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文献
J-GLOBAL ID：202202220833899968
整理番号：22A0903504
画素レベルセマンティックセグメンテーションに基づく自動下水道欠陥検出と重症度定量化【JST・京大機械翻訳】
Automatic sewer defect detection and severity quantification based on pixel-level semantic segmentation
Zhou Qianqian
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
,
Situ Zuxiang
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
,
Teng Shuai
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
,
Liu Hanlin
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
,
Chen Weifeng
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
,
Chen Gongfa
(School of Civil and Transportation Engineering, Guangdong University of Technology, No.100 Waihuan Xi Road, Guangzhou 510006, China)
資料名：
Tunnelling and Underground Space Technology
(Tunnelling and Underground Space Technology)
巻： 123 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： B0677C ISSN： 0886-7798 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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