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Deep Learning‐Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.
Résumé
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
La notice
- Revue
- Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
- Thématique
- Infrastructure Maintenance and Monitoring
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- University of Manitoba
- Organismes subventionnaires
- Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
- Mots-clés
- Convolutional neural networkSobel operatorComputer scienceArtificial intelligenceRobustness (evolution)PixelComputer visionCanny edge detectorShadow (psychology)Deep learningPattern recognition (psychology)AdaptabilityImage (mathematics)Edge detectionImage processing
- Résumé présent dans OpenAlex
- non