Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4315696979> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 49 of
49
with 100 items per page.
- W4315696979 endingPage "60" @default.
- W4315696979 startingPage "50" @default.
- W4315696979 abstract "Hệ thống phân loại và phát hiện khuyết tật mặt đường dựa trên thuật toán máy học vốn đã rất tiên tiến và ngày càng chứng tỏ những ưu điểm vượt trội của mình. Trong bài báo này, một số thuật toán phân đoạn hình ảnh được sử dụng trong thực tế được trình bày, so sánh và đánh giá. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày mạng nơ-ron tích chập - cấu trúc VGG16 để phân loại các khuyết tật mặt đường, với phương pháp dựa trên đồ thị để tối ưu hóa việc phân đoạn hình ảnh trên hình ảnh khuyết tật mặt đường. Phương pháp đề xuất này nhằm khắc phục những hạn chế do các yếu tố khách quan gây ra, chẳng hạn như độ nhạy cao đối với dữ liệu của một số loại phụ thuộc vào ánh sáng và tiếng ồn, chẳng hạn như dữ liệu khuyết tật của mặt đường. Ba bộ dữ liệu khác nhau được thu thập từ Trung tâm Viễn thông và Đa phương tiện, INESC TEC - Bồ Đào Nha (1200 hình ảnh), thành phố Irkutsk - Liên bang Nga (800 hình ảnh) và thành phố Thái Nguyên - Việt Nam (550 hình ảnh). Kết quả phân lớp dựa trên các phương pháp VGG-16 của lần lượt các bộ dữ liệu cho thấy kết quả phân loại là tốt vì các đường cong có trạng thái gần giá trị 1 hơn giá trị 0,5." @default.
- W4315696979 created "2023-01-12" @default.
- W4315696979 creator A5005142743 @default.
- W4315696979 creator A5007149612 @default.
- W4315696979 creator A5007671513 @default.
- W4315696979 creator A5012155156 @default.
- W4315696979 creator A5049504650 @default.
- W4315696979 creator A5067411170 @default.
- W4315696979 date "2022-07-04" @default.
- W4315696979 modified "2023-09-30" @default.
- W4315696979 title "MÔ HÌNH TOÁN HỌC CHO BÀI TOÁN PHÂN LOẠI CÁC KHUYẾT TẬT MẶT ĐƯỜNG" @default.
- W4315696979 doi "https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5722" @default.
- W4315696979 hasPublicationYear "2022" @default.
- W4315696979 type Work @default.
- W4315696979 citedByCount "0" @default.
- W4315696979 crossrefType "journal-article" @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5005142743 @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5007149612 @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5007671513 @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5012155156 @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5049504650 @default.
- W4315696979 hasAuthorship W4315696979A5067411170 @default.
- W4315696979 hasBestOaLocation W43156969791 @default.
- W4315696979 hasConcept C155647269 @default.
- W4315696979 hasConcept C185592680 @default.
- W4315696979 hasConcept C71240020 @default.
- W4315696979 hasConceptScore W4315696979C155647269 @default.
- W4315696979 hasConceptScore W4315696979C185592680 @default.
- W4315696979 hasConceptScore W4315696979C71240020 @default.
- W4315696979 hasIssue "11" @default.
- W4315696979 hasLocation W43156969791 @default.
- W4315696979 hasOpenAccess W4315696979 @default.
- W4315696979 hasPrimaryLocation W43156969791 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2315542639 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2320370760 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2341530064 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2605525615 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2605844409 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2605935158 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2606106002 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2606140458 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2606340465 @default.
- W4315696979 hasRelatedWork W2951100073 @default.
- W4315696979 hasVolume "227" @default.
- W4315696979 isParatext "false" @default.
- W4315696979 isRetracted "false" @default.
- W4315696979 workType "article" @default.