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DeepGDM: Deep Learning for Gas Distribution Mapping

  • Gas distribution mapping (GDM) is a valuable tool for monitoring the distribution of gases in various applications, including environmental monitoring, emergency response, and industrial safety. While GDM is actively researched in the scope of gas-sensitive mobile robots (Mobile Robot Olfaction), there is a potential for broader applications utilizing sensor networks. This presentation gives an overview of the different approaches to GDM and motivate the use of a deep-neural network-based approach. As access to ground truth representations of gas distributions remains a challenge in GDM research, an approach for the simulation of realistic-shaped synthetic gas plumes is described, which was used for training Gas Distribution Decoder, a deep neural network for spatial interpolation of spatially sparse gas measurements.

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Metadaten
Autor*innen:Nicolas P. Winkler
Koautor*innen:A. J. Lilienthal, E. Schaffernicht, Patrick P. Neumann
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Deep learning; Environmental monitoring; Mobile robot olfaction
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Umwelt
Umwelt / Sensorik
Veranstaltung:AASS Seminar
Veranstaltungsort:Örebro, Sweden
Beginndatum der Veranstaltung:08.06.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:12.06.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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