Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2026 article

Deep Learning-Based Pose and Shape Estimation of the Human Body at a Disaster Site Utilizing Synthetic Disaster Scene Generation

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
0Institutions déclarées
0Pays d’affiliation déclarés

Le résumé fourni par la source

Computer-Aided Design and Applications is an international journal on the applications of CAD and CAM. It publishes papers in the general domain of CAD plus in emerging fields like bio-CAD, nano-CAD, soft-CAD, garment-CAD, PLM, PDM, CAD data mining, CAD and the internet, CAD education, genetic algorithms and CAD engines. The journal is aimed at all developers and users of CAD technology to ptovide CAD solutions for various stages of design and manufacturing. The journal publishes all about Computer-Aided Design and Computer-Aided technologies.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Deep Learning-Based Pose and Shape Estimation of the Human Body at a Disaster Site Utilizing Synthetic Disaster Scene Generation
Date Crossref
10/02/2026
Éditeur
U-turn Press LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les sujets associés

Human Pose and Action RecognitionHuman Motion and Animation3D Shape Modeling and Analysis

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.