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基于卷积神经网络的隧道掌子面图像质量评价方法研究

鲜晴羽 仇文革 王泓颖 许炜萍 孙克国

铁道科学与工程学报2020,Vol.17Issue(3):563-572,10.
铁道科学与工程学报2020,Vol.17Issue(3):563-572,10.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20190586

基于卷积神经网络的隧道掌子面图像质量评价方法研究

Research on image quality assessment method of tunnel face based on convolutional neural network

鲜晴羽 1仇文革 1王泓颖 1许炜萍 1孙克国1

作者信息

  • 1. 西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室,四川成都 610000
  • 折叠

摘要

关键词

隧道/图像质量评价/卷积神经网络/掌子面/深度学习

分类

交通工程

引用本文复制引用

鲜晴羽,仇文革,王泓颖,许炜萍,孙克国..基于卷积神经网络的隧道掌子面图像质量评价方法研究[J].铁道科学与工程学报,2020,17(3):563-572,10.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51678495,51578463) (51678495,51578463)

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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