Robust sound event detection in bioacoustic sensor networks

Bioacoustic sensors, sometimes known as autonomous recording units (ARUs), can record sounds of wildlife over long periods of time in scalable and minimally invasive ways. Deriving per-species abundance estimates from these sensors requires detection, classification, and quantification of animal vocalizations as individual acoustic events. Yet, variability in ambient noise, both over time and across sensors, hinders the reliability of current automated systems for sound event detection (SED), such as convolutional neural networks (CNN) in the time-frequency domain. In this article, we develop, benchmark, and combine several machine listening techniques to improve the generalizability of SED models across heterogeneous acoustic environments. As a case study, we consider the problem of detecting avian flight calls from a ten-hour recording of nocturnal bird migration, recorded by a network of six ARUs in the presence of heterogeneous background noise. Starting from a CNN yielding state-of-the-art accuracy on this task, we introduce two noise adaptation techniques, respectively integrating short-term (60 milliseconds) and long-term (30 minutes) context. First, we apply per-channel energy normalization (PCEN) in the time-frequency domain, which applies short-term automatic gain control to every subband in the mel-frequency spectrogram. Secondly, we replace the last dense layer in the network by a context-adaptive neural network (CA-NN) layer. Combining them yields state-of-the-art results that are unmatched by artificial data augmentation alone. We release a pre-trained version of our best performing system under the name of BirdVoxDetect, a ready-to-use detector of avian flight calls in field recordings.Comment: 32 pages, in English. Submitted to PLOS ONE journal in February 2019; revised August 2019; published October 201

Vision-based analysis of pedestrian traffic data

Reducing traffic congestion has become a major issue within urban environments. Traditional approaches, such as increasing road sizes, may prove impossible in certain scenarios, such as city centres, or ineffectual if current predictions of large growth in world traffic volumes hold true. An alternative approach lies with increasing the management efficiency of pre-existing infrastructure and public transport systems through the use of Intelligent Transportation Systems (ITS). In this paper, we focus on the requirement of obtaining robust pedestrian traffic flow data within these areas. We propose the use of a flexible and robust stereo-vision pedestrian detection and tracking approach as a basis for obtaining this information. Given this framework, we propose the use of a pedestrian indexing scheme and a suite of tools, which facilitates the declaration of user-defined pedestrian events or requests for specific statistical traffic flow data. The detection of the required events or the constant flow of statistical information can be incorporated into a variety of ITS solutions for applications in traffic management, public transport systems and urban planning

Wireless colorimetric readout to enable resource-limited point-of-care

Patientennahe Diagnostik in Entwicklungsländer birgt spezielle Herausforderungen, die ihren Erfolg bisher begrenzen. Diese Arbeit widmet sich daher der Entwicklung eines in seiner Herstellung skalierbaren und vielseitig einsetzbaren funkbasierten Auslesegerätes für Laborteststreifen. Durch die Kombination einer wachsenden Auswahl an papierbasierten Teststreifendiagnostiken mit gedruckter Elektronik und unter Berücksichtigung des diagnostischen Alltags im südlichen Afrika wurde ein Gerät entwickelt, das Teststreifen zuverlässig ausliest und die Daten per Funk an eine Datenbank übertragen kann. Die Technik basiert auf RFID-Tags (radio frequency identification devices), welche auf verschiedene flexible Substrate gedruckt wurden, um die technische Umsetzbarkeit und Funktionalität zu evaluieren. Um den Preis für die geplante Anwendung niedrig zu halten, wurden unter anderem Papier und Karton als Substrate genutzt. Das Ergebnis dieser Studie sind passive RFID-Tags auf unterschiedlichen, meist günstigen Substraten, die über eine Distanz von über 75 mm betrieben und ausgelesen werden können. Basierend auf der über RFID bereitgestellten Energie und Datenübertragung wurde eine Ausleseeinheit für Standardpapierstreifentests entwickelt und integriert. Durch das Auslesen verschiedener Teststreifen wurde das Gerät evaluiert und in seiner Aussagekraft mit einer scanner-basierten Aufnahme und anschließender Bildanalyse (ImageJ), einem kommerziellen Auslesegerät sowie einer manuellen Auslesung mit Hilfe von Farbtabellen verglichen. Das Gerät kann die Streifen zuverlässig auslesen und die Daten über die RFID-Schnittstelle übertragen. Die funkbasierte Ausleseeinheit ist mit verschiedenen kommerziellen Teststreifen sowohl im biodiagnostischen (lateral flow tests) wie auch im chemischen Bereich (pH-Wert) kompatibel. Die modulare Lösung erlaubt ein breites Einsatzgebiet und führt dadurch zu reduzierten Trainingszeiten der Anwender und einer zuverlässigen Handhabung. Die vorgestellte Lösung ist äußerst kostengünstig und bedarf keiner Wartung, wodurch sie sich sehr gut für den Einsatz in abgelegenen Feldkrankenhäusern eignet. Es wurde ein skalierbarer Prototyp entwickelt, der auf konventionellen Herstellungsverfahren der Verpackungsindustrie aufbaut. Aktuell handelt es sich noch um einen bogenbasierten Prozess, der sich aber prinzipiell auch auf Rolle-zu-Rolle Maschinen übertragen lässt. Bei der Entwicklung des Geräts spielte die Möglichkeit der lokalen Herstellung in den Einsatzländern eine große Rolle. Diese hätte neben der Generierung von Arbeitsplätzen auch den Vorteil einer einfacheren Verteilung der Geräte in ländliche Regionen, in denen sie den größten Nutzen für die Diagnostik erzielen würden

