文献

J-GLOBAL ID：201702224640270132   整理番号：17A1260356

深学習が分散音響探査システムにおける脅威に基づく分類【Powered by NICT】

Deep learning based threat classification in distributed acoustic sensing systems

著者 (4件)： Aktas Metin (ASELSAN Ulas,im, Guevenlik, Enerji and Otomasyon Sistemleri (UGES) Sektoer Bas,kanliggi, Ankara, Tuerkiye) ,  Akgun Toygar (ASELSAN Ulas,im, Guevenlik, Enerji and Otomasyon Sistemleri (UGES) Sektoer Bas,kanliggi, Ankara, Tuerkiye) ,  Demircin Mehmet Umut (ASELSAN Ulas,im, Guevenlik, Enerji and Otomasyon Sistemleri (UGES) Sektoer Bas,kanliggi, Ankara, Tuerkiye) ,  Buyukaydin Duygu (ASELSAN Ulas,im, Guevenlik, Enerji and Otomasyon Sistemleri (UGES) Sektoer Bas,kanliggi, Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,直接検出位相OTDR(光時間領域反射測定法)技術に基づく分散型音響センシングシステムに沿った深い学習に基づく脅威分類手法を提案した。信号は脅威分類に先立って雑音除去と信号処理アルゴリズムで処理する必要がある。脅威検出のために,パワーしきい値処理手法を採用した。開発されたシステムとアルゴリズムは最大40km距離のための埋設光ファイバケーブルを用いて実験的に試験した。結果は,適切な信号調整と脅威検出アルゴリズムを用いて,手動掘削と歩行/走行のような六種類の異なる活性は40km距離と光ファイバケーブルから10mまでで分類できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 光ケーブル ,  光時間領域反射測定法 ,  *学習 ,  アルゴリズム ,  *音響 ,  歩行 ,  雑音除去 ,  埋設 ,  位相 ,  走行
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  閾値処理 ,  信号処理アルゴリズム ,  センサシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データ通信  (ND11040A) ,  移動通信  (ND08030H) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  音響 ,  探査 ,  脅威 ,  分類