Spatial Sensor Network Based Target Tracking By Classification

The wide use of sensor networks in the day to day communication in recent trends made tracking a significant feature in monitoring systems. The automated systems capable of detection and tracking of targets is a desirable application in many fields. Firstly, deploy a sensor network with appropriate space between sensors and then introduce targets into the network. As the sensors detect the targets, each sensor communicates with neighborhood sensor nodes and one of those sensors are elected as cell-head which will calculate the position of target from the data and transmit that to sink. This process is repeated iteratively to track the moving target. Feature extraction methods and classification techniques have been studied to classify targets by their type. For the challenging task of Multi-target tracking, the methods of sequential Bayesian filtering and Sequential Monte Carlo-Particle Hypothesis Density filters are sought. Accurate algorithms have been simulated for Localization and tracking of target using the data of sensor strengths which are collaboratively communicated among the sensors. Direction of moving target inside a cell was estimated. Algorithm for Hierarchical multi-hop communication model was established

Identificación de fallas en bujías por desgaste de electrodos en automóviles a través de la extracción de características de audios y clasificación k-nn y svm.

La falta de prevención por parte de los conductores lleva a revisar sus vehículos cuando presentan alguna falla que evita que el automóvil funcione. Algunas de estas fallas se presentan por falta de mantenimiento, desconocimiento o por descuido del propietario, así como elementos naturales tales como polvo y agua. Una de las fallas que se presenta es el desgaste de electrodos en bujías. En este trabajo se desarrolló una técnica no invasiva que detecta y clasifica puntualmente las fallas por desgaste de electrodos en bujías de automóviles para prevenir daños más graves, y un mayor consumo de combustible. Al ser una técnica no invasiva se reduce el tiempo en el que el automóvil se encuentra en mantenimiento. El proyecto se desarrolló en tres etapas. En la primera se realizó la grabación de las señales acústicas provenientes de dos motores de automóviles (Honda Civic y Seat Ibiza) con desgaste en los electrodos de las bujías. Dichas grabaciones se sometieron a un análisis en donde se etiquetaron con el fin de tener tres clasificaciones posibles: ninguna falla, 1 falla y 2 fallas. En la segunda etapa se realizó un pre-procesamiento en la que se acortaron en duración las grabaciones, se obtuvieron los espectrogramas y se extrajeron tanto las características MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) como las características estadísticas de primer y segundo grado (Media, Mediana, Moda, desviación estándar, varianza, percentiles, etc) de las señales acústicas, para construir dos bases de datos. La detección de fallas se llevó a cabo mediante los clasificadores K-NN (K Nearest Neighbour) y SVM (Support Vector Machine). Las bases de datos se subdividieron en dos subconjuntos con el fin de entrenar y validar los modelos de clasificación. En la tercera etapa se utilizó el escáner ELM327 para determinar el consumo de combustible en cada una de las pruebas realizadas a los dos automóviles. La clasificación utilizando las características de los espectrogramas produjeron una eficiencia del 100% en el entrenamiento y un 53% en la validación del modelo en el mejor de los casos. Cuando se utilizaron las características estadísticas y MFCC la eficiencia en el entrenamiento bajo al 95% y subió hasta el 100% en la validación. De acuerdo a los registros obtenidos del consumo de combustible se tiene que con la presencia de una bujía con electrodos desgastados el consumo incrementa un 2%, mientras que con la presencia de dos bujías con electrodos desgastados el consumo incrementa hasta un 8%. El uso de MFCC y características estadísticas incrementa la eficiencia de la clasificación de las señales acústicas

Use of Pattern Classification Algorithms to Interpret Passive and Active Data Streams from a Walking-Speed Robotic Sensor Platform

In order to perform useful tasks for us, robots must have the ability to notice, recognize, and respond to objects and events in their environment. This requires the acquisition and synthesis of information from a variety of sensors. Here we investigate the performance of a number of sensor modalities in an unstructured outdoor environment, including the Microsoft Kinect, thermal infrared camera, and coffee can radar. Special attention is given to acoustic echolocation measurements of approaching vehicles, where an acoustic parametric array propagates an audible signal to the oncoming target and the Kinect microphone array records the reflected backscattered signal. Although useful information about the target is hidden inside the noisy time domain measurements, the Dynamic Wavelet Fingerprint process (DWFP) is used to create a time-frequency representation of the data. A small-dimensional feature vector is created for each measurement using an intelligent feature selection process for use in statistical pattern classification routines. Using our experimentally measured data from real vehicles at 50 m, this process is able to correctly classify vehicles into one of five classes with 94% accuracy. Fully three-dimensional simulations allow us to study the nonlinear beam propagation and interaction with real-world targets to improve classification results