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Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021. An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM / Nicolas Manzini (2022)  

Public Titre de série : Proceedings of the 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures : EUROSTRUCT 2021 Titre : An automated machine learning-based approach for structural novelty detection based on SHM Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Manzini, Auteur ; Ndeye Mar, Auteur ; Franziska Schmidt, Auteur ; Jean-François Bercher, Auteur ; André Orcesi, Auteur ; Pierre Marchand, Auteur ; Julien Gazeaux , Auteur ; Christian Thom , Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2022 Collection : Lecture Notes in Civil Engineering num. 200 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : EUROSTRUCT 2021, 1st Conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures 29/08/2021 01/09/2021 Padoue Italie Proceedings Springer Importance : pp 1180 - 1189 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] détection d'anomalie [Termes IGN] ouvrage d'art [Termes IGN] pont [Termes IGN] régression multiple [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] résidu [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Résumé : (auteur) One major goal of structural health monitoring (SHM) is to detect, and possibly locate, quantify or predict damage on structures. Without detailed knowledge of structural mechanical behavior, data analysis is a complex task and operational monitoring is often limited to the use of more or less arbitrary thresholds. Data-driven techniques, which rely on a statistical analysis of data, have encountered a growing interest over the past two decades. In parallel, SHM is now increasingly considered for several types of structures with the development of low-cost sensors and IoT. In this context, this paper proposes an approach based on multiple automated machine learning-based models for novelty detection and location in monitoring data. This study focuses on the monitoring of large structures with multiple sensors. For each sensor, multiple regression models (based on neural networks) are generated using the same training set, with various input data: internal temperature, environmental conditions, or data from other sensors deployed on the structure. Anomalies are then identified in the dataset based on residuals between model outputs and in situ data. For a given sensor, residuals of all models are then compiled to produce an anomaly indicator. This paper presents some of the results obtained on data acquired from the monitoring of a large concrete bridge. Some anomalies are simulated and added to the dataset to demonstrate the detection performance of the proposed approach. Numéro de notice : C2021-086 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-030-91877-4_134 Date de publication en ligne : 12/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-91877-4_134 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99378

Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities / Li Tiancheng (2021)  

Public Titre : Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities Type de document : Monographie Auteurs : Li Tiancheng, Éditeur scientifique ; Jan Junkun, Éditeur scientifique ; Cao Yue, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0123-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] capteur (télédétection) [Termes IGN] cartographie et localisation simultanées [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] détection de cible [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] Extreme Gradient Machine [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] Inférence floue [Termes IGN] internet des objets [Termes IGN] logique floue [Termes IGN] navigation autonome [Termes IGN] odomètre [Termes IGN] positionnement en intérieur [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] simulation de signal [Termes IGN] ville intelligente Résumé : (éditeur) The rapid development of advanced, arguably, intelligent sensors and their massive deployment provide a foundation for new paradigms to combat the challenges that arise in significant tasks such as positioning, tracking, navigation, and smart sensing in various environments. Relevant advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are also finding rapid adoption by industry and fan the fire. Consequently, research on intelligent sensing systems and technologies has attracted considerable attention during the past decade, leading to a variety of effective applications related to intelligent transportation, autonomous vehicles, wearable computing, wireless sensor networks (WSN), and the internet of things (IoT). In particular, the sensors community has a great interest in novel, intelligent information fusion, and data mining methods coupling AI and ML for substantial performance enhancement, especially for the challenging scenarios that make traditional approaches inappropriate. This reprint book has collected 14 excellent papers that represent state-of-the-art achievements in the relevant topics and provides cutting-edge coverage of recent advances in sensor signal and data mining techniques, algorithms, and approaches, particularly applied for positioning, tracking, navigation, and smart sensing. Note de contenu : 1- MIMU/odometer fusion with state constraints for vehicle positioning during BeiDou signal outage: Testing and results 2- Autonomous road roundabout detection and navigation system for smart vehicles and cities using laser simulator–fuzzy logic algorithms and sensor fusion 3- An elaborated signal model for simultaneous range and vector velocity estimation in FMCW radar 4- Hybrid solution combining Kalman filtering with Takagi–Sugeno fuzzy inference system for online car-following model calibration 5- Computationally efficient cooperative dynamic range-only SLAM based on sum of Gaussian filter 6- LoRaWAN geo-tracking using map matching and compass sensor fusion 7- A robust multi-sensor data fusion clustering algorithm based on density peaks 8- Extended target marginal distribution Poisson multi-Bernoulli mixture filter 9- A multi-core object detection coprocessor for multi-scale/type classification applicable to IoT devices 10- Leveraging uncertainties in softmax decision-making models for low-power IoT devices 11- Implementing deep learning techniques in 5G IoT networks for 3D indoor positioning: DELTA (DeEp Learning-Based Co-operaTive Architecture) 12- A novel hybrid algorithm based on Grey Wolf optimizer and fireworks algorithm 13- Passenger flow forecasting in metro transfer station based on the combination of singular spectrum analysis and AdaBoost-weighted extreme learning machine 14- A unified fourth-order tensor-based smart community system Numéro de notice : 28609 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0123-9 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0123-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99453

