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

Auteur(s): 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)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structure and Infrastructure Engineering
Page(s): 1-16
DOI: 10.1080/15732479.2024.2421349
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10801856
  • Publié(e) le:
    10.11.2024
  • Modifié(e) le:
    10.11.2024
 
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