NEURAL NETWORK CLASSIFICATION OF ASPHALT PAVEMENT DEFECTS/ (Kayıt no. 141065)

MARC ayrıntıları
000 -BAŞLIK
Sabit Uzunluktaki Kontrol Alanı 02207nam a22003017a 4500
003 - KONTROL NUMARASI KİMLİĞİ
Kontrol Alanı KOHA_MİRAKIL
005 - EN SON İŞLEM TARİHİ ve ZAMANI
Kontrol Alanı 20210727084833.0
008 - SABİT UZUNLUKTAKİ VERİ ÖGELERİ - GENEL BİLGİ
Sabit Alan 201008b cy ||||| |||| 00| 0 eng d
040 ## - KATALOGLAMA KAYNAĞI
Özgün Kataloglama Kurumu CY-NiCIU
Kataloglama Dili eng
Çeviri Kurumu CY-NiCIU
Açıklama Kuralları rda
041 ## - DİL KODU
Özgün materyalin dil kodu eng
090 ## - Yerel Tasnif No
tasnif no YL 1780
Cutter no I44 2020
100 1# - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) IHEANYICHUKWU, Chigozirim Goodnews
245 10 - ESER ADI BİLDİRİMİ
Başlık NEURAL NETWORK CLASSIFICATION OF ASPHALT PAVEMENT DEFECTS/
Sorumluluk Bildirimi Chigozirim Goodnews IHEANYICHUKWU; Supervisors: Mohammed Ali MOSABERPANAH, Umar Ozgunalp
260 ## - YAYIN, DAĞITIM, VB.
Yayın Tarihi 2020
300 ## - FİZİKSEL TANIMLAMA
Sayfa, Cilt vb. VII, 63 sheets;
Diğer fiziki detaylar tables, figures, illustrations,
Boyutları 30.5 cm
Birlikteki Materyal CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content type term text
Content type code txt
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media type term unmediated
Media type code n
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type term volume
Carrier type code nc
502 ## - TEZ NOTU
Tez Notu Thesis (MSc) - CYPRUS INTERNATIONAL UNIVERSITY INSTITUTE OF GRADUATE STUDIES AND RESEARCH Civil Engineering Department
504 ## - BİBLİYOGRAFİ NOTU
Bibliyografi Notu Includes bibliography sheets 57-63
520 ## - ÖZET NOTU
Özet notu ABSTRACT<br/>Asphalt pavements are prone to deterioration from the moment they are laid, these deteriorations are in form of cracks. The most common type of these cracks are linear cracks, transverse cracks, alligator cracks and potholes. Asphalt pavement conditions are rated with the Pavement Condition Index which involves manually identifying cracks and their severity. This manual method of identifying cracks is time consuming while lots are spent of financing the endeavor. This thesis aims to classify pavement cracks using a pretrained neural network. Automatic pavement classification can automate the tasks involved in calculating the Pavement Condition Index while cutting down on the financial aspects. There is still work to be done with data collection and data availability but the results show promise. The network has a training accuracy of 92.86% but struggles to classify images into their correct classes with a precision of 56.57%.<br/>Keywords: asphalt, pavement classification, neural networks, machine learning, Alexnet
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Asphalt
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Civil engineering
700 1# - EK GİRİŞ - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Supervisors: MOSABERPANAH, Mohammed Ali
9 (RLIN) 1773
700 1# - EK GİRİŞ - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Supervisors: Ozgunalp, Umar
9 (RLIN) 1773
942 ## - EK GİRİŞ ÖGELERİ (KOHA)
Sınıflama Kaynağı Dewey Onlu Sınıflama Sistemi
Materyal Türü Thesis
Mevcut
Geri Çekilme Durumu Kayıp Durumu Sınıflandırma Kaynağı Kredi için değil Koleksiyon Kodu Kalıcı Konum Mevcut Konum Raf Yeri Kayıt Tarih Source of acquisition Yer Numarası Demirbaş Numarası Son Görülme Tarihi Fatura Tarihi Materyal Türü Genel / Bağış Notu Toplam Ödünçverme
    Dewey Onlu Sınıflama Sistemi   Tez Koleksiyonu CIU LIBRARY CIU LIBRARY Tez Koleksiyonu 08.10.2020 Bağış YL 1780 I44 2020 T1986 08.10.2020 08.10.2020 Thesis Civil Engineering Department  
    Dewey Onlu Sınıflama Sistemi     CIU LIBRARY CIU LIBRARY   08.10.2020 Bağış YL 1780 I44 2020 CDT1986 08.10.2020 08.10.2020 Suppl. CD Civil Engineering Department  
Araştırmaya Başlarken  
  Sıkça Sorulan Sorular