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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,305 - 1,308 (4page)
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Monitoring and quantifying the structural health of buildings is crucial for maintaining their safety and extending their service life. Crack detection and measurement are essential for assessing the state of buildings, but traditional methods are often timeconsuming and labor-intensive. This paper presents a comprehensive pipeline for crack detection and width classification using drone images. The proposed approach involves crack detection with a TransUnet segmentation model, segmentation refinement, and crack width classification into three classes (<0.1 mm, 0.2-0.3 mm, and >0.3 mm). The algorithm achieved 74% classification accuracy, which can be further improved in future studies through refining the mask refinement algorithm and upgrading the quality of hardware used for capturing imagery.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Body
Ⅲ. Implementation
Ⅳ. Conclusion and Future Research Directions
Reference
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