| ITI əməkdaşlarının elmi işləri - tezis |
| Biblioqrafik təsvir | |
| Абдуллаева , Ф.Д. Эффективное распознавание коррозионных повреждений на основе гибридной сверточной нейросети для систем мониторинга трубопроводов / Ф.Д. Абдуллаева , Ш.A. Мехдиев // Четырнадцатый Национальный Суперкомпьютерный Форум . - Переславль-Залесский, 2025. - C. 1-4. | |
| Annotasiya | |
| Обеспечение надежности и безопасности нефте- и газопроводов является критически важной задачей. Одним из основных факторов риска выступает коррозия металлических поверхностей. В данной работе рассматривается автоматизированное обнаружение коррозионных дефектов на основе гибридной сверточной нейросети, построенной на комбинации моделей Xception и DenseNet. Особенностью подхода является параллельное извлечение и интеграция информации из обеих моделей, что повышает информативность анализа изображений. Для классификации используется полносвязный слой с функцией активации ELU и выходной слой с сигмоидальной функцией. Эксперименты проводились на реальных изображениях поверхности трубопроводов. Результаты показывают, что гибридная сеть превосходит отдельные базовые модели по точности: 91,8% (Xception), 90,7% (DenseNet) и 93,9% (гибридная сеть). Исследование подтверждает перспективность комбинирования нейросетей для задач технической диагностики и подчеркивает необходимость эффективного использования вычислительных ресурсов, включая высокопроизводительные системы, для обработки больших объемов данных инспекции. | |
| Elektron variant | |
| Elektron variant |
________
© ict.az http://ict.az/az