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.
Autor*innen: | Nicolas P. Winkler |
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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 |