0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

Machine Learning for the Semi-Automatic 3D Decay Segmentation and Mapping of Heritage Assets

Autor(en): ORCID (DICATECh - Department of Civil, Environmental, Land, Construction and Chemistry, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy)
ORCID (DICATECh - Department of Civil, Environmental, Land, Construction and Chemistry, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy)
ORCID (DICATECh - Department of Civil, Environmental, Land, Construction and Chemistry, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy)
ORCID (DICATECh - Department of Civil, Environmental, Land, Construction and Chemistry, Polytechnic University of Bari, Bari, Italy)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: International Journal of Architectural Heritage
Seite(n): 1-19
DOI: 10.1080/15583058.2023.2287152
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1080/15583058.2023.2287152.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10750848
  • Veröffentlicht am:
    14.01.2024
  • Geändert am:
    14.01.2024
 
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine