[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
داوری تخصصی::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3299960

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.32
نرخ رد: 17.79

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) ::
دوره 15 شماره 3 صفحات 55-29 برگشت به فهرست نسخه ها
اندازه‌گیری ترک‌های موجود بر دیواره پل‌های بتنی با استفاده از تصاویر ویدیو
فرزاد زارع زاده ، علی حسینی نوه* ، مجتبی محمودیان
چکیده:   (326 مشاهده)
تشخیص ترک یکی از مهم‌ترین مراحل پایش سلامتی سازه‌های بتنی ازجمله پل‌های بتنی می‌باشد. با تشخیص به‌موقع ترک می‌توان از آسیب‌ها و خرابی‌های احتمالی بعدی، جلوگیری به عمل آورد. نتایج به‌دست‌آمده از روش‌های سنتی از یک فردبه‌فرد دیگر متفاوت است. از طرف دیگر این روش‌ها بسیار وقت‌گیر و دشوار است. به همین دلیل باید به سمت روش‌های نوین اندازه‌گیری ازجمله روش‌های اندازه‌گیری مبتنی بر تصویر رفت. هدف از این تحقیق ارائه روشی مبتنی بر تصویر، جهت شناسایی و اندازه‌گیری ترک‌ها در پل‌های بتنی با تلفیق روش‌های فتوگرامتری و یادگیری عمیق است. در این روش ابتدا یک ویدیو از پل گرفته می‌شود، سپس فریم‌های کلیدی این ویدیو با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق استخراج می‌شود و تمام فریم‌های اضافی با توجه به این موضوع که پوشش تصاویر رعایت شود حذف می‌شوند. در ادامه با استفاده از فریم‌های کلیدی و با توجه به تارگت‌های ایجادشده بر روی پل، مختصات مراکز تصویربرداری مشخص می‌شود. حال با توجه به مختصات مراکز تصویربرداری، تصاویر مربوط به هر ترک خوشه‌بندی می‌شود. درنهایت با استفاده از تصاویر هرکدام از خوشه‌ها، تصویر قائم ترک‌ها تولید می‌شود و در تصویر تولیدشده، طول و عرض ترک‌ها اندازه‌گیری می‌شود. ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که روش ارائه‌شده می‌تواند با حفظ دقت مناسب میزان تصاویر مورداستفاده را به یک‌پنجم کاهش دهد و به‌تبع آن سرعت پردازش در حدود پنج برابر افزایش یابد. همچنین با مقایسه نتایج به‌دست‌آمده با مقادیر واقعی مشخص شد که بیشترین خطای اندازه‌گیری، مربوط به عرض ترک 2/1 میلی‌متر و طول ترک 11 میلی‌متر می‌باشد بنابراین خطا در روش ارائه‌شده در حدود 3 تا 4 درصد می‌باشد.
 
