333 KB40 KB200020262025Bai, XueShi, YueWang, RunYuštevilka:4letnik:59str. 631–638DOI:10.17222/mit.2025.1438ISSN:1580-2949COBISSID_HOST:247213571URN:URN:NBN:SI:doc-V18U77P7enInštitut za kovinske materiale in tehnologijeMateriali in tehnologijearmirani betonconvolutional neural networkdamage detectiondeep learninggloboko strojno učenjeimage recognitionkonvolucijske nevronske mrežereinforced concreteslikovno prepoznavanjespremljanje in ocena "zdravja" konstrukcijstructural health monitoringzaznavanje poškodbIdentification of the damage types for reinforced concrete using CNN models| Določitev vrste poškodb armiranega betona z uporabo CNN modelov|Revija Materiali in tehnologije je znanstvena serijska publikacija, ki objavlja izvirne in tudi pregledne znanstvene članke ter tehnične novice, ki obravnavajo teoretična in praktična vprašanja naravoslovnih ved in tehnologije na področjih kovinskih in anorganskih materialov, polimerov, vakuumske tehnike in v zadnjem času tudi nanomaterialov. Revija, ki je nadaljevanje publikacije Kovine zlitine tehnologije, izhaja od leta 2000 in ima tudi elektronsko izdajo. Izdaja jo Inštitut za kovinske materiale in tehnologijeTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaInštitut za kovinske materiale in tehnologije