Classificação de patologias em estruturas usando redes neurais convolucionais: diferenciação em trincas, fissuras e rachaduras
DOI:
https://doi.org/10.5902/2448190485429Parole chiave:
Redes neurais convolucionaisAbstract
Este estudo propõe uma abordagem baseada em redes neurais convolucionais (CNNs) para a classificação de trincas, fissuras e rachaduras por análise de imagens. A metodologia inclui pré-processamento, equilíbrio de dados e usa a arquitetura ResNet50 com camadas de pooling, dropout e regularização. Transformações avançadas de aumento de dados são aplicadas para superar a falta de imagens. O modelo atinge cerca de 96% de precisão, evidenciando sua eficácia. No entanto, oportunidades de aprimoramento são identificadas, como a expansão contínua do conjunto de dados. Em suma, este estudo oferece novas visões para a inspeção estrutural por meio de CNNs, com implicações práticas para a segurança e manutenção de infraestruturas.
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Riferimenti bibliografici
Alipour, M., & Harris, D. K. (2020). Increasing the robustness of material-specific deep learning models for crack detection across different materials. Engineering Structures, 206, 110157.
Bai, Y., Zha, B., Sezen, H., & Yilmaz, A. (2022).Engineering deep learning methods on automatic detection of damage in infrastructure due to extreme events. Structural Health Monitoring, 22(1), 338-352.
Boden, M. A. (2008). Mind as machine: A history of cognitive science. Oxford University Press.
Brito, T. F. D. (2017). Análise de manifestações patológicas na construção civil pelo método gut: estudo de caso em uma instituição pública de ensino superior.
Carvalho, N. F. De. (2009).Verificação de patologias de elementos estruturais em concreto armado. Revista Obras Civis, 1(1), 38-40.
Cha, Y. J., Choi, W., & Büyüköztürk, O. (2017). Deep learning‐based crack damage detection using convolutional neural networks. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(5), 361-378.
Chauhan, R., Ghanshala, K. K., & Joshi, R. C. (2018). Convolutional neural network (CNN) for image detection and recognition. In 2018 first international conference on secure cyber computing and communication (ICSCCC) (pp. 278-282). IEEE.
Chen, Z., Wang, C., Wu, J., Deng, C., & Wang, Y. (2022). Deep convolutional transfer learning-based structural damage detection with domain adaptation. Applied intelligence, 53(5), 5085-5099.
Corsini, R. (2010). Trinca ou fissura. São Paulo: Téchne, 160.
Datagen (2020) Resnet-50: The Basics And A Quick Tutorial. In: Datagen Blog. Disponível Em: < https://datagen.tech/guides/computer-vision/resnet-50/>. Acesso Em: 03 Set. 2023.
Dias, A. P. L., do Amaral, I. A. R., & dos Santos Amarante, M. (2021). Patologias das construções. Revista Pesquisa e Ação, 7(1), 66-80.
Diniz, J. de C. N., Paiva, A. C. de., Junior, G. B., Almeida, J. D. S. de., Silva, A. C., Cunha, A. M. T. da S., & Cunha, S. C. A. P. da S.. (2023). A Method for Detecting Pathologies in Concrete Structures Using Deep Neural Networks. 13(9), 16.
Gomide, T. L. F., Neto, J. C. P. F., Gullo, M. A., & Della Flora, S. M. (2020). Inspeção predial total. Oficina de Textos.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
Harris, S. Y. (2001). Building pathology: deterioration, diagnostics, and intervention. John Wiley & Sons.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).
Kandel, E. R., Schwartz, J. H., Jessell, T. M., Siegelbaum, S., & Hudspeth, A. J. (2012). Principles of Neural Science. McGraw-Hill Education. New York.
Kim, P. (2017). Matlab deep learning. With machine learning, neural networks and artificial intelligence. 130(21).
Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., & Zhou, J. (2021). A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and prospects. IEEE transactions on neural networks and learning systems.
Marr, D. (2010). Vision: A computational investigation into the human representation and processing of visual information. MIT press.
Mazer, W. (2012). Inspeção e ensaios em estruturas de concreto. Curitiba: UTFPR.
Melo, R. R. S., & Costa, D. B. (2015). Uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) para inspeção de logística em canteiros de obra. SIBRAGEC-ELAGEC, São Carlos: São Paulo (Brasil).
Neumann, P. N., Cagol, A. C., Visoscki, P. C., & Edler, M. A. R. (2017). Patologias nas edificações: uma nova concepção na construção civil. Revista Interdisciplinar de Ensino, Pesquisa e Extensão-RevInt, 4(1).
Nielsen, M. A. (2015). Neural networks and deep learning (Vol. 25, pp. 15-24). San Francisco, CA, USA: Determination press.
O'Shea, K., & Nash, R. (2015). An introduction to convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1511.08458.
Oliveira, A. M. de. (2012). Fissuras, trincas e rachaduras causadas por recalque de diferencial de fundações.
Palmer, Stephen E. (1999). Vision Science: Photons To Phenomenology. Mit Pres.
Prabhu, S. R. (2023). Introduction to Pathology. In Textbook of General Pathology for Dental Students (pp. 1-4). Cham: Springer Nature Switzerland.
Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747.
Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural networks, 61, 85-117.
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of big data, 6(1), 1-48.
Szeliski, R. (2022). Computer vision: algorithms and applications. Springer Nature.
Tondelo, P. G., & Barth, F. (2019). Análise das manifestações patológicas em fachadas por meio de inspeção com VANT. PARC Pesquisa em Arquitetura e Construção.
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