Zobrazeno 1 - 10
of 15
pro vyhledávání: '"C. Mandriota"'
We present a novel theory of the adhesive contact of linear viscoelastic materials against rigid substrates moving at constant velocity. Despite the non-conservative behavior of the system, the closure equation of the contact problem can be rigorousl
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2860216d149686dde3977398acd6ba94
http://arxiv.org/abs/2208.08178
http://arxiv.org/abs/2208.08178
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
3 (2004): 384–389.
info:cnr-pdr/source/autori:C. Mandriota, N. Ancona, E. Stella, A. Distante/titolo:Optimal Gabor Filter Subset Using a Genetic Algorithm/doi:/rivista:/anno:2004/pagina_da:384/pagina_a:389/intervallo_pagine:384–389/volume:3
info:cnr-pdr/source/autori:C. Mandriota, N. Ancona, E. Stella, A. Distante/titolo:Optimal Gabor Filter Subset Using a Genetic Algorithm/doi:/rivista:/anno:2004/pagina_da:384/pagina_a:389/intervallo_pagine:384–389/volume:3
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=cnr_________::be9785b22fc0e95d683ff5cdcb5b1c0a
http://www.cnr.it/prodotto/i/52609
http://www.cnr.it/prodotto/i/52609
Publikováno v:
Machine vision and applications 15 (2004): 179–185. doi:10.1007/s00138-004-0148-3
info:cnr-pdr/source/autori:C. Mandriota; M. Nitti; N. Ancona; E. Stella; A. Distante/titolo:Filter-based feature selection for rail defect detection/doi:10.1007%2Fs00138-004-0148-3/rivista:Machine vision and applications/anno:2004/pagina_da:179/pagina_a:185/intervallo_pagine:179–185/volume:15
info:cnr-pdr/source/autori:C. Mandriota; M. Nitti; N. Ancona; E. Stella; A. Distante/titolo:Filter-based feature selection for rail defect detection/doi:10.1007%2Fs00138-004-0148-3/rivista:Machine vision and applications/anno:2004/pagina_da:179/pagina_a:185/intervallo_pagine:179–185/volume:15
Over the last few years research has been oriented toward developing a machine vision system for locating and identifying, automatically, defects on rails. Rail defects exhibit different properties and are divided into various categories related to t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9d0ec4ffe0bdbc89d8c0d704f8726da9
http://www.cnr.it/prodotto/i/52603
http://www.cnr.it/prodotto/i/52603
Publikováno v:
Optomechatronic Systems III.
This paper introduces a hybrid methodology that ensemble genetic algorithms and Support Vector Machine (SVM) in order to evolve optimal subsets of Gabor filters for efficient pattern classification. ALthough some filter design procedure are available
Publikováno v:
info:cnr-pdr/source/autori:M. Nitti, C. Mandriota, E. Stella, A. Distante/titolo:Real Time classification of Rail Defects/titolo_volume:/curatori_volume:/editore:/anno:2002
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=cnr_________::d5e767f09f2725838935c2960d1010b4
Publikováno v:
SPIE Proceedings.
In the last years the detection and classification of surface defects of material is assuming great importance. Visual inspection can help to increase the product quality and, in particular context, the maintenance of products. The railway infrastruc
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.