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J-GLOBAL ID：202002258264371837   Reference number：20A1111910

Automatic crack distress classification from concrete surface images using a novel deep-width network architecture

新しい深幅ネットワークアーキテクチャを用いたコンクリート表面画像からの自動亀裂損傷分類【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Guo Li (College of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China) ,  Guo Li (College of Information Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China) ,  Li Runze (College of Information Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China) ,  Jiang Bin (College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China) ,  Shen Xing (College of Aerospace Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)
Material： Neurocomputing
Volume： 397  Page： 383-392  Publication year： 2020 
JST Material Number： W0360A  ISSN： 0925-2312  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Netherlands (NLD)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： The condition monitoring of co...

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Thesaurus term： *crack ,  mapping ,  administration system ,  *network ,  road ,  feature extraction ,  coder ,  civil engineering ,  infrastructure ,  *computer architecture ,  *network architecture
Semi thesaurus term： 学習支援システム ,  状態監視 ,  PaaS ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： Concrete surface image ,  Crack distress ,  Automatic classification ,  Deep-width network

JST classification (1)： Neurocomputers  (JC06010Q)

Terms in the title (5)： ネットワークアーキテクチャ ,  コンクリート表面 ,  亀裂 ,  損傷 ,  分類