Identyfikatory
Warianty tytułu
Zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych w identyfikacji zawilgoceń ścian budynków metodą EIT
Języki publikacji
Abstrakty
The article presents the results of research in the area of using deep neural networks to identify moisture inside the walls of buildings using electrical impedance tomography. Two deep neural networks were used to transform the input measurements into images of damp places - convolutional neural networks (CNN) and recurrent long short-term memory networks LSTM. After training both models, a comparative assessment of the results obtained thanks to them was made. The conclusions show that both models are highly utilitarian in the analyzed problem. However, slightly better results were obtained with the LSTM method.
W artykule przedstawiono rezultaty badań w obszarze wykorzystania głębokich sieci neuronowych do identyfikacji zawilgoceń wewnątrz ścian budynków przy użyciu elektrycznej tomografii impedancyjnej. Do przekształcenia pomiarów wejściowych na obrazy przedstawiające zawilgocone miejsca użyto dwóch rodzajów głębokich sieci neuronowych – konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci typu LSTM. Po wytrenowaniu obu modeli dokonano oceny porównawczej uzyskanych dzięki nim rezultatów. Wnioski wskazują na dużą utylitarność obu modeli w badanej problematyce, jednak nieco lepsze rezultaty uzyskano dzięki metodzie LSTM.
Rocznik
Tom
Strony
20--23
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., tab., rys., wykr.
Twórcy
autor
- Lublin University of Technology, Faculty of Management, Lublin, Poland
autor
- University of Economics and Innovation in Lublin, Institute of Computer Science and Innovative Technologies, Lublin, Poland
Bibliografia
- [1] Fabijańska A., Banasiak R.: Graph Convolutional Networks for Enhanced Resolution 3D Electrical Capacitance Tomography Image Reconstruction. Applied Soft Computing 110, 2021, 107608, [http://doi.org/10.1016/J.ASOC.2021.107608].
- [2] Hola A.: Measuring of the Moisture Content in Brick Walls of Historical Buildings-the Overview of Methods. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 251(1), 2017, [http://doi.org/10.1088/1757-899X/251/1/012067].
- [3] Kłosowski G. et al.: Quality Assessment of the Neural Algorithms on the Example of EIT-UST Hybrid Tomography. Sensors 20(11), 2020, [http://doi.org/10.3390/s20113324].
- [4] Kłosowski G. et al.: The Concept of Using Lstm to Detect Moisture in Brick Walls by Means of Electrical Impedance Tomography. Energies 14(22), 2021, [http://doi.org/10.3390/en14227617].
- [5] Litti G. et al.: Hygrothermal Performance Evaluation of Traditional Brick Masonry in Historic Buildings. Energy and Buildings 105, 2015, 393–411, [http://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.07.049].
- [6] Porzuczek J.: Assessment of the Spatial Distribution of Moisture Content in Granular Material Using Electrical Impedance Tomography. Sensors 19(12), 2019, 2807, [http://doi.org/10.3390/s19122807].
- [7] Romanowski A. et al.: X-Ray Imaging Analysis of Silo Flow Parameters Based on Trace Particles Using Targeted Crowdsourcing. Sensors 19(15), 2019, 3317, [http://doi.org/10.3390/s19153317].
- [8] Rymarczyk T. et al.: Area Monitoring Using the ERT Method with Multisensor Electrodes. Przegląd Elektrotechniczny 95(1), 2019, [http://doi.org/10.15199/48.2019.01.39].
- [9] Rymarczyk T., Adamkiewicz P.: Nondestructive Method to Determine Moisture Area in Historical Building. Informatics Control Measurement in Economy and Environment Protection 7(1), 2017, [http://doi.org/10.5604/01.3001.0010.4586].
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f3c33c67-6147-4ef3-abe8-36afdb5bdb77