用于公共饮用水库安全风险评估的水下声学网络
人工智能
2021-07-30 v1
摘要
我们构建了一个利用水下传感器网络监测饮用水库的新颖系统。我们实现了一种创新的基于 AI 的方法来检测、分类和定位水下事件。在本文中，我们基于其中一个传感器网络——水听器网络，描述了该系统的技术与认知 AI 架构。我们讨论了在水库中安装和使用水听器网络所面临的挑战，其中交通、游客和变化的水况造就了一个复杂多变的环境。我们的 AI 方案使用自编码器进行潜编码的无监督学习以用于分类和异常检测，并使用时延估计进行声源定位。最后，我们展示了在实验室水池和水库中进行的实验结果，并讨论了该系统的潜力。
引用
@article{arxiv.2107.13977,
title = {Underwater Acoustic Networks for Security Risk Assessment in Public Drinking Water Reservoirs},
author = {Jörg Stork and Philip Wenzel and Severin Landwein and Maria-Elena Algorri and Martin Zaefferer and Wolfgang Kusch and Martin Staubach and Thomas Bartz-Beielstein and Hartmut Köhn and Hermann Dejager and Christian Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13977},
year = {2021}
}