tailieunhanh - Xác định vị trí vết nứt bề mặt bê tông dựa trên mô hình YOLOv8

Trong nghiên cứu này, một thuật toán xây dựng trên nền tảng YOLOv8 nhằm phát hiện và đánh giá các mức độ khác nhau của vết nứt trong ảnh được đề xuất. Các khiếm khuyết trong hình ảnh được dán nhãn theo độ rộng của vết nứt, tạo nên một bộ dữ liệu hình ảnh mới với các mức độ vết nứt khác nhau. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN 978-604-82-7522-8 XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ VẾT NỨT BỀ MẶT BÊ TÔNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH YOLOV8 Ngô Phi Vũ1 Trang Duy Hải2 Khánh Phạm1 Nguyễn Anh Dũng2 1 Trường Đại học Quốc tế Đại học Quốc gia TP. HCM email ngophivu01@ 2 Trường Đại học Thủy lợi 1. GIỚI THIỆU CHUNG Thuật toán này có thể phát hiện vết nứt với các mức độ khác nhau một cách tự động và Tại Việt Nam tốc độ đô thị hóa diễn ra nhanh chóng. Hình 1 diễn tả lưu đồ của mạnh mẽ kéo theo sự phát triển vượt bậc hạ tầng giao thông và công trình xây dựng có phương pháp được chia thành bốn phần quy mô lớn. Yếu tố thời tiết và thiên tai đặc chính 1 xây dựng bộ dữ liệu thu thập dữ trưng là vấn đề thách thức về khả năng làm liệu bằng hệ thống thu thập hình ảnh và gắn việc theo thời gian của các công trình dân nhãn các hình ảnh vết nứt này để đào tạo 2 dụng cơ sở hạ tầng. Do đó việc đánh giá và đào tạo máy học là quá trình tìm kiếm các xem xét để phục vụ cho bảo dưỡng và bảo trì siêu tham số tối ưu của mô hình 3 phát bê tông là rất cần thiết. Trong những năm gần hiện vị trí và mức độ vết nứt đưa ra dự đoán đây ứng dụng xử lý ảnh trong phát hiện vết mô hình và 4 đánh giá thiệt hại vết nứt nứt là một hướng đi phù hợp để giải quyết thực tế giúp chuyển đổi mức độ vết nứt ở các vấn đề nêu trên và kỹ thuật này được ứng cấp độ pixel thành tỷ lệ thực tế. Nguyên tắc dụng ngày càng phổ biến trong quản lý cơ sở phát hiện và sự biến đổi của các mức độ thiệt hạ tầng công trình dân dụng. Bên cạnh những hại được giải thích trong các phần dưới đây. thành tựu đáng kể những nghiên cứu trước đây vẫn tồn tại số vấn đề như phụ thuộc vào các đặc điểm của hình ảnh và nhiễu ánh sáng bóng tối vết nhòe không có lợi cho việc truy xuất các đặc tính của vết nứt. Trong nghiên cứu này một thuật toán xây dựng trên nền tảng YOLOv8 nhằm phát hiện và đánh giá các mức độ khác nhau của vết nứt trong ảnh được đề xuất. Các khiếm khuyết trong hình ảnh được dán nhãn theo độ rộng của vết nứt tạo nên một bộ

• Kiến trúc - Xây dựng
• Vết nứt bề mặt bê tông
• Mô hình YOLOv8
• Máy dò vị trí vết nứt
• Thuật toán YOLOv8
• Kiến trúc của YOLOv8
• Đảm bảo an toàn cho kết cấu
• Vết nứt trên bề mặt bê tông
• Kỹ thuật edge detection
• Phương pháp Prewitt
• Phương pháp xác định biên vết nứt Sobel