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    Titel :

    Track Fastener Defect Detection Based on Local Convolutional Neural Networks


    Beteiligte:
    Chen, Xingjie (Autor:in) / Ma, Anqi (Autor:in) / Lv, Zhaomin (Autor:in) / Li, Liming (Autor:in)

    Kongress:

    Asia Pacific Transportation Development Conference ; 13. ; 2021 ; Schanghai



    Erscheinungsdatum :

    2021



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch


    Klassifikation :

    BKL:    55.80 Verkehrswesen, Transportwesen: Allgemeines / 56.24 Straßenbau



    Railroad Track Defect Detection using Convolutional Neural Networks

    Nandan, T.P. Kausalya / Rahul, Tammugonda / Bhavani, G. Ganga et al. | IEEE | 2023


    Vibration-based damage detection of rail fastener using fully convolutional networks

    Chen, Mei / Zhai, Wanming / Zhu, Shengyang et al. | Taylor & Francis Verlag | 2022


    Track Fastener Detection Method Based on Improved Yolov8s Algorithm

    Zhu, Jianpeng / Zhang, Haigang / Wu, Lei et al. | IEEE | 2024


    High-speed Railway Fastener Detection and Localization Method based on convolutional neural network

    Song, Qing / Guo, Yao / Jiang, Jianan et al. | ArXiv | 2019

    Freier Zugriff

    Railway fastener defect form rapid detection vehicle

    LIU LINYA / WU SONGYING / CUI WEITAO | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff