Diese Arbeit entwickelt und validiert eine KI-gesteuerte, nicht-destruktive Methodik zur Bewertung des strukturellen Zustands von Mauerwerksbauelementen. Sie kombiniert Techniken der Computer Vision mit Modellen des maschinellen Lernens und tiefen Lernens, um Risse in Mauerwerksoberflächen automatisch zu erkennen, zu klassifizieren und zu segmentieren. Der Ansatz zielt darauf ab, skalierbare, datengesteuerte Inspektionsworkflows zu unterstützen, die die Genauigkeit verbessern, den manuellen Aufwand reduzieren und informierte Entscheidungen im Kontext der zirkulären Bauweise ermöglichen.
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Technische Universität Berlin
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Die Technische Universität Berlin (Sat,) hat diese Frage untersucht.
www.synapsesocial.com/papers/69d896676c1944d70ce07db5 — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19468440
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