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)
Engineering
en
Tehnika
et
Physics and astronomy
en
Füüsika ja astronoomia
et
Chemical engineering
en
Keemiatehnoloogia
et
Computer science
en
Arvutiteadus
et
Materials science
en
Materjaliteadus
et
kategooria (alam)
Engineering. General engineering
en
Tehnika. Üldine inseneriteadus
et
Physics and astronomy. Instrumentation
en
Füüsika ja astronoomia. Instrumentatsioon
et
Chemical engineering. Fluid flow and transfer processes
en
Keemiatehnoloogia. Vedeliku voolu- ja ülekandeprotsessid
et
Computer science. Computer science applications
en
Arvutiteadus. Arvutiteaduse rakendused
et
Materials science. General materials science
en
Materjaliteadus. Üldine materjaliteadus
et
Chemical engineering. Process chemistry and technology
en
Keemiatehnoloogia. Protsessi keemia ja tehnoloogia
et
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
arvutisüsteemide instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Proaktiivtehnoloogiate laboratoorium
Arukate süsteemide keskus