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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 159 - 164 (6page)
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Deep learning algorithms used in structure health diagnosis are essential to obtain high-quality data for training. However it is difficult to obtain high-quality data in the off-shore structure. This paper proposes a methodology to use low-resolution image data acquired from the off-shore structure as training data of deep learning algorithms. The proposed methodology reconstructs image data through histogram equalization technique and edge detection of low-resolution image data. In order to verify the performance of the proposed methodology, a case study was conducted using aquaculture fishnet image data. A case study compares the performance of the proposed methodology with the machine learning such as dimension reduction and kernel support vector machine(SVM) and deep learning such as deep convolutional neural networks(DCNN). We anticipate that the proposed methodology can improve the off-shore structure health diagnosis accuracy by using low-resolution image data directly.
목차
Abstract
1. 서론
2. 구조물 건전성 진단 방법론
3. 제안된 수상 구조물 건전성 진단 방법론
4. 사례 연구
5. 결론
참고문헌
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