כתבה
arXiv cs.LG ·
גילוי חריגות בגשרים באמצעות AI
Smart Sensing for Safer Bridges: From Sensor Signals to AI-Driven Anomaly Detection
גילוי חריגות בנתוני חיישנים של גשרים באמצעות שיטות AI. המחקר בוחן שתי גישות: עיבוד אותות ומודל למידת מכונה. הנתונים נאספו מחיישן iBridge בנורווגיה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.03082v1 Announce Type: new Abstract: Bridges contribute significantly to transportation connectivity and urban development. Therefore, reliable bridge monitoring is crucial for protecting public safety and detecting anomalous behavior in bridge sensor data that may provide early indications of abnormal structural conditions. This paper investigates anomaly detection in real-world bridge sensor data using two different complementary approaches, namely signal processing and the data-driven machine learning model Isolation Forest. The real-time bridge sensor data is collected from an iBridge sensor device installed on a bridge in Norway. The methods are evaluated using anomaly counts, anomaly detection time, processing rate, anomaly rates, visualization, and temporal agreement. Mor
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית