787
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Đặng, Quốc Mỹ | - |
dc.contributor.author | Trương, Thành Chung | - |
dc.contributor.author | Phạm, Xuân Tùng | - |
dc.contributor.author | Trần, Quang Huy | - |
dc.date.accessioned | 2024-06-13T06:17:06Z | - |
dc.date.available | 2024-06-13T06:17:06Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.issn | 1859-459X | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/102787 | - |
dc.description.abstract | Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới trong việc kiểm tra khuyết tật công trình, đặc biệt là những công trình khó tiếp cận mà các phương pháp truyền thống không thực hiện được. Trong nghiên cứu này, máy bay không người lái (UAV) được lập trình để tự động chụp ảnh cận cảnh bề mặt công trình; các ảnh này sau đó được sử dụng để dựng mô hình ba chiều và từ đó tạo ra được hình ảnh toàn cánh bề mặt cần khảo sát với độ phân giải cao. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được sử dụng để huấn luyện mô hình nhằm tự động phát hiện vết nứt. Kết quả thử nghiệm thực tế trên một công trình cầu bê tông cốt thép ở thành phố Nha Trang cho thấy rằng thuật toán đã tự động phát hiện được đáng kể các vết nứt trên dầm cầu. Vị trí của các vết nứt cũng được khoanh vùng một cách tự động trên ảnh toàn cảnh công trình, tạo điều kiện thuận lợi cho công tác kiểm tra, sửa chữa sau này. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Cầu đường Việt Nam;Số 05 .- Tr.32-35 | - |
dc.subject | Máy bay không người lái | vi_VN |
dc.subject | Mạng nơ-ron | vi_VN |
dc.subject | Vết nứt trên bề mặt công trình | vi_VN |
dc.title | Ứng dụng máy bay không người lái và mạng nơ-ron tích chập để phát hiện vết nứt trên bề mặt công trình | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Appears in Collections: | Cầu đường Việt Nam |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 3.22 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 3.140.188.174 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.