論文の概要: A Resilient Solution for Sewer Overflow Monitoring across Cloud and Edge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10592v1
- Date: Mon, 11 May 2026 14:00:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.87091
- Title: A Resilient Solution for Sewer Overflow Monitoring across Cloud and Edge
- Title（参考訳）: クラウドとエッジをまたいだ下水道オーバーフローモニタリングのための回復力のあるソリューション
- Authors: Vipin Singh, Tianheng Ling, Peter Ghaly, Felix Grimmeisen, Gregor Schiele, Felix Biessmann,
- Abstract要約: 多くの歴史的都市の高齢化と複合下水道は、極端な降雨によってますます強調されている。
オーバーフローモニタリングのための対話型モニタリングダッシュボードにDeep Learning予測手法を統合する,Webベースのデモンストレータを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7388859384645263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Aging combined sewer systems in many historical cities are increasingly stressed by extreme rainfall events, which can trigger combined sewer overflows (CSO) with significant environmental and public health impacts. Forecasting the filling dynamics of overflow basins is critical for anticipating capacity exceedance and enabling timely preventive actions for CSO. We present a web-based demonstrator (https://riwwer.demo.calgo-lab.de) that integrates Deep Learning forecasting methods in both cloud and edge settings into an interactive monitoring dashboard for overflow monitoring, resilient to network outages. A video showcase is available online (https://cloud.bht-berlin.de/index.php/s/b9xt4T3SdiLBiFZ).
- Abstract（参考訳）: 多くの歴史的都市における複合下水道システムの高齢化は、過度の降雨によってますます強調され、環境と公衆の健康に重大な影響を及ぼすような複合下水道のオーバーフロー(CSO)を引き起こす可能性がある。
オーバーフロー盆地の充填動態を予測することは,キャパシティ超過を予測し,CSOの時間的防止作用を可能にするために重要である。
我々は、クラウドとエッジ設定の両方にディープラーニング予測メソッドを統合するWebベースのデモンストレータ(https://riwwer.demo.calgo-lab.de)を、オーバーフロー監視のためのインタラクティブな監視ダッシュボードに統合し、ネットワークの障害に対する耐性を高める。
ビデオショーがオンラインで公開されている(https://cloud.bht-berlin.de/index.php/s/b9xt4T3SdiLBiFZ)。
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