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Concrete Spalling Severity Classification Using Image Texture Analysis and a Novel Jellyfish Search Optimized Machine Learning ApproachClasificación de la severidad de descamación del concreto utilizando análisis de textura de imagen y un enfoque novedoso de aprendizaje automático optimizado con la búsqueda de medusa.

Resumen

Durante la fase de inspección de la construcción, la descamación y su gravedad deben ser detectadas lo antes posible para proporcionar información oportuna sobre la salud estructural a la agencia de mantenimiento de edificios. La correcta detección de la gravedad de la descamación puede ayudar significativamente a los tomadores de decisiones a desarrollar un programa de mantenimiento efectivo y priorizar mejor sus recursos financieros. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un método basado en visión por computadora para la clasificación automática de la gravedad de la descamación del concreto. Basado en una imagen de la superficie de concreto, el método es capaz de distinguir entre una descamación menor, en la cual la profundidad del material desprendido es menor que la capa de recubrimiento de concreto, y una descamación profunda, en la cual se han revelado las barras de refuerzo de acero. Para caracterizar la condición de la superficie de concreto, se utilizan descriptores de textura de imagen que incluyen medidas estadísticas de canales

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