شماره‌ی مقاله: 3
واژه‌های کلیدی: فتوگرامتری، یادگیری عمیق، پردازش تصویر، ترک پل‌های بتنی، فریم‌های کلیدی
متن کامل [PDF 1821 kb]   (52 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1402/11/17 | پذیرش: 1404/9/27
فهرست منابع
1. De Belie, N. and E. Gruyaert. HEALCON: Self-healing concrete to create durable and sustainable concrete structures. in HEALCON-Conference-Self-Healing Concrete for Prolonged Lifetime. 2016.
2. Clinic, I.C, Reinforcement corrosion mechanism. 2016: p. https://clinicbeton.com/Page/4214/Mechanism-and-causes-of-corrosion-of-reinforcement-in-concrete.
3. Silva, W.R.L.d. and D.S.d. Lucena. Concrete cracks detection based on deep learning image classification. in Multidisciplinary digital publishing institute proceedings. 2018. [DOI:10.3390/ICEM18-05387]
4. Jumaat, M.Z, M. Kabir, and M. Obaydullah, A review of the repair of reinforced concrete beams. Journal of Applied Science Research, 2006. 2(6): p. 317-326.
5. Arya, C. and L. Wood, The relevance of cracking in concrete to corrosion of reinforcement. 1995: Concrete Society.
6. Li, S. and X. Zhao, Image-based concrete crack detection using convolutional neural network and exhaustive search technique. Advances in Civil Engineering, 2019. 2019. [DOI:10.1155/2019/6520620]
7. Zollini, S, et al, UAV Photogrammetry for Concrete Bridge Inspection Using Object-Based Image Analysis (OBIA). Remote Sensing, 2020. 12(19): p. 3180. [DOI:10.3390/rs12193180]
8. Zhang, L, et al. Road crack detection using deep convolutional neural network. in 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP). 2016. IEEE. [DOI:10.1109/ICIP.2016.7533052]
9. Fujita, Y. and Y. Hamamoto, A robust automatic crack detection method from noisy concrete surfaces. Machine Vision and Applications, 2011. 22(2): p. 245-254. [DOI:10.1007/s00138-009-0244-5]
10. Merazi-Meksen, T, M. Boudraa, and B. Boudraa, Mathematical morphology for TOFD image analysis and automatic crack detection. Ultrasonics, 2014. 54(6): p. 1642-1648. [DOI:10.1016/j.ultras.2014.03.005]
11. Broberg, P, Surface crack detection in welds using thermography. Ndt & E International, 2013. 57: p. 69-73. [DOI:10.1016/j.ndteint.2013.03.008]
12. Abdel-Qader, I, O. Abudayyeh, and M.E. Kelly, Analysis of edge-detection techniques for crack identification in bridges. Journal of Computing in Civil Engineering, 2003. 17(4): p. 255-263. [DOI:10.1061/(ASCE)0887-3801(2003)17:4(255)]
13. Gehri, N, J. Mata-Falcón, and W. Kaufmann, Automated crack detection and measurement based on digital image correlation. Construction and Building Materials, 2020. 256: p. 119383. [DOI:10.1016/j.conbuildmat.2020.119383]
14. Adhikari, R., O. Moselhi, and A. Bagchi, Image-based retrieval of concrete crack properties for bridge inspection. Automation in construction, 2014. 39: p. 180-194. [DOI:10.1016/j.autcon.2013.06.011]
15. Cord, A. and S. Chambon, Automatic road defect detection by textural pattern recognition based on AdaBoost. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2012. 27(4): p. 244-259. [DOI:10.1111/j.1467-8667.2011.00736.x]
16. Delagnes, P. and D. Barba. A Markov random field for rectilinear structure extraction in pavement distress image analysis. in Proceedings., International Conference on Image Processing. 1995. IEEE.
17. Shi, Y., et al., Automatic road crack detection using random structured forests. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016. 17(12): p. 3434-3445. [DOI:10.1109/TITS.2016.2552248]
18. Wang, X. and Y. Zhang. The detection and recognition of bridges' cracks based on deep belief network. in 2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC). 2017. IEEE. [DOI:10.1109/CSE-EUC.2017.151]
19. Aversa, R., et al., Deep learning, feature learning, and clustering analysis for sem image classification. Data Intelligence, 2020. 2(4): p. 513-528. [DOI:10.1162/dint_a_00062]
20. Arel, I., D.C. Rose, and T.P. Karnowski, Deep machine learning-a new frontier in artificial intelligence research [research frontier]. IEEE computational intelligence magazine, 2010. 5(4): p. 13-18. [DOI:10.1109/MCI.2010.938364]
21. Szegedy, C., et al. Going deeper with convolutions. in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015. [DOI:10.1109/CVPR.2015.7298594]
