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A deep learning framework based on improved self‐supervised learning for ground‐penetrating radar tunnel lining inspection

Autor(en): (School of Mechanical Engineering and Electronic Information China University of Geosciences (Wuhan) Wuhan China)
(School of Mechanical Engineering and Electronic Information China University of Geosciences (Wuhan) Wuhan China)
(School of Mechanical Engineering and Electronic Information China University of Geosciences (Wuhan) Wuhan China)
(School of Mechanical Engineering and Electronic Information China University of Geosciences (Wuhan) Wuhan China)
(China Railway Southwest Research Institute Co. LTD Chengdu China)
(China Railway Southwest Research Institute Co. LTD Chengdu China)
(Remote Sensing Laboratory Bauman Moscow State Technical University Moscow Russia)
(School of Geosciences University of Aberdeen Aberdeen UK)
(Norwegian Geotechnical Institute Oslo Norway)
(Department of Geoscience and Engineering Delft University of Technology Delft The Netherlands)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 6, v. 39
DOI: 10.1111/mice.13042
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10725624
  • Veröffentlicht am:
    30.05.2023
  • Geändert am:
    15.03.2024
 
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