A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion
Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo multimodal robusto que fusiona la detección de grietas visuales basada en CNN con datos de series temporales de sensores procesados mediante LSTM para superar las limitaciones de generalización de los enfoques de modalidad única, logrando una precisión general del 94% y una sensibilidad mejorada para el monitoreo sostenible de la salud de puentes en ciudades inteligentes.