論文の概要: Anomaly Detection for Unmanned Aerial Vehicle Sensor Data Using a Stacked Recurrent Autoencoder Method with Dynamic Thresholding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04734v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 14:16:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:19:44.982874
• Title: Anomaly Detection for Unmanned Aerial Vehicle Sensor Data Using a Stacked Recurrent Autoencoder Method with Dynamic Thresholding
• Title（参考訳）: ダイナミックThresholdingを用いた積み重ねリカレントオートエンコーダ法による無人航空機センサデータの異常検出
• Authors: Victoria Bell1, Divish Rengasamy, Benjamin Rothwell, Grazziela P Figueredo
• Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) Deep Learning Autoencoderをベースとした,新しい動的しきい値決定アルゴリズムとUAVデータセットの異常検出のための重み付き損失関数を組み込んだシステムを提案する。 動的しきい値と重み付き損失関数は、精度関連性能指標と真の故障検出速度の両方において、標準静的しきい値法に有望な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With substantial recent developments in aviation technologies, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are becoming increasingly integrated in commercial and military operations internationally. Research into the applications of aircraft data is essential in improving safety, reducing operational costs, and developing the next frontier of aerial technology. Having an outlier detection system that can accurately identify anomalous behaviour in aircraft is crucial for these reasons. This paper proposes a system incorporating a Long Short-Term Memory (LSTM) Deep Learning Autoencoder based method with a novel dynamic thresholding algorithm and weighted loss function for anomaly detection of a UAV dataset, in order to contribute to the ongoing efforts that leverage innovations in machine learning and data analysis within the aviation industry. The dynamic thresholding and weighted loss functions showed promising improvements to the standard static thresholding method, both in accuracy-related performance metrics and in speed of true fault detection.
• Abstract（参考訳）: 近年の航空技術の発展により、無人航空機(UAV)は国際的に商業・軍事活動にますます統合されつつある。 航空機データの応用に関する研究は、安全性の向上、運用コストの削減、航空技術の次のフロンティアの開発に不可欠である。 これらの理由から、航空機の異常動作を正確に識別できる異常検知システムを持つことが不可欠である。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) Deep Learning Autoencoderをベースとした,新しい動的しきい値決定アルゴリズムとUAVデータセットの異常検出のための重み付き損失関数を組み込んだシステムを提案する。 動的しきい値と重み付き損失関数は、精度と真の故障検出速度の両方において標準静的しきい値法に有望な改善を示した。

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