ディープラーニングを用いた道路ひび形状の計測（画像処理）

Notes on use

Note (General)：: 道路のひび形状を正確に推定するには、影や道路素材の違いなどにロバストな検出が必要になります。本発表は、Deep Learningの一種であるCNNによる画像セグメンテーションを利用してひびのロバストな検出手法を提案しています。identifier:https://www.youtube.com/wa...

Search by Bookstore

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

Kumamoto University Repository
Paper
You can check the holdings of institutions and databases with which Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository) is linked at the site of Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository).
Kumamoto University Repository

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Material Type: 文書・図像類
Title: ディープラーニングを用いた道路ひび形状の計測（画像処理）
Author/Editor: 岡島, 寛
Hiroshi, Okajima
Author Heading: 岡島, 寛
Hiroshi, Okajima
Publication Date: 2019-11-01
Publication Date (W3CDTF): 2019-11-01
Text Language Code: jpn
Subject Heading: ディープラーニング
画像処理
ロバスト推定
ひび形状
ひび割れ
道路
Target Audience: 一般
Note (General): 道路のひび形状を正確に推定するには、影や道路素材の違いなどにロバストな検出が必要になります。本発表は、Deep Learningの一種であるCNNによる画像セグメンテーションを利用してひびのロバストな検出手法を提案しています。
identifier:https://www.youtube.com/watch?v=uuJnNCHmT1w
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 熊本大学 : 熊本大学学術リポジトリ