Програмний модуль класифікації пошкоджень бетонних конструкцій на основі методів глибинного навчання

Abstract

Метою роботи є розроблення програмного модуля для автоматичної класифікації пошкоджень бетонних конструкцій на основі методів глибинного навчання. Методи дослідження: використано методи системного аналізу для дослідження предметної області комп’ютерного зору, методи об’єктноорієнтованого проєктування для побудови архітектури програмної системи, методи глибинного та мультимодального машинного навчання, а також методи експериментального оцінювання точності класифікації. Розроблений програмний продукт може бути використаний для задач автоматичного моніторингу, виявлення та класифікації пошкоджень бетонних конструкцій.

The aim of the qualification work is to develop a software module for the automatic classification of damage in concrete structures based on deep learning methods. Research methods: system analysis methods were used to investigate the domain of computer vision; object-oriented design methods were applied to develop the architecture of the software system; deep learning and multimodal machine learning methods were employed, along with experimental methods for evaluating classification accuracy. The developed software product can be used for automatic monitoring, detection, and classification of damage in concrete structures.