Ingeniería Civilhttps://hdl.handle.net/20.500.12724/131502024-03-28T13:29:14Z2024-03-28T13:29:14ZDataset of manually classified concrete cracks in images obtained from a controlled environment [Dataset]Del Savio, Alexandre AlmeidaLuna Torres, Ana FelícitaCárdenas Salas, Daniel EnriqueVergara Olivera, Mónica AlejandraUrday Ibarra, Gianellahttps://hdl.handle.net/20.500.12724/198562024-02-21T14:10:40Z2022-01-01T00:00:00ZDataset of manually classified concrete cracks in images obtained from a controlled environment [Dataset]
Del Savio, Alexandre Almeida; Luna Torres, Ana Felícita; Cárdenas Salas, Daniel Enrique; Vergara Olivera, Mónica Alejandra; Urday Ibarra, Gianella
Se presenta un conjunto de datos clasificados manualmente de 1132 imágenes y sus respectivos archivos .txt con la información de clases y coordenadas clasificadas manualmente. Las imágenes fueron extraídas de secuencias de video por una cámara estática en un entorno controlado
2022-01-01T00:00:00ZDataset of manually classified personnel in images obtained from a construction site [Dataset]Del Savio, Alexandre AlmeidaLuna Torres, Ana FelícitaCárdenas Salas, Daniel EnriqueVergara Olivera, Mónica AlejandraUrday Ibarra, Gianellahttps://hdl.handle.net/20.500.12724/198532024-02-20T17:21:58Z2021-01-01T00:00:00ZDataset of manually classified personnel in images obtained from a construction site [Dataset]
Del Savio, Alexandre Almeida; Luna Torres, Ana Felícita; Cárdenas Salas, Daniel Enrique; Vergara Olivera, Mónica Alejandra; Urday Ibarra, Gianella
Se presenta un conjunto de datos clasificados manualmente de 1214 imágenes y sus respectivos archivos .txt con la información de clases y coordenadas clasificadas manualmente. Se consideraron dos clases de objetos: "leaning_person" y "persona". Las imágenes fueron extraídas de imágenes de video realizadas por cuatro cámaras estáticas alrededor de un sitio de construcción.
Tipo de datos: 1214 archivos de imágenes (formato .JPG) y 1214 archivos de texto .txt. Número de archivos: 1214 imágenes y 1214 archivos de texto
2021-01-01T00:00:00ZDataset on exploiting HBIM for a historical mud architecture [Dataset]Colosi, FrancescaMalinverni, Eva SavinaLeón Trujillo, Francisco JamesPierdicca, RobertoOrazi, RobertoDi Stefano, Francescohttps://hdl.handle.net/20.500.12724/163582023-08-08T13:55:28Z2022-01-01T00:00:00ZDataset on exploiting HBIM for a historical mud architecture [Dataset]
Colosi, Francesca; Malinverni, Eva Savina; León Trujillo, Francisco James; Pierdicca, Roberto; Orazi, Roberto; Di Stefano, Francesco
Conjunto de datos adquiridos empleando técnicas de geomática, utilizados en el procesamiento y registro de los mismos para conseguir un modelo 3D y una base de datos relacional. Imágenes capturadas mediante fotogrametría esférica, procesadas y modelizadas con los softwares Rhinoceros y Revit.
Conjunto de datos del artículo:
Exploiting HBIM for Historical Mud Architecture: The Huaca Arco Iris in Chan Chan (Peru), publicado en Heritage, 5 (3), 2062-2082. https://doi.org/10.3390/heritage5030108; Tipo de datos: Archivo de texto (formato .PDF) y archivos de imagen (formato .3dm) obtenidos en marzo de 2022.
2022-01-01T00:00:00ZDataset on object identification training in a construction site [Dataset]Del Savio, Alexandre AlmeidaLuna, Ana E.Cárdenas Salas, Daniel EnriqueVergara Olivera, MónicaUrday Ibarra, Gianellahttps://hdl.handle.net/20.500.12724/133592023-08-08T15:10:59Z2021-01-01T00:00:00ZDataset on object identification training in a construction site [Dataset]
Del Savio, Alexandre Almeida; Luna, Ana E.; Cárdenas Salas, Daniel Enrique; Vergara Olivera, Mónica; Urday Ibarra, Gianella
Conjunto de datos utilizados en el entrenamiento de un algoritmo para el reconocimiento de maquinaria encontrada en proyectos de construcción. Consta de 1046 imágenes capturadas mediante cámaras fijas en diferentes puntos alrededor de una obra.
Tipo de datos: Cada carpeta comprimida contiene imágenes (formato JPG) y archivos de texto (Formato .TXT) obtenidos en febrero del 2021.; Carpeta 1-250: contiene imágenes y archivos de texto del 1 al 250 -- Carpeta 251-500: contiene imágenes y archivos de texto del 250 al 500 -- Carpeta 501-800: contiene imágenes y archivos de texto del 501 al 800 -- Carpeta 801-1049: contiene imágenes y archivos de texto del 801 al 1049.; Conjunto de datos del artículo presentado en el International Conference on Artificial Intelligence and Energy System (ICAIES-2021) in Virtual Mode, llevada a cabo el 12 y 13 de junio del 2021. El artículo está disponible en la dirección https://hdl.handle.net/20.500.12724/14933
2021-01-01T00:00:00Z