Deep learning algorithm for tree defect characterization
This study explores the potential of using Deep Learning (DL) to develop a non-invasive method for assessing the health of trees, with a focus on characterizing defects in tree trunks and estimating their size using Ground Penetrating Radar (GPR) images. The aim is to reduce the number of treefall i...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Grandhi, Dhanush Chandra Krishna Sai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Abdulkadir C. Yucel |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/167679 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Deep learning algorithm for tree defect detection
بواسطة: Leow, Yi En
منشور في: (2022) -
Deep learning and image processing algorithms for tree defect detection
بواسطة: Tan, Jun Zuo
منشور في: (2022) -
Radar development for tree defect detection
بواسطة: Choo, Yida
منشور في: (2022) -
Tree defect detection via radar measurements
بواسطة: Tan, Jun Wei
منشور في: (2022) -
Deep learning algorithm to generate real radar images
بواسطة: Yeo, Joseph ChengJie
منشور في: (2023)