Q1 2026

COOT-CNN: A metaheuristic-optimized deep learning framework based on lightweight convolutional architectures for multi-class robust crack detection in concrete infrastructures

Ali Raza · Fareeha Hanif
10.1016/j.asej.2026.104293 397 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
397
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Ali, R., Fareeha, H. (2026). COOT-CNN: A metaheuristic-optimized deep learning framework based on lightweight convolutional architectures for multi-class robust crack detection in concrete infrastructures. Ain Shams Engineering Journal. https://doi.org/10.1016/j.asej.2026.104293
أبحاث ذات صلة
10
استشهاد
436
Failure mechanism and comprehensive countermeasures of the inclined shaft in water-rich fractured st…
Xulin Su; Fei Zhou; Jinxing Lai; Ziyang Ding; Junling Qiu; Jianwei Zhang; Chujun · 2026
10
استشهاد
405
Uncertainty aware predictive maintenance using a hybrid Transformer with Monte Carlo Dropout and con…
Chao-Lung Yang; Tamrat Yifter Meles; Atinkut Atinafu Yilma; Melkamu Mengstnew Te · 2026
8
استشهاد
428
Experimental visualization of soil arching evolution and collapse in pile-supported embankments unde…
Qizhi Chen; Hongruyi Wei; Xinpeng Li; Baoping Zou; Yanshen Deng; Bowen Kong · 2026
8
استشهاد
596
7
استشهاد
406
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 2090-4479
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Engineering & Technology
الناشر Elsevier / Ain Shams University
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 06 Jul 2026