Learning From the Past: Sequential Deep Learning for Gas Distribution Mapping
- To better understand the dynamics in hazardous environments, gas distribution mapping aims to map the gas concentration levels of a specified area precisely. Sampling is typically carried out in a spatially sparse manner, either with a mobile robot or a sensor network and concentration values between known data points have to be interpolated. In this paper, we investigate sequential deep learning models that are able to map the gas distribution based on a multiple time step input from a sensor network. We propose a novel hybrid convolutional LSTM - transpose convolutional structure that we train with synthetic gas distribution data. Our results show that learning the spatial and temporal correlation of gas plume patterns outperforms a non-sequential neural network model.
Autor*innen: | Nicolas P. WinklerORCiD |
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Koautor*innen: | O. Kotlyar, E. Schaffernicht, H. Fan, H. Matsukura, H. Ishida, Patrick P. NeumannORCiD, A. J. Lilienthal |
Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2022 |
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: | Convolutional LSTM; Gas Distribution Mapping; Sequential Learning; Spatial Interpolation |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Umwelt |
Umwelt / Sensorik | |
Veranstaltung: | ROBOT2022: Fifth Iberian Robotics Conference |
Veranstaltungsort: | Zaragoza, Spain |
Beginndatum der Veranstaltung: | 22.11.2022 |
Enddatum der Veranstaltung: | 25.11.2022 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 29.11.2022 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |