Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Crack Detection on Concrete Surfaces Using Deep Encoder-Decoder Convolutional Neural Network: A Comparison Study Between U-Net and DeepLabV3+ Patrick Nicholas Hadinata; Djoni Simanta; Liyanto Eddy; Kohei Nagai
Journal of the Civil Engineering Forum Vol. 7 No. 3 (September 2021)
Publisher : Department of Civil and Environmental Engineering, Faculty of Engineering, UGM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jcef.65288

Abstract

Maintenance of infrastructures is a crucial activity to ensure safety using crack detection methods on concrete structures. However, most practice of crack detection is carried out manually, which is unsafe, highly subjective, and time-consuming. Therefore, a more accurate and efficient system needs to be implemented using artificial intelligence. Convolutional neural network (CNN), a subset of artificial intelligence, is used to detect cracks on concrete surfaces through semantic image segmentation. The purpose of this research is to compare the effectiveness of cutting-edge encoder-decoder architectures in detecting cracks on concrete surfaces using U-Net and DeepLabV3+ architectures with potential in biomedical, and sparse multiscale image segmentations, respectively. Neural networks were trained using cloud computing with a high-performance Graphics Processing Unit NVIDIA Tesla V100 and 27.4 GB of RAM. This study used internal and external data. Internal data consisted of simple cracks and were used as the training and validation data. Meanwhile, external data consisted of more complex cracks, which were used for further testing. Both architectures were compared based on four evaluation metrics in terms of accuracy, F1, precision, and recall. U-Net achieved segmentation accuracy = 96.57%, F1 = 87.55%, precision = 88.15%, and recall = 88.94%, while DeepLabV3+ achieved segmentation accuracy = 96.47%, F1 = 85.29%, precision = 92.07%, and recall = 81.84%. Experiment results (internal and external data) indicated that both architectures were accurate and effective in segmenting cracks. Additionally, U-Net and DeepLabV3+ exceeded the performance of previously tested architecture, namely FCN.
Deep Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Retak pada Permukaan Beton yang Memiliki Void Hadinata, Patrick Nicholas; Simanta, Djoni; Eddy, Liyanto
Journal of Sustainable Construction Vol 1 No 1 (2021): Journal of Sustainable Construction
Publisher : Universitas Katolik Parahyangan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1562.616 KB) | DOI: 10.26593/josc.v1i1.5151

Abstract

Convolutional neural network berbasis encoder-decoder telah dirancang dan dilatih menggunakan dataset eksternal untuk mendeteksi retak pada permukaan beton yang relatif sederhana. Namun, pada kenyataannya permukaan beton memiliki banyak fitur seperti void pada permukaan yang disebabkan oleh udara yang terperangkap saat proses pencampuran beton. Oleh karena itu, pada penelitian ini kemampuan convolutional neural network akan diteliti lebih lanjut untuk mendeteksi retak pada permukaan beton yang memiliki void. Tujuan pertama penelitian ini adalah menguji model yang dilatih dengan dataset eksternal pada permukaan beton ber-void. Jika model tidak berhasil membedakan void dengan retak, maka tujuan kedua penelitian ini adalah menyusun dataset pelatihan internal baru yang secara khusus membedakan void dengan retak, yang kemudian akan ditambahkan pada dataset eksternal untuk diinvestigasi performanya. Penelitian ini menggunakan arsitektur U-Net dan arsitektur DeepLabV3+ sebagai encoder-decoder untuk mengoperasikan semantic image segmentation. Model encoder-decoder yang dilatih dengan dataset eksternal tidak berhasil membedakan void dengan retak saat pengujian. Maka, dataset internal yang terdiri dari gambar beton ber-void dibentuk dan digabungkan dengan dataset eksternal. Dengan penambahan dataset internal yang baru, hasil pengujian menunjukkan bahwa model berhasil membedakan void dengan retak pada permukaan beton. U-Net mencapai nilai F1 sebesar 85,92%, sedangkan DeepLabV3+ mencapai nilai F1 sebesar 84,09%.
Studi Perbandingan Estimasi Tahun Konstruksi Jembatan di Indonesia Dengan Metode Remote Sensing Setiawan, Theresita Herni; Roy, Andreas; Eddy, Liyanto; Marvellino, Marvyn; Leonardo, Tan; Djaja, Jonathan; Adianto, Yohanes
Teras Jurnal : Jurnal Teknik Sipil Vol. 15 No. 1 (2025): Volume 15 Nomor 1, Maret 2025
Publisher : UNIVERSITAS MALIKUSSALEH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/tj.v15i1.1234

Abstract

Abstrak Jembatan adalah infrastruktur penghubung dua bagian daerah terputus karena adanya rintangan. Berdasarkan bentangnya, jembatan diklasifikasikan menjadi jembatan pendek dengan panjang L‰¤ 30 m, jembatan sedang dengan panjang 30 < L < 100 m, dan jembatan panjang dengan panjang L ‰¥ 100 m. Tahun 2019 Bina Teknik Jalan dan Jembatan telah mendata 18.648 jembatan di Indonesia yang sebagian besar belum diketahui tahun konstruksinya. Tahun konstruksi jembatan dibutuhkan sebagai proses identifikasi usia jembatan berkaitan dengan usia pakai, rencana sistem operasi dan manajemen pemeliharaan jembatan. Penelitian ini melakukan studi perbandingan tahun konstruksi data Bintek JalJem dengan estimasi tahun konstruksi jembatan menggunakan metodologi data satelit remote sensing NDVI dan NDWI. Hasil pembahasan mendapatkan estimasi tahun konstruksi jembatan dengan remote sensing kasus jembatan panjang, persentase sebaran NDWI mencapai 63,7%, NDVI mencapai 63,05%. Untuk kasus jembatan sedang, persentase sebaran NDWI mencapai 58,61%, NDVI mencapai 52,96%. Untuk kasus jembatan pendek, persentase sebaran NDWI mencapai 55,78%, NDVI mencapai 43,7%. Simpulan penelitian mengianjurkan menggunakan metode NDWI untuk mendapatkan hasil perkiraan tahun konstruksi lebih tepat tanpa kunjungan fisik ke lokasi. Untuk mendapatkan ketepatan estimasi tahun konstruksi disarankan menggunakan index lain yang memiliki keakuratan dengan lingkup tinjauan, dengan harapan dapat mengidentifikasi jenis material obyek tinjauan. Hal ini bertujuan membuat prediksi (forecasting) sistem operasi dan manajemen pemeliharaan konstruksi tinjauan. Kata kunci: estimasi tahun konstruksi, jembatan, remote sensing, NDWI, NDVI   Abstract A bridge is infrastructure that connect two parts of an area that separated by an obstacle. Based on its span, a bridge is classified into short bridges with a length of L‰¤ 30 m, medium bridges with a length of 30 < L < 100 m, and long bridges with a length of L ‰¥ 100 m. In 2019, Road and Bridge Engineering Development recorded 18,648 bridges in Indonesia, most of which the year of construction is unknown. The year of bridge construction is needed for identifying the age of the bridge in relation to its service life, operation system plan, and bridge maintenance management. This study conducts a comparison of the construction year data from Road and Bridge Engineering Development with estimated construction years using satellite remote sensing methodologies, specifically NDVI and NDWI. The results show that the estimated construction year for long-bridge cases using remote sensing, with an NDWI distribution percentage of 63.7% and an NDVI of 63.05%. For medium-bridge cases, the NDWI distribution percentage reaches 58.61%, while NDVI reaches 52.96%. For short-bridge cases, the NDWI distribution percentage is 55.78%, and the NDVI is 43.7%. The study concludes by recommending the use of the NDWI method to obtain more accurate estimates of the construction year without the need for physical visits to the to obtain accurate construction year estimates, it is also recommended to use other indices that are accurate with the scope of the review. It is hoped that this index can identify the type of material of the object being reviewed. This aims to make forecasting of the operation system and maintenance management for the surveyed construction. Keywords: estimated year of construction, bridge, remote sensing, NDWI, NDVI
Identification of Irrigation Performance Indicator using Remote Sensing Roy, Andreas F.V.; Zicco, Zicco; Setiawan, Theresita Herni; Djaja, Jonathan; Eddy, Liyanto; Adianto, Yohanes L.D.
Rekayasa Sipil Vol 12, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/jrs.2023.v12.i2.02

