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Visual–auditory learning network for construction equipment action detection

Autor(en): (Department of Architecture & Architectural Engineering Yonsei University Seoul Republic of Korea)
(Department of Architecture & Architectural Engineering Yonsei University Seoul Republic of Korea)
(School of Architecture Civil Engineering Environment and Energy Kyungpook National University Daegu Republic of Korea)
(School of Architecture Seoul National University of Science and Technology Seoul Republic of Korea)
(Department of Architecture & Architectural Engineering Yonsei University Seoul Republic of Korea)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 14, v. 38
Seite(n): 1916-1934
DOI: 10.1111/mice.12983
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10708773
  • Veröffentlicht am:
    21.03.2023
  • Geändert am:
    02.09.2023
 
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