Smart cities / Anuar Mohamed Kassim (2021)  

Public Titre : Smart cities : Their framework and applications Type de document : Monographie Auteurs : Anuar Mohamed Kassim, Éditeur scientifique ; Lufti Al-Sharif, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 288 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-296-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Urbanisme [Termes IGN] bâtiment [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] données massives [Termes IGN] handicap [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] internet des objets [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] sécurité informatique [Termes IGN] sécurité routière [Termes IGN] transport public [Termes IGN] urbanisation [Termes IGN] ville durable [Termes IGN] ville intelligente Résumé : (éditeur) The development of smart cities is important and beneficial to a government and its citizens. With the advent of the smartphone, rapid and reliable communication between and among individuals and governments has become ubiquitous. Everything can be connected and accessed easily with the touch of a finger. Changes in mobile internet telecommunication systems allow for the advance of new urbanization using smart city development methods. The evolution of technology in Industry 4.0, such as the advancement of cutting-edge sensors utilizing the Internet of things (IoT) concept, has wide applications in developing various smart systems. This publication analyzes the interconnected cyber-physical systems inherent in smart cities, and the development methods and applications thereof. Note de contenu : 1. Application of advanced framework technology in smart cities to improve resource utilization 2. Orchestrating smart cities, new disruptive business models and informal enterprises 3. Does smart city development promote urbanization in India? 4. Smart buildings: A model approach for institutional buildings 5. Standard elevator information schema: Its origins, features and example applications 6. A universal methodology for generating elevator passenger origin-destination pairs for calculation and simulation 7. Data compression strategies for use in advanced metering infrastructure networks 8. Energy management and optimal power scheduling in a smart building under uncertainty 9. Cognitive dynamic system for AC state estimation and cyber-attack detection in smart grid 10. Architecture of a telemonitoring system for the mobility of the elderly in wheelchairs supported by Internet of things technologies as a component of a smart city 11. Smart growth and transit oriented development: Financing and execution challenges in India 12. Estimation of the efficiency indices for operating the vertical transportation systems 13. Passive safety of children carriages on busses 14. T-S fuzzy observers to design actuator fault-tolerant control for automotive vehicle lateral dynamics Numéro de notice : 28693 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE/URBANISME Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87707 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87707 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100307

Développement d’une méthode d’intégration systématique des capteurs dans le BIM pour les constructions durables / Yasmine El Khadraoui (2020)  

Public Titre : Développement d’une méthode d’intégration systématique des capteurs dans le BIM pour les constructions durables Type de document : Mémoire Auteurs : Yasmine El Khadraoui, Auteur Editeur : Le Mans : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 2020 Importance : 56 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Mémoire présenté en vue d'obtenir le diplome d'Ingénieur CNAM Spécialité Géomètre et Topographe Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] format Industry foudation classes IFC [Termes IGN] intégration de données [Termes IGN] internet des objets [Termes IGN] interopérabilité [Termes IGN] maquette numérique [Termes IGN] modèle conceptuel de données localisées [Termes IGN] modélisation 3D du bâti BIM [Termes IGN] outil d'aide à la décision [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Index. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Résumé : (auteur) De nos jours, nous remarquons le développement et la progression de la modélisation 3D des maquettes numériques dans le secteur de bâtiment ce qui pousse les géomètres à utiliser cette nouvelle technologie et intégrer le BIM dans le processus d’auscultation des ouvrages. Ce mémoire propose une méthode qui permet une opération d’automatisation d’intégration des données de capteurs de surveillance des ouvrages dans la maquette BIM. La technologie de l'Internet des objets (IoT) est utilisée pour acquérir des données opérationnelles sur les installations des bâtiments et des données environnementales en temps réel pour soutenir la gestion des installations (FM) et mieux gérer les opérations de maintenances. Ce processus permet une bonne gestion des ouvrages et une meilleure anticipation des problèmes à envisager. Note de contenu : Introduction 1- Building information Modeling 2- Modélisation des données à intégrer dans la maquette 3- Installation et configuration du système sur deux sites Conclusion Numéro de notice : 28645 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire ingénieur ESGT Organisme de stage : CEMENTYS DOI : sans En ligne : https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03116146/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99733

Surveillance de santé structurale des ouvrages d'art incluant les systèmes de positionnement par satellites / Nicolas Manzini (2020)  

