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基于电层析成像和机器学习的建筑物湿度无损分析系统( Non-Destructive System Based on Electrical Tomography and Machine Learning to Analyze Moisture of Buildings )
T Rymarczyk Grzegorz Kosowski Edward Kozowski
本文介绍了一种新的墙体和建筑物水分空间分析方法的研究结果。由于破坏性方法不适用于具有重大建筑意义的历史13建筑，故采用了基于电14层析成像的非破坏性方法。研制了一种带有特殊传感器的混合断层摄影机，用于15项测量。该设备能够获取数据，然后通过16种适当开发的方法重建数据，从而能够对潮湿建筑进行空间分析。17的特殊电极确保与多孔建筑材料如砖和水泥的表面良好接触。在18的研究中，分析了一组支持有监督机器学习的算法。在将输入电值转换为由20个输出图像像素描绘的电导的过程中使用了它们19。输出向量的各个像素的电导值使得21能够获得建筑物墙壁内部的图像，平面交叉(2D)和空间22(3D)图像。所提出的一组方法具有较高的应用价值。这些新方法的主要优点是：成像精度高，成本低，处理速度快，易于应用于各种厚度和不规则表面的壁面。通过比较25个断层重建的结果，找出了最有效的算法。
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