A Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM)-based fiber optic surveillance system for pipeline integrity threat detection
Autores
Tejedor Noguerales, Javier; Macías Guarasa, Javier; Fidalgo Martins, Hugo; Martín López, Sonia; González Herráez, MiguelIdentificadores
Enlace permanente (URI): http://hdl.handle.net/10017/36467DOI: 10.1364/OFS.2018.WF36
Editor
OSA Publishing
Fecha de publicación
2018-09-24Fecha fin de embargo
2019-12-01Patrocinadores
European Commission
Ministerio de Economía y Competitividad
Comunidad de Madrid
Universidad de Alcalá
Cita bibliográfica
Tejedor, J., Macías-Guarasa, J., Martins, H. F., Martin-López, S. & González-Herráez, M. 2018, "A Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM)-based fiber optic surveillance system for pipeline integrity threat detection", in 26th International Conference on Optical Fiber Sensors, OSA Technical Digest (Optical Society of America, 2018), paper WF36.
Palabras clave
Fiber optics sensors
Pattern Recognition
Descripción
26th International Conference on Optical Fiber Sensors OFS-26, 24/09/2018-28/09/2018, Lausanne, Suiza.
Proyectos
info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/307441/EU/Ubiquitous optical FIbre NErves/U-FINE
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/722509/EU/Fibre Nervous Sensing Systems/FINESSE
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/WaterJPI-JC-2015-04/EU/Dikes and Debris Flows Monitoring by Novel Optical Fiber Sensors/DOMINO
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TEC2015-71127-C2-2-R/ES/REDUCCION DE LOS EFECTOS DE RUIDO EN SISTEMAS DE FIBRA OPTICA NO LINEALES/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2013-47630-C2-1-R/ES/SUPERVISION DE PATRONES DE COMPORTAMIENTO HUMANO MEDIANTE MULTIPLES SENSORES/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2016-75982-C2-1-R/ES/DETECCION SEMANTICA MULTISENSORIAL DE SITUACIONES ANOMALAS EN ENTORNOS SIN RESTRICCIONES/
info:eu-repo/grantAgreement/UAH//CCGP2017%2FEXP-025
info:eu-repo/grantAgreement/CAM//S2009%2FMIT2790/ES/Sensores e INstrumentación en tecnologías FOTÓNicas/SINFOTON
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Versión del editor
http://dx.doi.org/10.1364/OFS.2018.WF36Derechos
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
(c) OSA, 2018
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
Resumen
A pipeline integrity threat detection system using Distributed Acoustic Sensing and Artificial Intelligence (AI) is presented. The AI uses a combination of Gaussian Mixture Models and Hidden Markov Models (GMMs-HMMs), outperforming our former GMM-based system.
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