VIGILANCIA ACUSTICA INTELIGENTE DE INTERIORES PARA EL ANALISIS Y MODELADO DE ESC...
VIGILANCIA ACUSTICA INTELIGENTE DE INTERIORES PARA EL ANALISIS Y MODELADO DE ESCENAS PARA LA DETECCION DE COMPORTAMIENTOS ANOMALOS DE PERSONAS Y MAQUINAS
SMILODON INCLUYE IMPORTANTES MEJORAS EN LA CONCEPTUALIZACION, EL DISEÑO, LA IMPLEMENTACION Y LAS PRUEBAS DE SISTEMAS PARA LA DETECCION DE ANOMALIAS EN EL COMPORTAMIENTO DE LAS PERSONAS Y EL FUNCIONAMIENTO DE LAS MAQUINAS. SE PROPO...
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UNIVERSIDAD DE ALCALÁ
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores847
Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Información adicional privada
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Información proyecto PID2021-129043OB-I00
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE ALCALÁ
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores847
Presupuesto del proyecto
218K€
Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
SMILODON INCLUYE IMPORTANTES MEJORAS EN LA CONCEPTUALIZACION, EL DISEÑO, LA IMPLEMENTACION Y LAS PRUEBAS DE SISTEMAS PARA LA DETECCION DE ANOMALIAS EN EL COMPORTAMIENTO DE LAS PERSONAS Y EL FUNCIONAMIENTO DE LAS MAQUINAS. SE PROPONE UNA ARQUITECTURA DE DETECCION BASADA EN SENSORES ACUSTICOS, CON LA COLABORACION DE OTROS TIPOS DE SENSORES, COMO CAMARAS, PARA GENERAR CONOCIMIENTO SOBRE LA ESCENA. LOS SENSORES ACUSTICOS PERMITIRAN DETECTAR, LOCALIZAR Y RECONOCER EVENTOS ACUSTICOS RELACIONADOS CON EL COMPORTAMIENTO DE LAS PERSONAS O EL FUNCIONAMIENTO DE LAS MAQUINAS. LA ARQUITECTURA DE LOS ARRAYS DEBE SER LO SUFICIENTEMENTE FLEXIBLE COMO PARA PERMITIR LA IMPLEMENTACION DE ALGORITMOS DOA DE SEÑALES DE BANDA ESTRECHA, ALGORITMOS DOA DE SEÑALES BANDA ANCHA Y DOA PARA SEÑALES IMPULSIVAS. LA COOPERACION CON LAS CAMARAS 3D AYUDARA A RESOLVER EL PROBLEMA. SE DISEÑARAN LOS ALGORITMOS ADECUADOS PARA ESTE PROBLEMA. LOS ALGORITMOS DE RECONOCIMIENTO DEL SONIDO SU LOCALIZACION COOPERARAN PARA CREAR EL ANALISIS DE LA ESCENA. EL PROBLEMA DEL RECONOCIMIENTO DE EVENTOS SONOROS ES MUY COMPLEJO Y EXISTEN NUEVOS ENFOQUES EN LA LITERATURA, QUE SERAN EXPLORADOS EN EL PROYECTO. EL APRENDIZAJE TRANSVERSAL ES UN ENFOQUE NOVEDOSO QUE SE APLICARA EN EL PROYECTO Y QUE PODRIA AYUDAR A DISEÑAR SOLUCIONES UTILIZANDO EL APRENDIZAJE PROFUNDO CUANDO EL NUMERO DE MUESTRAS PARA EL ENTRENAMIENTO NO ES ELEVADO. ADEMAS, LA APLICACION DE ESTRATEGIAS DE REIDENTIFICACION EN ESTE CAMPO TENDRA UN ALTO IMPACTO CIENTIFICO, PARA IMPLEMENTAR ALGORITMOS DE SEGUIMIENTO CUANDO HAYA INTERVALOS DE SILENCIO DURANTE LA VIGILANCIA. EL USO DE TECNICAS AVANZADAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PERMITIRA LA DETECCION DE ANOMALIAS. PARA ESTA TAREA SE DEBEN RESOLVER PROBLEMAS PROPIOS DEL CAMPO DEL PROCESAMIENTO DE SONIDO, COMO EL PROCESAMIENTO DE SERIES TEMPORALES, EN LUGAR DE IMAGENES FIJAS. SE PROPONE EL USO DE "AUTOCODIFICADORES" Y "TRANSFERENCIA DE APRENDIZAJE", BASADOS EN REDES PREVIAMENTE ENTRENADAS CON GRANDES BASES DE DATOS Y LUEGO AJUSTADAS CON LOS DATOS DISPONIBLES. EL PROYECTO TAMBIEN PRETENDE REALIZAR UNA CARACTERIZACION DE ANOMALIAS BASADA EN CARACTERISTICAS DE ALTO NIVEL, GRACIAS A LA COLABORACION DE EXPERTOS EN FACTORES HUMANOS.EL PROYECTO PROPUESTO PUEDE DAR LUGAR A UN SISTEMA DE UTILIDAD PRACTICA EN APLICACIONES DE SEGURIDAD Y VIGILANCIA, PARA LA DETECCION DE LA VIOLENCIA, O PARA MANTENER LA SEGURIDAD EN INSTALACIONES INDUSTRIALES DENTRO DE LA ESTRATEGIA DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO. LOS NUEVOS ALGORITMOS QUE SE DESARROLLARAN Y LAS BASES DE DATOS QUE SE GENERARAN TENDRAN IMPACTO EN LA COMUNIDAD INVESTIGADORA, QUE SE MAXIMIZARA CON ACCIONES ESPECIFICAS. ETECCION DE ANOMALIAS\MANTENIMIENTO PREDICTIVO\APRENDIZAJE PROFUNDO\ANALISIS DE ESCENAS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\PROCESADO EN ARRAY