Abstract

Irrigation system is one of the important physical infrastructures for achieving the objectives of the Sustainable Development Goals program in 2030. Good performance of the irrigation system will positively contribute to the agricultural sector and improve the farmer welfare. Indonesia has a modern irrigation management unit which is responsible for the operation and maintenance of irrigation in an irrigation area with participatory, needs-based, effective, efficient and sustainable principles that guarantee a better level of service for water-using farmers. Remote sensing technology has the potential to assist in the new assessment process on existing irrigation systems to improve agricultural quality. Therefore this paper aimed to identify irrigation performance indicators that can be measured using remote sensing to help the development and the operation & maintenance of modern irrigation systems in Indonesia become more effective, efficient, and sustainable. The method used the Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model to calculate the actual evapo-transpiration value. The study case was on Balai Besar Wilayah Sungai Cimanuk-Cisanggarung West Java irrigation area produces actual evapo-transpiration values that were described spatially of 1.59 to 5.99 mm per day. Low levels of actual evapo-transpiration indicated that plants lack of water or deficit irrigation. Therefore, the actual evapo-transpiration values can be used to improve service level performance on modern irrigation systems in Indonesia such as water loss, water supply, irrigation water allocation, and water allocation interval.
Deep Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Retak pada Permukaan Beton yang Memiliki Void Hadinata, Patrick Nicholas; Simanta, Djoni; Eddy, Liyanto
Journal of Sustainable Construction Vol 1 No 1 (2021): Journal of Sustainable Construction
Publisher : Universitas Katolik Parahyangan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26593/josc.v1i1.5151

Abstract

Convolutional neural network berbasis encoder-decoder telah dirancang dan dilatih menggunakan dataset eksternal untuk mendeteksi retak pada permukaan beton yang relatif sederhana. Namun, pada kenyataannya permukaan beton memiliki banyak fitur seperti void pada permukaan yang disebabkan oleh udara yang terperangkap saat proses pencampuran beton. Oleh karena itu, pada penelitian ini kemampuan convolutional neural network akan diteliti lebih lanjut untuk mendeteksi retak pada permukaan beton yang memiliki void. Tujuan pertama penelitian ini adalah menguji model yang dilatih dengan dataset eksternal pada permukaan beton ber-void. Jika model tidak berhasil membedakan void dengan retak, maka tujuan kedua penelitian ini adalah menyusun dataset pelatihan internal baru yang secara khusus membedakan void dengan retak, yang kemudian akan ditambahkan pada dataset eksternal untuk diinvestigasi performanya. Penelitian ini menggunakan arsitektur U-Net dan arsitektur DeepLabV3+ sebagai encoder-decoder untuk mengoperasikan semantic image segmentation. Model encoder-decoder yang dilatih dengan dataset eksternal tidak berhasil membedakan void dengan retak saat pengujian. Maka, dataset internal yang terdiri dari gambar beton ber-void dibentuk dan digabungkan dengan dataset eksternal. Dengan penambahan dataset internal yang baru, hasil pengujian menunjukkan bahwa model berhasil membedakan void dengan retak pada permukaan beton. U-Net mencapai nilai F1 sebesar 85,92%, sedangkan DeepLabV3+ mencapai nilai F1 sebesar 84,09%.