SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-62924"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:mdh-62924" > Intelligent detecti...

Intelligent detection of warning bells at level crossings through deep transfer learning for smarter railway maintenance

De Donato, Lorenzo (författare)
University of Naples Federico II, Italy,Univ Naples Federico II, Italy
Marrone, Stefano (författare)
University of Naples Federico II, Italy,Univ Naples Federico II, Italy
Flammini, Francesco, Senior Lecturer, 1978- (författare)
Linnéuniversitetet,Mälardalens universitet,Innovation och produktrealisering,Department of Computer Science and Media Technology, Linnaeus University, Växjö, 351 95, Sweden,Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM),Mälardalen University, Sweden
visa fler...
Sansone, Carlo (författare)
University of Naples Federico II, Italy,Univ Naples Federico II, Italy
Vittorini, Valeria (författare)
University of Naples Federico II, Italy,Univ Naples Federico II, Italy
Nardone, Roberto (författare)
University of Naples “Parthenope”, Italy,Univ Naples Parthenope, Italy
Mazzariello, Claudio (författare)
Digital & Lumada Solutions, Hitachi Rail STS, Italy
Bernaudin, Frederic (författare)
Digital & Lumada Solutions, Hitachi Rail STS, Italy
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Elsevier Ltd, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Engineering applications of artificial intelligence. - : Elsevier Ltd. - 0952-1976 .- 1873-6769. ; 123
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Level Crossings are among the most critical railway assets, concerning both the risk of accidents and their maintainability, due to intersections with promiscuous traffic and difficulties in remotely monitoring their health status. Failures can be originated from several factors, including malfunctions in the bar mechanisms and warning devices, such as light signals and bells. This paper focuses on the intelligent detection of anomalies in warning bells through non-intrusive acoustic monitoring by: (1) introducing a new concept for autonomous monitoring of level crossings; (2) generating and sharing a specific dataset collecting relevant audio signals from publicly available audio recordings; (3) implementing and evaluating a solution combining deep learning and transfer learning for warning bell detection. The results show a high accuracy in detecting anomalies and suggest viability of the approach in real-world applications, especially where network cameras with on-board microphones are installed for multi-purpose level crossing surveillance.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Annan samhällsbyggnadsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Other Civil Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Transportteknik och logistik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Transport Systems and Logistics (hsv//eng)

Nyckelord

Anomaly detection
Artificial intelligence
Audio analytics
Machine learning
Predictive maintenance
Railway safety
Bells
Deep learning
Health risks
Learning systems
Railroad accidents
Railroad crossings
Railroad transportation
Audio analytic
Intelligent detection
Level crossing
Machine-learning
Railway maintenance
Risk of accidents
Transfer learning
Railroads
Informatik

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy