Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
200
konferencja
Status:
Autorzy: Maj Michał, Rymarczyk Tomasz, Styła Michał, Cieplak Tomasz, Pliszczuk Damian, Pizoń Jakub
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 656 - 657
Web of Science® Times Cited: 0
Bazy: Web of Science | Google Scholar | Crossref
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 23rd ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems
Skrócona nazwa konferencji: 23rd SenSys 2025
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 6 maja 2025 do 9 maja 2025
Miasto konferencji: Irvine
Państwo konferencji: STANY ZJEDNOCZONE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
Damp walls are a significant problem that affects not only historical buildings. The effects of moisture inside walls include premature degradation of the structure and paintwork as well as health hazards for people staying inside the rooms (fungi, microorganisms, allergens). To effectively remove moisture, it is necessary to identify the areas where it occurs. Tomography is the only nondestructive method that allows for imaging the interior of walls. It is not common due to the low image resolution [1]. The aim of the research presented is to present a new concept of impedance tomography, taking into account many measurement sequences at different frequencies of electric current. A neural network with LSTM (Long Short-Term Memory) layers was used to transform the measurements into images. A comparison of the results of the new approach proves the advantage of the multi-frequency method over the traditional method, which brings closer the breakthrough moment in the dissemination of tomography as the main method of imaging moisture in walls.