ROAD-SURFACE ANOMALY DETECTION USING SMARTPHONES: A DEEP LEARNING APPROACH

ROAD-SURFACE ANOMALY DETECTION USING SMARTPHONES: A DEEP LEARNING APPROACH

محفوظ في:

التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي:	unknown (author)
التنسيق:	masterThesis
منشور في:	2020
الموضوعات:	Computer
الوصول للمادة أونلاين:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140906/3/Loay_Shabaneh_Thesis_december_2018.pdf
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة

ROAD SURFACE ANOMALIES DETECTION USING SMARTPHONES:DEEP LEARNING APPROACH
حسب: unknown
منشور في: (2020)

ANOMALY DETECTION IN INDUSTRIAL CONTROL NETWORKS
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Anomaly Detection for Industrial Control Network
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Deep Temporal and Structural Embeddings for Robust Unsupervised Anomaly Detection in Dynamic Graphs
حسب: Samir Abdaljalil (11513178)
منشور في: (2025)

Preventing Road Accidents through Early Detection of Driver Behavior using Smartphone Motion Sensor Data: An Ensemble Feature Engineering Approach
حسب: Raza, Ali
منشور في: (2023)

Anomaly Detection for Honeynet Data Analysis
حسب: SYED, NAEEM FIRDOUS
منشور في: (2011)

Hierarchical deep learning approach using fusion layer for Source Camera Model Identification based on video taken by smartphone
حسب: Younes Akbari (16303286)
منشور في: (2024)

IMAGE FORGERY DETECTION USING FEATURE AND DEEP LEARNING BASED APPROACHES
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Image Forgery Detection Using Feature and Deep Learning Based Approaches
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Smartphone-based food recognition system using multiple deep CNN models
حسب: Abdulnaser Fakhrou (14151414)
منشور في: (2022)

BAD: A Blockchain Anomaly Detection Solution
حسب: Matteo Signorini (6855089)
منشور في: (2020)

Anomaly Detection Technique for Honeynet Data Analysis
حسب: SYED, NAEEM FIRDOUS
منشور في: (2011)

Anomaly Modelling and Detection for Smart Grid Communication Infrastructures
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Anomaly Modelling and Detection for Smart Grid Communication Infrastructures.
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Anomalies Detection in Software by Conceptual Learning From Normal Executions
حسب: Ahmad Qadeib Alban (16855206)
منشور في: (2020)

Perceptions and Misperceptions of Smartphone Use: Applying the Social Norms Approach
حسب: John McAlaney (230606)
منشور في: (2020)

Hierarchical deep learning approach using fusion layer for Source Camera Model Identification based on video taken by smartphone
حسب: Younes, Akbari
منشور في: (2023)

Communication-Efficient Federated Learning for Personal Assistant Application on Smartphones
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Communication-Efficient Federated Learning for Personal Assistant Application on Smartphones
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Online Recruitment Fraud (ORF) Detection Using Deep Learning Approaches
حسب: Natasha Akram (20749538)
منشور في: (2024)

Energy Efficient Large Scale Tracking System using smartphones
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Energy Efficient Large Scale Tracking System Using Smartphones
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Anomaly Detection Based Framework for Profile Monitoring
حسب: Al-Rahim, Nour Al-Huda Z. Al-Abed
منشور في: (2023)

IDBSCAN Algorithm Based Proficient Anomaly Detection
حسب: Bany Muhammad, Nooh
منشور في: (2019)

IDBSCAN Algorithm Based Proficient Anomaly Detection
حسب: Bany Muhammad, Nooh
منشور في: (2019)

PASSIVE SEISMIC EVENT DETECTION IN THE GRONINGEN AREA USING DEEP LEARNING
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Passive Seismic Event Detection in the Groningen Area Using Deep Learning
حسب: unknown
منشور في: (2020)

Accessibility first: detecting frustration in web browsing for visually impaired and sighted smartphone users
حسب: Yasmin Abdelaal (17773458)
منشور في: (2023)

A New Dataset for Forged Smartphone Videos Detection: Description and Analysis
حسب: Younes Akbari (16303286)
منشور في: (2023)

Digital Intervention for Problematic Smartphone Use
حسب: Sarah Kent (2639833)
منشور في: (2021)

Vascular anomalies
حسب: Tannous, Zeina
منشور في: (2010)

Modeling Smartphone Power
حسب: Alawnah, Sameer Allan
منشور في: (2013)

A FRAMEWORK FOR SINGLE AND MULTIPLE ANOMALIES LOCALIZATION IN PIPELINES
حسب: unknown
منشور في: (2020)

A FRAMEWORK FOR SINGLE AND MULTIPLE ANOMALIES LOCALIZATION IN PIPELINES
حسب: unknown
منشور في: (2020)

A dual-stage deep learning approach for robust detection and identification of hardware trojans using monte-carlo dropout
حسب: Arash Golabi (21841484)
منشور في: (2025)

Enhancing waste sorting and recycling efficiency: robust deep learning-based approach for classification and detection
حسب: Faizul Rakib Sayem (21399890)
منشور في: (2024)

A Two-Tier Post-Processing Framework for Lightweight Video Anomaly Detection
حسب: Akhtar, Muhammad Hannan
منشور في: (2025)

An efficient approach for textual data classification using deep learning
حسب: Abdullah Alqahtani (7128143)
منشور في: (2022)

Cyberbullying Detection in Arabic Text using Deep Learning
حسب: ALBAYARI, REEM RAMADAN SA’ID
منشور في: (2023)

Detecting Mental Stress using EEG and Deep Learning
حسب: Badr, Yara
منشور في: (2023)