mMyNedgKuK5Kzz6sDk83pMwzHy2szLmPSsZZtQOJtTTLcUVbR9maFF94E53L
个人信息
隋青美
性别:女
在职信息:在职

个人信息 Personal information

在职信息:在职 所在单位:控制科学与工程学院 入职时间:1986-07-01 所属院系: 控制科学与工程学院

论文成果

中文主页 - 科学研究 - 论文成果

A Deep-Learning-Based Multiple Defect Detection Method for Tunnel Lining Damages

发布时间:2020-05-26 点击次数:

所属单位:控制科学与工程学院

论文名称:A Deep-Learning-Based Multiple Defect Detection Method for Tunnel Lining Damages

发表刊物:IEEE Access

第一作者:董亚楠

论文类型:应用研究

论文编号:8C4B698DB51940A881BDADA5A39D37F0

卷号:7

页面范围:182643

是否译文:

发表时间:2019-07

发布时间:2020-05-26

上一条:Design and optimization of FBG implantable flexible morphological sensor to realize the intellisense for displacement

下一条:Automatic Recognition of Highway Tunnel Defects Based on an Improved U-Net Model