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Aprendizaje profundo para la detección automática de fisuras de hormigón usando redes neuronales convolucionales

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Aprendizaje profundo para la detección automática de fisuras de hormigón usando redes neuronales convolucionales

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Ortega Triana, JA. (2021). Aprendizaje profundo para la detección automática de fisuras de hormigón usando redes neuronales convolucionales. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174954

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Title: Aprendizaje profundo para la detección automática de fisuras de hormigón usando redes neuronales convolucionales
Author: Ortega Triana, Julian Alberto
Director(s): Payá Zaforteza, Ignacio Javier Lozano Galant, José Antonio
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil - Departament d'Enginyeria de la Construcció i de Projectes d'Enginyeria Civil
Read date / Event date:
2021-09-23
Issued date:
Abstract:
[ES] El envejecimiento de las infraestructuras hace de suma importancia el desarrollo de herramientas eficaces y rápidas en el área de patología estructural que permitan detectar potenciales patologías estructurales. Esto ...[+]


[EN] The aging of infrastructures makes the development of fast and effective measures, that will allow for the detection of potential structural pathologies, in the field of structural pathology, essential. This makes it ...[+]
Subjects: Aprendizaje profundo , Ingeniería estructural , Ingeniería civil , Inteligencia artificial , Detección de fisuras , Transferencia aprendizaje , Redes neuronales , Crack Detection , Transfer learning , Neural networks , Deep learning , Structural engineering , Artificial intelligence , Civil engineering
Copyrigths: Reserva de todos los derechos
Publisher:
Universitat Politècnica de València
degree: Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón-Màster Universitari en Enginyeria del Formigó
Type: Tesis de máster

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