Нейромережева оцінка стану будівель за візуальними даними

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБезпрозвана, Ю.Г.
dc.contributor.authorШурипа, М.О.
dc.contributor.authorМазурець, Олександр Вікторович
dc.date.accessioned2025-12-05T14:03:42Z
dc.date.available2025-12-05T14:03:42Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРозглянуто нейромережевий підхід до оцінки стану будівель за ортофотопланами та аерофотознімками, актуальний для післявоєнної відбудови та зношеного житлового фонду. Використано одностадійні сегментаційні детектори YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12 у легких модифікаціях з тайлуванням зображень, балансуванням класів та аугментаціями. Розмітка поєднує маски «будівля/фон» і три рівні пошкоджень, що дає змогу спільно навчати сегментацію та класифікацію. Найкращий результат показали конфігурації buildings-seg-8s-new та buildings-seg-11n-new: mAP50 до 0,35 для масок, 0,39 для рамок і макро-F1 ≈0,78 для трьох класів стану. Запропоноване рішення дозволяє автоматично будувати карти пошкоджень і формувати пріоритети для інженерних обстежень.
dc.identifier.citationБезпрозвана Ю.Г., Шурипа М.О., Мазурець О.В. Нейромережева оцінка стану будівель за візуальними даними. Збірник наукових праць за матеріалами XVII Всеукраїнської науково-практичної конференції «Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2025», 14-15 листопада 2025. Хмельницький, 2025. С. 28-32.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19876
dc.language.isouk
dc.titleНейромережева оцінка стану будівель за візуальними даними
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
apkn-2025_corpuspaper-28-32.pdf
Розмір:
492.95 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук