基于AI-云的高灵敏度无线智能传感器开发用于港口结构监测
信号处理
2022-09-29 v1
摘要
港口结构的定期结构监测对于应对因其暴露于盐渍和碰撞环境而导致的快速退化至关重要。然而，大多数检测目前由人工以非定期方式目视进行。为克服该难题，已设计许多基于振动的带传感器监测系统相关研究。尽管如此，由于港口振幅微小且难以确定作为主激励源的靠泊确切时机，环境振动难以测量。本研究开发了一种基于云-AI的新型无线传感器系统，配备高灵敏度加速度计M-A352，其噪声密度为0.2uG/sqrt(Hz)，具有0.003mg的超低噪声特性以及1000Hz采样频率。传感器基于预定义日程或长距离测距仪触发。之后，通过称为Faster R-CNN且卷积部分以ResNet为骨干网络的AI目标检测技术完成船舶检测。检测锚框的坐标与尺寸被进一步处理以确认靠泊船舶。采集数据通过LTE CAT 1调制解调器以10Mbps内速率自动发送至云服务器。该系统作为所提系统的初步调研，在韩国实际港口现场安装数日。此外，对加速度、倾角和温度数据进行分析，以表明基于振动的港口状况评估之可能性。
引用
@article{arxiv.2209.13646,
title = {Development of AI-cloud based high-sensitivity wireless smart sensor for port structure monitoring},
author = {Junsik Shin and Junyoung Park and Jongwoong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.13646},
year = {2022}
}