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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 722 - 725 (4page)
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As the complexity of modern architectural increases, manual review of architectural drawings has become a time-consuming process. To address this, this study proposes an automated method for the recognition and analysis of structural drawings using YOLO (You Only Look Once) platform. This study focuses on the segmentation and detection of key structural components such as columns girder, beam and wall within architectural drawings. By training a YOLO model on a dataset of structural images, this study achieves high accuracy in identifying structural elements. Numerical results demonstrate that deep learning-based automation offers a reliable and efficient alternative to manual processes and provides a way for future advancements in automated architectural drawing review and error detection.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Materials and methods
4. Result and Discussion
5. Conclusions
참고문헌
참고문헌 (0)
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