論文の概要: Virtual Axle Detector based on Analysis of Bridge Acceleration
Measurements by Fully Convolutional Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03758v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 09:01:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-11 14:08:54.741894
- Title: Virtual Axle Detector based on Analysis of Bridge Acceleration
Measurements by Fully Convolutional Network
- Title（参考訳）: 完全畳み込みネットワークによる橋梁加速度測定解析に基づく仮想軸検出器
- Authors: Steven Robert Lorenzen, Henrik Riedel, Maximilian Michael Rupp, Leon
Schmeiser, Hagen Berthold, Andrei Firus, Jens Schneider
- Abstract要約: 本稿では,橋梁の任意の地点に加速度計を設置して軸検出を行う新しい手法を提案する。
このモデルは、連続ウェーブレット変換の形式で信号を処理するための完全な畳み込みネットワークとして実装されている。
これにより,仮想軸検出器(VAD)として機能する橋梁構造物の任意の位置において,特定の構造型に制限されることなく,加速度信号を使用することが可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.141414655148996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the practical application of the Bridge Weigh-In-Motion (BWIM) methods,
the position of the wheels or axles during the passage of a vehicle is in most
cases a prerequisite. To avoid the use of conventional axle detectors and
bridge type specific methods, we propose a novel method for axle detection
through the placement of accelerometers at any point of a bridge. In order to
develop a model that is as simple and comprehensible as possible, the axle
detection task is implemented as a binary classification problem instead of a
regression problem. The model is implemented as a Fully Convolutional Network
to process signals in the form of Continuous Wavelet Transforms. This allows
passages of any length to be processed in a single step with maximum efficiency
while utilising multiple scales in a single evaluation. This enables our method
to use acceleration signals at any location of the bridge structure serving as
Virtual Axle Detectors (VADs) without being limited to specific structural
types of bridges. To test the proposed method, we analysed 3787 train passages
recorded on a steel trough railway bridge of a long-distance traffic line. Our
results on the measurement data show that our model detects 95% of the axes,
thus, 128,599 of 134,800 previously unseen axles were correctly detected. In
total, 90% of the axles can be detected with a maximum spatial error of 20cm,
with a maximum velocity of $v_{\mathrm{max}}=56,3~\mathrm{m/s}$. The analysis
shows that our developed model can use accelerometers as VADs even under real
operating conditions.
- Abstract（参考訳）: BWIM (Bridge Weigh-In-Motion) 法の実用化においては、車両通過時の車輪や軸の位置が前提条件であることが多い。
従来の軸検出器や橋梁タイプ特定手法の使用を避けるため,橋のどの地点でも加速度計を配置して軸検出を行う新しい手法を提案する。
極端に単純で理解しやすいモデルを開発するために、アクセル検出タスクは回帰問題ではなく二項分類問題として実装される。
このモデルは、連続ウェーブレット変換の形で信号を処理するための完全畳み込みネットワークとして実装されている。
これにより、任意の長さの通路を最大効率で単一のステップで処理でき、単一の評価で複数のスケールを利用することができる。
これにより,橋梁の特定の構造タイプに制限されることなく,仮想軸検出器 (vad) として機能する橋梁構造物のどの位置でも加速度信号を利用することができる。
提案手法を検証するため,長距離鉄道路線の鋼製トラフ橋に記録された3787本の列車通路を解析した。
測定結果から,本モデルでは軸の95%が検出され,従来未確認であった134,800個の軸のうち128,599個の軸が正しく検出された。
合計すると、軸の90%は最大空間誤差20cmで検出でき、最大速度は$v_{\mathrm{max}}=56,3~\mathrm{m/s}$である。
本研究では,実動作条件下でも加速度計をVADとして使用できることを示す。
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