Skip to content
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Usługi biblioteczne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Computer Systems
Tom 26 (2021): Zeszyt 2 (Grudzień 2021)
Otwarty dostęp
A Cognitive Rail Track Breakage Detection System Using Artificial Neural Network
Olufunke Rebecca Vincent
Olufunke Rebecca Vincent
Federal University of Agriculture
Abeokuta, Nigeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Vincent, Olufunke Rebecca
,
Yetunde Ebunoluwa Babalola
Yetunde Ebunoluwa Babalola
Federal University of Agriculture
Abeokuta, Nigeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Babalola, Yetunde Ebunoluwa
,
Adesina Simon Sodiya
Adesina Simon Sodiya
Federal University of Agriculture
Abeokuta, Nigeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Sodiya, Adesina Simon
oraz
Olusola John Adeniran
Olusola John Adeniran
Federal University of Agriculture
Abeokuta, Nigeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Adeniran, Olusola John
30 gru 2021
Applied Computer Systems
Tom 26 (2021): Zeszyt 2 (Grudzień 2021)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Pobierz okładkę
Data publikacji:
30 gru 2021
Zakres stron:
80 - 86
DOI:
https://doi.org/10.2478/acss-2021-0010
Słowa kluczowe
Deep learning
,
fully convolutional neural network
,
rail track breakage
,
-Net architecture
© 2021 Olufunke Rebecca Vincent et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.