Real-time human ambulation, activity, and physiological monitoring:taxonomy of issues, techniques, applications, challenges and limitations

Automated methods of real-time, unobtrusive, human ambulation, activity, and wellness monitoring and data analysis using various algorithmic techniques have been subjects of intense research. The general aim is to devise effective means of addressing the demands of assisted living, rehabilitation, and clinical observation and assessment through sensor-based monitoring. The research studies have resulted in a large amount of literature. This paper presents a holistic articulation of the research studies and offers comprehensive insights along four main axes: distribution of existing studies; monitoring device framework and sensor types; data collection, processing and analysis; and applications, limitations and challenges. The aim is to present a systematic and most complete study of literature in the area in order to identify research gaps and prioritize future research directions

Tahap penguasaan, sikap dan minat pelajar Kolej Kemahiran Tinggi MARA terhadap mata pelajaran Bahasa Inggeris

Kajian ini dilakukan untuk mengenal pasti tahap penguasaan, sikap dan minat pelajar Kolej Kemahiran Tinggi Mara Sri Gading terhadap Bahasa Inggeris. Kajian yang dijalankan ini berbentuk deskriptif atau lebih dikenali sebagai kaedah tinjauan. Seramai 325 orang pelajar Diploma in Construction Technology dari Kolej Kemahiran Tinggi Mara di daerah Batu Pahat telah dipilih sebagai sampel dalam kajian ini. Data yang diperoleh melalui instrument soal selidik telah dianalisis untuk mendapatkan pengukuran min, sisihan piawai, dan Pekali Korelasi Pearson untuk melihat hubungan hasil dapatan data. Manakala, frekuensi dan peratusan digunakan bagi mengukur penguasaan pelajar. Hasil dapatan kajian menunjukkan bahawa tahap penguasaan Bahasa Inggeris pelajar adalah berada pada tahap sederhana manakala faktor utama yang mempengaruhi penguasaan Bahasa Inggeris tersebut adalah minat diikuti oleh sikap. Hasil dapatan menggunakan pekali Korelasi Pearson juga menunjukkan bahawa terdapat hubungan yang signifikan antara sikap dengan penguasaan Bahasa Inggeris dan antara minat dengan penguasaan Bahasa Inggeris. Kajian menunjukkan bahawa semakin positif sikap dan minat pelajar terhadap pengajaran dan pembelajaran Bahasa Inggeris semakin tinggi pencapaian mereka. Hasil daripada kajian ini diharapkan dapat membantu pelajar dalam meningkatkan penguasaan Bahasa Inggeris dengan memupuk sikap positif dalam diri serta meningkatkan minat mereka terhadap Bahasa Inggeris dengan lebih baik. Oleh itu, diharap kajian ini dapat memberi panduan kepada pihak-pihak yang terlibat dalam membuat kajian yang akan datang

Future and present needs of remote sensing in geography

Need for improved data analysis, information processing, research programs, and teaching methods in remote sensing in geograph

Autonomous flight and remote site landing guidance research for helicopters

Automated low-altitude flight and landing in remote areas within a civilian environment are investigated, where initial cost, ongoing maintenance costs, and system productivity are important considerations. An approach has been taken which has: (1) utilized those technologies developed for military applications which are directly transferable to a civilian mission; (2) exploited and developed technology areas where new methods or concepts are required; and (3) undertaken research with the potential to lead to innovative methods or concepts required to achieve a manual and fully automatic remote area low-altitude and landing capability. The project has resulted in a definition of system operational concept that includes a sensor subsystem, a sensor fusion/feature extraction capability, and a guidance and control law concept. These subsystem concepts have been developed to sufficient depth to enable further exploration within the NASA simulation environment, and to support programs leading to the flight test

Practical applications of multi-agent systems in electric power systems

The transformation of energy networks from passive to active systems requires the embedding of intelligence within the network. One suitable approach to integrating distributed intelligent systems is multi-agent systems technology, where components of functionality run as autonomous agents capable of interaction through messaging. This provides loose coupling between components that can benefit the complex systems envisioned for the smart grid. This paper reviews the key milestones of demonstrated agent systems in the power industry and considers which aspects of agent design must still be addressed for widespread application of agent technology to occur