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J-GLOBAL ID：201802252023835999   整理番号：18A2179338

FCNとCNNを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討

著者 (4件)： WANG An (北大 大学院情報科学研究科) ,  原川良介 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Joint Convention Record, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers, Japan (CD-ROM))
巻： 2018  ページ： ROMBUNNO.19  発行年： 2018年10月27日 
JST資料番号： L1739B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  地下鉄道 ,  トンネル ,  *変化 ,  検出 ,  動画像 ,  画像処理 ,  教師つき学習 ,  機械学習 ,  *画像認識 ,  データ融合 ,  精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  変化検出
準シソーラス用語： *トンネル変状 ,  画像検出 ,  検出精度

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  地下鉄 ,  トンネル ,  変状