Automatic Detection of Concrete Spalling Using Piecewise Linear Stochastic Gradient Descent Logistic Regression and Image Texture Analysis

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Descripción: El reconocimiento de desprendimientos en la superficie de un muro de concreto es crucial en la inspección de la condición de edificios. La detección temprana de esta forma de defecto puede ayudar a desarrollar métodos de rehabilitación rentables para agencias de mantenimiento. Este estudio desarrolla un método para la detección automática de áreas con desprendimientos. El enfoque propuesto incluye el cálculo de texturas de imagen para la extracción de características de imagen y una regresión logística de descenso de gradiente estocástico lineal por partes (PL-SGDLR) utilizada para el reconocimiento de patrones. La textura de imagen obtenida a partir de propiedades estadísticas de canales de color, matriz de coocurrencia de niveles de gris y longitudes de corrida de niveles de gris se utiliza como características para caracterizar la condición de la superficie del muro de concreto. Basándose en estas características extraídas, se emplea PL-SGDLR para categorizar muestras de imagen en dos clases: no desprendimiento (clase negativa) y des
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Automatic Detection of Concrete Spalling Using Piecewise Linear Stochastic Gradient Descent Logistic Regression and Image Texture Analysis", -:Revista VirtualPRO,, 2019. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3845175/), el día 2025-07-05.

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