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Anomaly detection for bridge health monitoring data based on multiple encoded images and convolutional neural network

Autor(en): ORCID (School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning, China)
(School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning, China)
(China Railway Construction Investment Group Corporation Limited, Beijing, China)
(School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning, China)
ORCID (School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structure and Infrastructure Engineering
Seite(n): 1-16
DOI: 10.1080/15732479.2024.2421349
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10801856
  • Veröffentlicht am:
    10.11.2024
  • Geändert am:
    10.11.2024
 
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