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Deep learning‐based classification and instance segmentation of leakage‐area and scaling images of shield tunnel linings

Autor(en): ORCID (Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education and Department of Geotechnical Engineering Tongji University Shanghai China)
(Department of Civil Engineering Sharif University of Technology Tehran Iran)
ORCID (Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education and Department of Geotechnical Engineering Tongji University Shanghai China)
(Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education and Department of Geotechnical Engineering Tongji University Shanghai China)
(Key Laboratory of Geotechnical and Underground Engineering of Ministry of Education and Department of Geotechnical Engineering Tongji University Shanghai China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Control and Health Monitoring, , n. 6, v. 28
DOI: 10.1002/stc.2732
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1002/stc.2732.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10601173
  • Veröffentlicht am:
    17.04.2021
  • Geändert am:
    08.05.2021
 
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