Deep learning-based concrete defects classification and detection using semantic segmentation

Visual damage detection of infrastructure using deep learning (DL)-based computational approaches can facilitate a potential solution to reduce subjectivity yet increase the accuracy of the damage diagnoses and accessibility in a structural health monitoring (SHM) system. However, despite remarkable...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Structural health monitoring Jg. 23; H. 1; S. 383
Hauptverfasser:	Arafin, Palisa, Billah, Ahm Muntasir, Issa, Anas
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	England 01.01.2024
Schlagworte:	encoder-decoder model structural health monitoring semantic segmentation convolutional neural network Concrete defects
ISSN:	1475-9217
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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