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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 국제구조공학회 Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Vol.91 No.2
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 163 - 175 (13page)
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The objective of this research is to improve public safety in civil engineering by recognizing fractures in concrete structures quickly and correctly. The study offers a new crack detection method based on advanced image processing and machine learning techniques, specifically transfer learning with convolutional neural networks (CNNs). Four pre-trained models (VGG16, AlexNet, ResNet18, and DenseNet161) were fine-tuned to detect fractures in concrete surfaces. These models constantly produced accuracy rates greater than 80%, showing their ability to automate fracture identification and potentially reduce structural failure costs. Furthermore, the study expands its scope beyond crack detection to identify concrete health, using a dataset with a wide range of surface defects and anomalies including cracks. Notably, using VGG16, which was chosen as the most effective network architecture from the first phase, the study achieves excellent accuracy in classifying concrete health, demonstrating the model’s satisfactorily performance even in more complex scenarios.
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