22. Li, S. and X. Zhao. Convolutional neural networks-based crack detection for real concrete surface. in Sensors and Smart Structures Technologies for Civil, Mechanical, and Aerospace Systems 2018. 2018. SPIE.
23. Pauly, L., et al. Deeper networks for pavement crack detection. in Proceedings of the 34th ISARC. 2017. IAARC. [DOI:10.22260/ISARC2017/0066]
24. Tran, T.S., et al., Advanced crack detection and segmentation on bridge decks using deep learning. Construction and Building Materials, 2023. 400: p. 132839. [DOI:10.1016/j.conbuildmat.2023.132839]
25. Arafin, P., A.M. Billah, and A. Issa, Deep learning-based concrete defects classification and detection using semantic segmentation. Structural Health Monitoring, 2024. 23(1): p. 383-409. [DOI:10.1177/14759217231168212]
26. Zhang, Y., J. Huang, and F. Cai, On bridge surface crack detection based on an improved YOLO v3 algorithm. IFAC-PapersOnLine, 2020. 53(2): p. 8205-8210. [DOI:10.1016/j.ifacol.2020.12.1994]
27. Ali, R., et al., Structural crack detection using deep convolutional neural networks. Automation in Construction, 2022. 133: p. 103989. [DOI:10.1016/j.autcon.2021.103989]
28. Al-Ruzouq, R., et al., Nondestructive deformation measurements and crack assessment of concrete structure using close-range photogrammetry. Results in Engineering, 2023. 18: p. 101058. [DOI:10.1016/j.rineng.2023.101058]
29. Dabous, S.A., R. Al-Ruzouq, and D. Llort, Three-dimensional modeling and defect quantification of existing concrete bridges based on photogrammetry and computer aided design. Ain Shams Engineering Journal, 2023: p. 102231. [DOI:10.1016/j.asej.2023.102231]
30. Kim, H., S.-H. Sim, and B.F. Spencer, Automated concrete crack evaluation using stereo vision with two different focal lengths. Automation in Construction, 2022. 135: p. 104136. [DOI:10.1016/j.autcon.2022.104136]
31. Majidi, S., M. Omidalizarandi, and M. Sharifi, Intelligent 3d Crack Reconstruction Using Close Range Photogrammetry Imagery. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2023. 10: p. 443-450. [DOI:10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-443-2023]
32. Liu, Y.F., et al., Image‐based crack assessment of bridge piers using unmanned aerial vehicles and three‐dimensional scene reconstruction. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2020. 35(5): p. 511-529. [DOI:10.1111/mice.12501]
33. Hosseininaveh, A. and F. Remondino, An imaging network design for UGV-based 3D reconstruction of buildings. Remote Sensing, 2021. 13(10): p. 1923. [DOI:10.3390/rs13101923]
34. Förstner, W. and B.P. Wrobel, PhotogrammetricComputer Vision. Springer, 2016: p. 458. [DOI:10.1007/978-3-319-11550-4]
35. Kraus, K., Photogrammetry: geometry from images and laser scans. 2011: Walter de Gruyter.
36. Iglhaut, J., et al., Structure from motion photogrammetry in forestry: A review. Current Forestry Reports, 2019. 5: p. 155-168. [DOI:10.1007/s40725-019-00094-3]
37. Anwar, A. Difference between AlexNet, VGGNet, ResNet, and Inception. 2019; Available from: https://towardsdatascience.com/the-w3h-of-alexnet-vggnet-resnet-and-inception-7baaaecccc96.
38. Malik, P., What is the difference between densenet and resnet? 2024.
39. Grinjero, Why Resnet18 works better than VGG16 architecture? 2021.
40. Thomas Luhmann, S.R., Stephen Kyle and Jan Boehm, Close-Range Photogrammetry and 3D Imaging. De Gruyter, 2014: p. 288. [DOI:10.1515/9783110302783]
41. Agisoft, agisoft metashape professional. https://www.agisoft.com/, 2023.
42. Ahmed, M.T., et al. Robust Key Frame Extraction for 3D Reconstruction from Video Streams. in VISAPP (1). 2010.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

zare zadeh F, hosseininaveh A, mahmoodian M. Measuring cracks on concrete bridge walls using video images. JGST 2026; 15 (3) : 3
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1177-fa.html

زارع زاده فرزاد، حسینی نوه علی، محمودیان مجتبی. اندازه‌گیری ترک‌های موجود بر دیواره پل‌های بتنی با استفاده از تصاویر ویدیو. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (3) :29-55

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1177-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology