Zobrazeno 1 - 10
of 14 180
pro vyhledávání: '"defect identification"'
Autor:
Mandati, Reddy, Anderson, Vladyslav, Chen, Po-chen, Agarwal, Ankush, Dokic, Tatjana, Barnard, David, Finn, Michael, Cromer, Jesse, Mccauley, Andrew, Tutaj, Clay, Dave, Neha, Besharati, Bobby, Barnett, Jamie, Krall, Timothy
In the past utilities relied on in-field inspections to identify asset defects. Recently, utilities have started using drone-based inspections to enhance the field-inspection process. We consider a vast repository of drone images, providing a wealth
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.11967
Autor:
Zhang, Hui1 (AUTHOR) huizhangzh1@163.com, Wu, Qianru1 (AUTHOR) qrwu@nnu.edu.cn, Tang, Wenlai1 (AUTHOR) qrwu@nnu.edu.cn, Yang, Jiquan1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Sensors (14248220). Jul2024, Vol. 24 Issue 13, p4397. 16p.
Anomaly detection deals with detecting deviations from established patterns within data. It has various applications like autonomous driving, predictive maintenance, and medical diagnosis. To improve anomaly detection accuracy, transfer learning can
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.12698
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.
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.