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Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Titel:
Semantic Point Cloud Segmentation with Deep-Learning-Based Approaches for the Construction Industry
Untertitel:
A Survey
Zeitschrift:
Applied Sciences
Jahrgang:
13
Heftnummer:
16
Jahr:
2023
Seiten von - bis:
9146
Sprache:
Englisch
ISSN:
2076-3417
Article-ID:
9146
DOI:
URL zum Inhalt:
Fakultät:
Fakultät für Bauingenieurwesen und Umweltwissenschaften
Institut:
BAU 4 - Institut für Konstruktiven Ingenieurbau
Professur:
Braml, Thomas
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0
URL zur Lizenz:
Sonstige Angaben:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München und die DFG.
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