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Development of the Localized Road Damage Detection Model Using Deep Neural Network., , , und . SSIP, Seite 1-6. ACM, (2020)Crowdsensing-based Road Damage Detection Challenge (CRDDC'2022)., , , , , , und . IEEE Big Data, Seite 6378-6386. IEEE, (2022)Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a Smartphone., , , , und . CoRR, (2018)Citywide reconstruction of cross-sectional traffic flow from moving camera videos., , , und . IEEE BigData, Seite 1670-1678. IEEE, (2021)An Easy Infrastructure Management Method Using On-Board Smartphone Images and Citizen Reports by Deep Neural Network., , und . Urb-IoT, Seite 111-113. ACM, (2016)Extraction of Road Maintenance Criteria using Machine Learning and Spatial Information., , , , und . UrbanGIS@SIGSPATIAL, Seite 9:1-9:8. ACM, (2017)Vision-Based Traffic Sign Detection and Localization in Tokyo Metropolitan Area., , , , und . ITSC, Seite 316-321. IEEE, (2022)Road Rutting Detection using Deep Learning on Images., , , , und . IEEE Big Data, Seite 1362-1368. IEEE, (2022)Are Utility Poles Within Sight? Unleashing the Power of Computer Vision for Effortless Roadside Management., , , , und . ITSC, Seite 732-737. IEEE, (2023)RDD2022: A multi-national image dataset for automatic Road Damage Detection., , , , und . CoRR, (2022)