prindi

Pavement distress detection with deep learning using the orthoframes acquired by a mobile mapping system

autor
Riid, Andri
Lõuk, Roland
Pihlak, Rene
Tepljakov, Aleksei
Vassiljeva, Kristina
vastutusandmed
Andri Riid, Roland Lõuk, Rene Pihlak, Aleksei Tepljakov, and Kristina Vassiljeva
allikas
Applied sciences
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 9, 22
ilmumisaasta
2019
leheküljed
art. 4829, 22 p. : ill
leitav
https://doi.org/10.3390/app9224829
märksõna
teekattematerjalid
defektid
pilditöötlus
kujutuvastus
võtmesõna
pavement distress
defect detection
image recognition
image processing
deep neural network
ISSN
2076-3417
märkused
Bibliogr.: 94 ref
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
Scopus
Journal metrics at Scopus
Article at Scopus
WOS
Journal metrics at WOS
Article at WOS
kategooria (üld)
Tehnika
Füüsika ja astronoomia
Keemiatehnoloogia
Arvutiteadus
Materjaliteadus
kategooria (alam)
Tehnika. Üldine inseneriteadus
Füüsika ja astronoomia. Instrumentatsioon
Keemiatehnoloogia. Vedeliku voolu- ja ülekandeprotsessid
Arvutiteadus. Arvutiteaduse rakendused
Materjaliteadus. Üldine materjaliteadus
Keemiatehnoloogia. Protsessi keemia ja tehnoloogia
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Proaktiivtehnoloogiate laboratoorium
Arukate süsteemide keskus
Riid, A., Lõuk, R., Pihlak, R., Tepljakov, A., Vassiljeva, K. Pavement distress detection with deep learning using the orthoframes acquired by a mobile mapping system // Applied sciences (2019) vol. 9, 22, art. 4829, 22 p. : ill. https://doi.org/10.3390/app9224829