模型与方法 | 浏览量:674下载量:1760CSCD:0

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    • 煤矿采空区地表裂缝双任务检测方法研究

    • Dual-task model for ground crack detection in the goaf of coal mines

    • “在矿区地表裂缝识别领域，专家设计了Goaf-DTNet双任务卷积神经网络，通过信息互补提高裂缝检测精度，为矿区监测提供有效数据。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

        中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院, 武汉 430078

      • 邮箱：chenxm@cug.edu.cn
      • 简介：陈锡明，研究方向为深度学习遥感信息提取。E-mail： chenxm@cug.edu.cn

      陈锡明

      12，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

      • 邮箱：yaoxinphd@163.com
      • 简介：姚鑫，研究方向为地质灾害与InSAR研究。E-mail： yaoxinphd@163.com

      姚鑫

      1 * ，
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

      任开瑀

      1，
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

      姚闯闯

      1，
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

        中国地质大学(北京) 工程技术学院, 北京 100083

      周振凯

      13，
      • 机构：

        中国地质科学院地质力学研究所, 北京 100081

        中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院, 武汉 430078

      杨依林

      12
    • 2024年28卷第12期 页码：3271-3286  

    • DOI：10.11834/jrs.20243016    

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