Система классификации и обработки изображений с использованием модели CNN на основе ResNet50V2 и алгоритма Хафа для обнаружения трещин на объектах капитального строительства
обнаружение трещин на объектах капитального строительства
Данная программа предназначена для обучения модели сверточной нейронной сети (ConvolutionalNeuralNetwork, CNN) на основе предобученной модели ResNet50V2 для классификации изображений на две категории - с трещинами и без. Программа использует библиотеки cv2, numpy, matplotlib, tensorflow, и sklearn для загрузки и обработки изображений, создания генераторов изображений, определения модели CNN, компиляции модели, обучения модели на тренировочных данных, оценки точности модели на валидационных данных и генерации отчета о классификации на валидационной выборке.
После обучения модели, программа применяет фильтр Canny для нахождения границ изображения, применяет морфологические преобразования для устранения шумов и соединения разрывов в границах, и применяет алгоритм Хафа для нахождения трещин на изображении объекта. Затем, на основе найденных трещин рисуются линии с использованием библиотеки cv.
Промышленное и гражданское строительство
Любовь
Адамцевич
Андреевна
доцент
Кандидат технических наук
Доцент
M-5000-2016
57190342498
804714
0000-0002-5843-0076
РОССИЯ
Армен
Тер-Мартиросян
Завенович
Проректор
РОССИЯ
67.03.03
Теория расчета сооружений и конструкций
02.01.FA
CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY
Любовь
Адамцевич
Андреевна
РОССИЯ
Андрей
Пиляй
Игоревич
РОССИЯ
НИУ МГСУ, ФГБОУ ВО "НИУ МГСУ", ФГБОУ ВО "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
1027700575044
ПАВЕЛ
АКИМОВ
АЛЕКСЕЕВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения