.png){kind=icon}
返回
Recognizing as-built building materials: a systematic mapping study
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.132376.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 首次系统性地对建筑材料的识别进行映射研究。
• 多种数据模态和格式适用于建筑材料识别。
• 多模态数据与基础模型相结合是一种新兴方法。
• 已识别出多模态材料识别的公开数据集。
Keyword:
“building materials”
“material recognition”
“machine learning”
“systematic mapping study”
“literature review”
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.5
论文数:
2.9W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
Multimodal Surface Material Classification Based on Ensemble Learning with Optimized Features.png)
2020 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HEALTHCOM)
2020 IEEE International Conference on E-health Networking, Application & Services (HEALTHCOM)IF0
PREAI
分享收藏分享收藏Probing vision and language models for construction waste material recognition探索建筑垃圾材料识别的视觉和语言模型
PREAI
分享收藏Representing and recognizing the visual appearance of materials using three-dimensional textons
PREAI
分享收藏Multireceptive field: An adaptive path aggregation graph neural framework for hyperspectral image classification多感受野: 用于高光谱图像分类的自适应路径聚合图神经框架
PREAI
分享收藏Comparison of Machine Learning Models for Predicting Indoor Materials from Channel Impulse Response
PREAI
分享收藏
查看更多内容