Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Asesment of state-of-the-art methods for bridge inspection: case study

Tytuł:
Asesment of state-of-the-art methods for bridge inspection: case study
Ocena najnowocześniejszych metod stosowanych do inspekcji mostów: studium przypadku
Autorzy:
Wójcik, B.
Żarski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849757.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
modelowanie informacji o budowli
rekonstrukcja 3D
fotogrametria
inteligencja sztuczna
inspekcja
most
inspekcja powierzchni
building information modelling
3D reconstruction
photogrammetry
artificial intelligence
bridge
inspection
surface inspection
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2020, 66, 4; 343-362
1230-2945
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Despite the progress in digitization of civil engineering, the process of bridge inspection is still outdated. In most cases, its documentation consists of notes, sketches and photos. This results in significant data loss during structure maintenance and can even lead to critical failures. As a solution to this problem, many researchers see the use of modern technologies that are gaining popularity in civil engineering. Namely Building Information Modelling (BIM), 3D reconstruction and Artificial Intelligence (AI). However, despite their work, no particular solution was implemented. In this article, we evaluated the applicability of state-of-the-art methods based on a case study. We have considered each step starting from data acquisition and ending on BIM model enrichment. Additionally, the comparison of deep learning crack semantic segmentation algorithm with human inspector was performed. Authors believe that this kind of work is crucial for further advancements in the field of bridge maintenance.

Pomimo postępu w cyfryzacji budownictwa, proces inspekcji mostów jest nadal przestarzały. W większości przypadków jego dokumentacja składa się z notatek, szkiców i zdjęć. Powoduje to znaczną utratę danych podczas fazy utrzymania konstrukcji, a nawet może prowadzić do awarii. Wielu badaczy jako rozwiązanie tego problemu upatruje w wykorzystaniu nowoczesnych technologii, które zyskują na popularności w inżynierii lądowej. Technologii takich jak modelowanie informacji o budynku (BIM), rekonstrukcja 3D i sztuczna inteligencja (AI). Jednak pomimo wykonanej do tej pory pracy nie zaimplementowano żadnego konkretnego rozwiązania. W tym artykule oceniliśmy przydatność tych najnowocześniejszych metod na podstawie studium przypadku. Rozważaliśmy każdy krok począwszy od pozyskania danych, a skończywszy na wzbogaceniu modelu BIM. Ponadto przeprowadzono porównanie algorytmu segmentacji semantycznej pęknięć w uczeniu głębokim z ludzkim inspektorem. Uważamy, że tego rodzaju prace są kluczowe dla dalszych postępów w utrzymaniu mostów.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies