铁路线路病害整治及养护维修专科毕业设计
农作物病害识别-附件资源
2021-04-05 21:16:45 106B
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基于卷积神经网络的路面病害检测技术,欧阳林澍,徐国胜,快速、准确的裂缝自动识别对于保障行车安全具有重要的意义。现有的裂缝识别技术大多基于人工提取局部图像特征或边缘检测等方法,
2021-04-02 13:14:54 548KB 裂缝识别
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铁路隧道隧底病害检测模拟试验研究.pdf
2021-03-18 18:06:25 12.57MB 地质雷达
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隧道基底病害现状及成因分析.pdf
2021-03-18 18:06:24 164KB 隧道基底病害
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玉米生长状态数据集,包括玉米的4种生长状态。玉米健康、大斑病、小斑病和玉米锈病,文件夹中分别用0、1、2、3表示。各类图片分别有433、354、187、432张,共1406张。
2021-03-04 18:29:41 18.11MB 数据集 植物生长状态 植物病害 玉米
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铁路作为国家重要基础设施、国民经济大动脉和大众化运输方式,对社会经济发展起着不可替代的支撑作用。轨道是铁路系统的重要组件,轨道病害检测是铁路工务部门的核心业务。传统的人工巡检不仅费时费力,而且检测结果容易受到各种主观因素的影响。
2021-02-16 15:03:06 8.61MB 轨道病害 方法 趋势
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道路病害,坑洼路面数据集,未标注标注,分为无坑洼(352),坑洼(392)
2021-01-28 00:30:21 193.91MB 道路病害 坑洼路面 数据集
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道路病害,坑洼路面数据集,已经标注,可用于图像分割,目标检测的话,需要转换,train:240,test:180,val:180
2021-01-28 00:27:19 212.38MB 数据集 道路病害 坑洼路面
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黄瓜病害样本下载(114MB),黄瓜病害样本下载(114MB),黄瓜病害样本下载(114MB),黄瓜病害样本下载(114MB)
2020-04-22 03:12:58 114.6MB 黄瓜病害样本下载(114MB)
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