Fugu-MT 論文翻訳(概要): Acoustic Leak Detection in Water Networks

論文の概要: Acoustic Leak Detection in Water Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06280v2
Date: Tue, 5 Jan 2021 11:21:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-11 02:47:50.275989
Title: Acoustic Leak Detection in Water Networks
Title（参考訳）: 水道網における音響漏れ検出
Authors: Robert M\"uller, Steffen Illium, Fabian Ritz, Tobias Schr\"oder, Christian Platschek, J\"org Ochs, Claudia Linnhoff-Popien
Abstract要約: 水網における音響リーク検出の一般的な手順を紹介します。都市近郊の水供給網に装着した7つの接触型マイクロホンの記録に基づき,いくつかの浅層および深部異常検出モデルを訓練した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.35903710791033
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this work, we present a general procedure for acoustic leak detection in water networks that satisfies multiple real-world constraints such as energy efficiency and ease of deployment. Based on recordings from seven contact microphones attached to the water supply network of a municipal suburb, we trained several shallow and deep anomaly detection models. Inspired by how human experts detect leaks using electronic sounding-sticks, we use these models to repeatedly listen for leaks over a predefined decision horizon. This way we avoid constant monitoring of the system. While we found the detection of leaks in close proximity to be a trivial task for almost all models, neural network based approaches achieve better results at the detection of distant leaks.
Abstract（参考訳）: 本研究では,エネルギー効率や展開容易性などの実世界の制約を満たす水網における音響漏れ検出の一般的な手順を提案する。都市近郊の水供給網に装着した7つの接触型マイクロホンの記録に基づき,いくつかの浅層および深部異常検出モデルを訓練した。人間の専門家が電子サウンドスティックを使ってリークを検知する方法に触発されて、これらのモデルを使って事前定義された決定の地平線を越えてリークを繰り返し聞く。この方法では、システムの定常的な監視を避けます。ほぼすべてのモデルにおいて、近接して漏れを検出することは自明な作業であることがわかったが、ニューラルネットワークに基づくアプローチは、遠方の漏れを検出することでより良い結果が得られる。

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