4 research outputs found

    SMILE: Smart Monitoring IoT Learning Ecosystem

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    In industrial contexts to date, there are several solutions to monitor and intervene in case of anomalies and/or failures. Using a classic approach to cover all the requirements needed in the industrial field, different solutions should be implemented for different monitoring platforms, covering the required end-to-end. The classic cause-effect association process in the field of industrial monitoring requires thorough understanding of the monitored ecosystem and the main characteristics triggering the detected anomalies. In these cases, complex decision-making systems are in place often providing poor results. This paper introduces a new approach based on an innovative industrial monitoring platform, which has been denominated SMILE. It allows offering an automatic service of global modern industry performance monitoring, giving the possibility to create, by setting goals, its own machine/deep learning models through a web dashboard from which one can view the collected data and the produced results.聽 Thanks to an unsupervised approach the SMILE platform can understand which the linear and non-linear correlations are representing the overall state of the system to predict and, therefore, report abnormal behavior

    Hydrogeological Risk Management in Smart Cities: A New Approach to Rainfall Classification Based on LTE Cell Selection Parameters

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    The sudden climate change, that has taken place in recent years, has generated calamitous phenomena linked to hydrogeological instability in many areas of the world. An accurate estimate of rainfall levels is fundamental in smart city application scenarios: it becomes essential to be able to warn of the imminent occurrence of a calamitous event and reduce the risk to human beings. Unfortunately, to date, traditional techniques for rainfall level estimation present numerous critical issues. This paper proposes a new approach to rainfall classification based on the LTE radio channel parameters adopted for the cell selection mechanism. In particular, this study highlights the correlation between the set of radio channel quality monitoring parameters and the relative rainfall intensity levels. Through a pattern recognition approach based on neural networks with Multi-Layer Perceptron (MLP), the proposed algorithm identifies five classes of rainfall levels with an average accuracy of 96 % and a F1 score of 93.6 %

    Analysis and Development of an End-to-End Convolutional Neural Network for Sounds Classification Through Deep Learning Techniques

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    El presente trabajo estudia el an谩lisis y desarrollo continuo de un modelo de inteligencia artificial orientado a la clasificaci贸n de audio. El cap铆tulo 1 presenta antecedentes sobre las diferentes tareas relacionadas a audio que la comunidad de investigaci贸n ha seguido a lo largo de los 煤ltimos a帽os, tambi茅n establece la hip贸tesis central de este trabajo y define objetivos generales y espec铆ficos para contribuir a la mejora del rendimiento sobre un generador de embeddings de audio de tipo end-to-end. El cap铆tulo 2 presenta los m茅todos de vanguardia y trabajos publicados que se enfocan principalmente al desarrollo de la clasificaci贸n de audio y el aprendizaje profundo como disciplinas que a煤n tienen un gran potencial. El cap铆tulo 3 presenta el marco conceptual en el que se basa esta tesis, dividido en dos secciones principales: preprocesamiento de audio y t茅cnicas de aprendizaje profundo. Cada una de estas secciones se divide en varias subsecciones para representar el proceso de clasificaci贸n de audio a trav茅s de redes neuronales profundas. El cap铆tulo 4 brinda una explicaci贸n profunda del generador de embeddings de audio llamado AemNet y sus componentes, utilizado como objeto de estudio, donde se detalla en las siguientes subsecciones. Se realiz贸 una experimentaci贸n inicial sobre este enfoque y se presentaron resultados experimentales que sugirieron un mejor rendimiento mediante la modificaci贸n de las etapas de arquitectura de la red neuronal. El cap铆tulo 5 es la primera aplicaci贸n objetivo de nuestra adaptaci贸n de AemNet que se present贸 al desaf铆o DCASE 2021. Los detalles sobre el desaf铆o y los resultados se describen en las secciones de este cap铆tulo, as铆 como la metodolog铆a seguida para presentar nuestra propuesta. El cap铆tulo 6 es la segunda aplicaci贸n objetivo y el primero en apuntar a los sonidos respiratorios. El desaf铆o de ICBHI se explica en las secciones de este cap铆tulo, as铆 como la metodolog铆a y los experimentos realizados para llegar a un clasificador robusto que distingue cuatro anomal铆as de tos diferentes. Se cre贸 un art铆culo a partir de la soluci贸n propuesta y se present贸 en el IEEE LA-CCI 2021. El cap铆tulo 7 aprovecha los diversos resultados anteriores para cumplir con un enfoque moderno como lo es la detecci贸n de COVID-19, cuya recopilaci贸n y experimentaci贸n de fuentes de datos se describen profundamente y los resultados experimentales sugieren que una adaptaci贸n de red residual denominada AemResNet, puede cumplir la funci贸n de distinguir a los pacientes con COVID-19 a partir de tos y sonidos respiratorios. Finalmente, las conclusiones de toda esta investigaci贸n y los resultados evaluados en cada una de las aplicaciones objetivo se discuten en el cap铆tulo 8.ITESO, A. C
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