論文の概要: Underwater Acoustic Networks for Security Risk Assessment in Public Drinking Water Reservoirs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13977v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 14:02:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-30 13:20:23.179047
• Title: Underwater Acoustic Networks for Security Risk Assessment in Public Drinking Water Reservoirs
• Title（参考訳）: 公共飲料水貯水池における安全リスク評価のための水中音響ネットワーク
• Authors: J\"org Stork, Philip Wenzel, Severin Landwein, Maria-Elena Algorri, Martin Zaefferer, Wolfgang Kusch, Martin Staubach, Thomas Bartz-Beielstein, Hartmut K\"ohn, Hermann Dejager, Christian Wolf
• Abstract要約: 我々は、水中イベントを検出し、分類し、ローカライズするための革新的なAIベースのアプローチを実装している。 貯水池におけるハイドロフォンネットワークの設置と利用の課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.227907960942717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We have built a novel system for the surveillance of drinking water reservoirs using underwater sensor networks. We implement an innovative AI-based approach to detect, classify and localize underwater events. In this paper, we describe the technology and cognitive AI architecture of the system based on one of the sensor networks, the hydrophone network. We discuss the challenges of installing and using the hydrophone network in a water reservoir where traffic, visitors, and variable water conditions create a complex, varying environment. Our AI solution uses an autoencoder for unsupervised learning of latent encodings for classification and anomaly detection, and time delay estimates for sound localization. Finally, we present the results of experiments carried out in a laboratory pool and the water reservoir and discuss the system's potential.
• Abstract（参考訳）: 我々は,水中センサネットワークを用いた飲料水貯水池の監視システムを構築した。 水中イベントの検出,分類,ローカライズを行うための,革新的なaiベースのアプローチを実装した。 本稿では,センサネットワークであるハイドロフォンネットワークをベースとした,システムの技術と認知AIアーキテクチャについて述べる。 交通,ビジター,可変水環境が複雑で多様な環境を創出する貯水池におけるハイドロフォンネットワークの設置と利用の課題について論じる。 我々のAIソリューションは、分類と異常検出のための潜在符号化の教師なし学習と、音像定位のための時間遅延推定にオートエンコーダを使用する。 最後に, 実験室と貯水池で実施した実験結果について述べるとともに, システムの可能性について考察する。

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