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  1. Outputs

Monitoraggio dello stato del manto stradale usando tecniche di deep learning

Conference Paper
Publication Date:
2022
abstract:
Questo documento riassume il contributo IMATI allo sviluppo di metodi per il riconoscimento di ammaloramenti del manto stradale, quali buche, crepe, cedimenti attraverso tecniche di deep learning. Tali contributi sono stati sviluppati nel progetto MISE 5G Genova.
Iris type:
04.01 Contributo in Atti di convegno
Keywords:
N/A
List of contributors:
MOSCOSO THOMPSON, Elia; Spagnuolo, Michela; Biasotti, SILVIA MARIA; Ranieri, Andrea
Authors of the University:
BIASOTTI SILVIA MARIA
MOSCOSO THOMPSON ELIA
RANIERI ANDREA
SPAGNUOLO MICHELA
Handle:
https://iris.cnr.it/handle/20.500.14243/444479
  • Overview

Overview

URL

https://www.ital-ia2022.it/
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