АПАРАТНО-ПРОГРАМНИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ПОРУШЕНЬ У ТЕХНІЧНИХ КОНСТРУКЦІЯХ
DOI:
https://doi.org/10.34132/mspc2025.01.06.20Ключові слова:
обробка цифрових сигналів, математичне двовимірне моделювання, рухомі апаратні платформи, Інтернет речей, обстеження технічних конструкцій.Анотація
Тези представляють аналіз методів обстеження технічних конструкцій та розроблене рішення апаратно-програмного комплексу збору даних для моделювання у математичному програмному середовищі з метою виявлення в них дефектів.
Посилання
Perez H., Tah J. H. M., Mosavi A. Deep learning for detecting building defects using convolutional neural networks. Sensors. 2019. Vol. 19, no. 16. P. 3556. DOI: 10.3390/s19163556 (Last accessed: 05.05.2025).
Phantom 4 RTK Specifications. Drone Ops. URL: https://droneops.co.za/dji-phantom-4-rtk-specs/ (Last accessed: 07.05.2025).
Arduino ultrasonic sensor overview and tutorials. SeeedStudio. URL: https://www.seeedstudio.com/blog/2019/11/04/hc-sr04-features-arduino-raspberrypi-guide/ (Last accessed: 06.05.2025).
Sudarmanto A., Khalif M., Huda A. Detection of building slope and land subsidence using ultrasonic HC-SR04 sensors based Arduino Uno R3 and Blynk. AIP Conference Proceedings. 2023. Vol. 2540, No. 100004. DOI: 10.1063/5.0125207.
Kravchenko P., Zhuravska I., Obukhova K. Dataset of building parameters collected by UAV with wireless data transfer from IoT ultrasonic sensors and a single-board computer for 2D/3D modeling : Dataset. Mendeley Data. Publ. Apr. 29, 2025. V. 1.1. DOI: 10.17632/6zj7tj6xtn.1.
