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dc.contributor.authorDel Savio, Alexandre Almeida
dc.contributor.authorLuna Torres, Ana Felícita
dc.contributor.authorCárdenas Salas, Daniel Enrique
dc.contributor.authorVergara Olivera, Mónica Alejandra
dc.contributor.authorUrday Ibarra, Gianella
dc.date.accessioned2024-02-08T17:01:50Z
dc.date.available2024-02-08T17:01:50Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationAlmeida Del Savio, A., Luna Torres, A., Cárdenas Salas, D., Vergara Olivera, M. & Urday Ibarra, G. (2022). Dataset of manually classified concrete cracks in images obtained from a controlled environment [Dataset]. https://hdl.handle.net/20.500.12724/19856es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/19856
dc.description.abstractSe presenta un conjunto de datos clasificados manualmente de 1132 imágenes y sus respectivos archivos .txt con la información de clases y coordenadas clasificadas manualmente. Las imágenes fueron extraídas de secuencias de video por una cámara estática en un entorno controladoes_PE
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue apoyado y financiado por el Instituto de Investigaciones Científicas de la Universidad de Lima (IDIC). Nombre del Proyecto: "Detección de Fisuras en Estructuras de Concreto, mediante el Análisis de Ultrasonido e Inteligencia Artificial".es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de Limaes_PE
dc.relation.urihttps://oliva.ulima.edu.pe/DSPACE_DATASET/FISURAS.zip
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectConstrucciónes_PE
dc.subjectRedes neruronales (Informática)es_PE
dc.subjectVisión por computadoraes_PE
dc.subjectBuildinges_PE
dc.subjectNeural networks (Computer science)es_PE
dc.subjectComputer visiones_PE
dc.titleDataset of manually classified concrete cracks in images obtained from a controlled environment [Dataset]es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/dataset
dc.type.otherDatasetes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.02


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