Аннотації

ЛОКАЛЬНИЙ КЛАСИФІКАТОР ОЗНАК НА ЦИФРОВОМУ ЗОБРАЖЕННІ ДЕФЕКТУ ТИПУ "ТРІЩИНА"

Автор(и):
Горда Е.В.
Автор(и) (англ)
Gorda Elena
Дата публікації:

06.07.2017

Анотація (укр):

Актуальність моделювання цифрових зображень дефектів типу «тріщина» (ДТТ) визначається необхідністю і можливістю реалізації різних підходів у дослідженні завдань діагностики технічного стану будівельних об'єктів і обладнання. Наведені результати дослідження елементів ДТТ з точки зору визначення ознак. Особливу увагу приділено спостережливості ознакоутворюючих властивостей елементів ДТТ на цифрових зображеннях, на основі яких можливо доступними засобами Web-камер їх ефективно моніторити і вимірювати в оптичному діапазоні. На основі введеного в роботі поняття локальності визначено локальний класифікатор зображення ДТТ (ІЗОДТТ), досліджено властивості локальності класифікаторів ІЗОДТТ, способи побудови локального класифікатора ІЗОДТТ, властивості сукупності локальних класифікаторів ІЗОДТТ. Сукупності класифікаторів локальних ознак є основою для побудови технології отримання інформації про ознаки на ІЗОДТТ, що лежить, в свою чергу, в основі обробки ІЗОДТТ з метою побудови зображення узагальненого дефекту типу «тріщина».

Анотація (рус):

Актуальность моделирования цифровых изображений дефектов типа «трещина» (ДТТ) определяется необходимостью и возможностью реализации различных подходов в исследовании задач диагностики технического состояния строительных объектов и оборудования. Приведены результаты исследования элементов ДТТ с точки зрения образования признаков. Особое внимание уделено наблюдаемости признакообразующих свойств элементов ДТТ на цифровых изображениях, на основе которых возможно доступными средствами Web-камер их эффективно мониторить и измерять в оптическом диапазоне. На основе введённого в работе понятия локальности определён локальный классификатор изображения ДТТ (ИЗОДТТ), исследованы его свойства локальности и способы построения, а также свойства совокупности локальных классификаторов ИЗОДТТ. Совокупности классификаторов локальных признаков являются основой для построения технологии получения информации о признаках на ИЗОДТТ, лежащей, в свою очередь, в основе обработки ИЗОДТТ в целях построения изображения обобщенного дефекта типа «трещина».

Анотація (англ):

The urgency of modeling digital images of defects such as "crack" (DTT) is determined by the need and the ability to implement various approaches in the study of problems diagnosing the technical condition of construction sites and equipment. The paper presents the results of an investigation of the elements of defects of the "crack" type, from the point of view of the formation of features. Particular attention is paid to the observability of the feature-forming properties of DTT elements on digital images on the basis of which it is possible to effectively monitor and measure them in the optical range by means of Web cameras. On the basis of the concept of locality introduced in the work, the local classifier of the image of DTT (IZDTT) is determined, the properties of the locality of the IZDTT classifiers are determined, the methods for constructing the local IZDTT classifier, the properties of the set of local classifiers of IODTT. The sets of classifiers of local characteristics are the basis for constructing a technology for obtaining information on the characteristics of IODTT, which, in turn, lies at the basis of processing IODTT for the purpose of constructing an image of a generalized "crack" type defect.

Література:

  1. Горда Е.В. Особенности визуализации дефектов строительных машин, оборудования и сооружений на основе изображений оптического диапазона // Теорія і практика будівництва. – К.: – 2011. – № 7. – С. 22-24.
  2. Горда О.В., Пузько О.О. Вплив формуючого тракту на представлення дефекту типу «тріщина» на цифровому зображенні // Управління розвитком складних систем. – 2013, Вип. 13, – С.113-118.
  3. Горда О.В., Пузько О.О. Модель області суміжності дефекту типу "тріщина" на цифровому зображенні. // Scientific Jornal "ScienceRise". Vol. 4/2 (21), 2016. – С. 24-27.
  4. Горда О. В. Визначення дефекту типу «тріщина» в оптичному діапазоні // Гірничі, будівельні, дорожні та меліоративні машини. – 2009. – № 74. – С. 89-93.
  5. Коломиец С. П., Горда Е. В. Исследование контраста цифровых изображений дефекта типа "трещина" // Scientific discussion. – 2016. – №1. – С. 26-30.
  6. Ту Дж., Гонсалес. Р. Принципы распознавания образов. – М.: Мир, 1978. – 412 с.
  7. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. – М.: Мир, 1982. – 790 с.
  8. Михайленко В.М. Интеллектуальная информационная технология диагностики технического состояния зданий [Текст]: монография /В.М. Михайленко, А. А. Терентьев, М.И. Цюцюра. – К.: ЦБ «Компринт», 2015. – 162 с.
  9. Загорулько Ю.А. Технологии разработки интеллектуальных систем, основанные на интегрированной модели представления знаний // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем: материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013 г.). – Минск : БГУИР, 2013. С. 31-42.
  10. Петров Е.П. Метод выделения контуров объектов на спутниковых снимках минимальными вычислительными ресурсами / Е.П. Петров, Н.Л. Харина, К.Н. Чукаев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2016. – Т. 13. № 5. – С. 304-311.

 

References:

  1. Evtushenko, M.G., Gurevich, L.V., Shafran, V.L. (1982). Engineering training of the territory of populated areas. [Text]. m.: Stroyizdat, 267.
  2. Vuyev, N.G. etc. (1958). Vertical Planning Method. Vip.1. General information on the application of the least squares method to the solution of vertical planning tasks. [Text]. Kyiv: ASIA of the Ukrainian SSR.
  3. Haina, H.A., Yerukaiev, A.V. & Honcharenko, T.A. (2016). The choice of site for an apartment building from a position of systemological approach. Management of Development of Complex Systems, 27, 106–111. [in Ukrainian].
  4. Guyna, G.A. (2016). Unclear strategic approach to choosing the most influential factors in housing construction [Text] / G.A.Hayna, T.A. Goncharenko, AV Erukayev // Management of the development of complex systems, 25, 96–102.
  5. Goncharenko, T.A. (2017). Application of technology of artificial neural networks for modeling the relief of the construction site [Text] / T. A. Honcharenko // Management of the development of complex systems, 29, 155–159.
  6. Engineering training of built-up areas [Text]. (1974). / Ed. V.Yu. Moiseyev. Kyiv: Builder, 276.
  7. Moiseev, V.Yu., Pinchuk, V.Ya. (1977). Designing the relief of the developing land. Kyiv: Builder, 148.
  8. Ievleva, O.T., Mamchits, N.A. (1996). Modeling of the composition of the city building. The 6th Conference and Exhibition on Computer Graphics and Visualization. Graphicon'96, Jily 1-5.1996, Saint-Petersburg, Russia. Research Papers works-shops.3.
  9. Keppel, E. (1975). Approximation Complex Surfaces and Triangulation of Contours Lines II. Jornal of research and development, v. 15, 1.
  10. Ositnyanko, A.P. (1987). Automation of choice of design solutions for construction and urban planning of sloping territories. [Text]: author's abstract. dis Cand. tech Sciences: 05.13.12 / Ositnyanko Andrey Petrovich; KISI .Kyiv, 192.
  11. Korneev, N.A. (1983). Graph-analytical method for designing vertical planning. M.: Stroyizdat, 132.
  12. Galyasovsky, Y.V. (1960). Calculation of volumes of earthworks by the method of the induced plane. Proceedings of the DSI. Dnipropetrovsk, 141–146.