Public Titre : Surveillance de santé structurale des ouvrages d'art incluant les systèmes de positionnement par satellites Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Nicolas Manzini, Auteur ; André Orcesi, Directeur de thèse ; Christian Thom , Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Importance : 215 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de géodésie spatiale [Termes IGN] auscultation d'ouvrage [Termes IGN] déformation d'édifice [Termes IGN] Géocube [Termes IGN] pont [Termes IGN] positionnement par GNSS [Termes IGN] récepteur GPS [Termes IGN] réseau de capteurs [Termes IGN] RTKLIB [Termes IGN] surveillance d'ouvrage Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La surveillance de santé structurale, ou structural health monitoring (SHM), a pour objectif de caractériser et suivre au cours du temps le comportement et les performances de structures de génie civil. Le SHM repose sur l'établissement d'indicateurs de santé ou de performance permettant de détecter, et si possible localiser, quantifier ou prédire un endommagement de la structure. Aujourd'hui, le SHM exploite encore très peu les déplacements absolus d'une structure, la majorité des capteurs étant limités à des mesures locales ou relatives. Le Global Positioning System (GPS) est accessible au grand public depuis l'an 2000. Il a depuis été rejoint par d'autres systèmes aux principes similaires, formant les Global Navigation Satellite Systems (GNSS), qui offrent des solutions de positionnement absolu pouvant atteindre une précision millimétrique. Cette thèse prend place dans le contexte où les GNSS apparaissent comme de bons candidats pour compléter des instrumentations SHM traditionnelles. Des résultats d'études récentes sur des solutions GNSS à bas coût (antennes de petite taille, récepteurs monofréquence) ont motivé l'orientation des travaux sur l'utilisation de ce type de solutions. Le compromis effectué sur les performances matérielles est contrebalancé par l'utilisation d'un traitement spécifique et par la possibilité de déployer plus de capteurs sur un ouvrage pour un investissement identique. Ces travaux se concentrent sur les structures de grande taille, comme les ouvrages d'art ou les immeubles de grande hauteur, dont le suivi est complexe en raison de leurs dimensions, et qui sont plus à même de produire des déplacements observables par des stations GNSS. La finalité des travaux entrepris est de répondre à la question suivante : peut-on, et comment, utiliser des stations GNSS à bas coût pour détecter des anomalies ou un changement sur une structure de génie civil ? La première partie de cette thèse a été consacrée à l'évaluation expérimentale de solutions GNSS à bas coût. Différentes combinaisons d'antennes et de récepteurs ont été évaluées en utilisant un positionnement relatif sur la phase, afin de sélectionner une station efficiente. En parallèle, l'impact de plusieurs paramètres de calcul ont été évalués dans des scénarios expérimentaux fixes et dynamiques afin de proposer une solution GNSS, comprenant matériel et traitement, optimale. Un positionnement infracentimétrique est obtenu avec la solution sélectionnée. La seconde partie de la thèse considère les données issues de l'instrumentation de deux ouvrages d'art par des réseaux de capteurs GNSS intelligents, les Geocubes, dont les composantes sont similaires à celles évaluées dans la première partie. L'analyse des séries par comparaison et corrélation aux températures et gradients internes des structures a permis de valider la capacité des stations déployées à suivre la réponse des ouvrages aux effets environnementaux. Leur étude a également mis en avant la redondance des observations grâce à l'étude des corrélations plus ou moins fortes entre les séries GNSS acquises. La dernière partie de la thèse est consacrée à l'utilisation de modèles prédictifs des séries GNSS pour la détection d'anomalies sur ouvrage. En l'absence de données thermiques et de modèles mécaniques complets et disponibles pour les structures étudiées, l'approche des modèles par apprentissage exploitant les données d'un réseau de capteurs GNSS a été choisie. La comparaison de plusieurs outils de régression a permis de sélectionner les réseaux de neurones récurrents (RNN) comme outil privilégié. Enfin, une stratégie de détection des anomalies, exploitant plusieurs modèles prédictifs pour chaque série temporelle, a été proposée et testée sur des anomalies réelles observées, puis simulées. Numéro de notice : 17532 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Génie civil : Université Paris-Est : 2020 Organisme de stage : laboratoire EMGCU nature-HAL : Thèse En ligne : https://hal.science/tel-03143785 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97347

A hydrological sensor web ontology based on the SSN ontology: A case study for a flood / Chao Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 1 (January 2018)  

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Structural health monitoring using a GPS sensor network / Nicolas Manzini (2018)  

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Low-cost warning system for the monitoring of the Corinth Canal / George Hloupis in Applied geomatics, vol 9 n° 4 (December 2017)  

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enviroCar: A citizen science platform for analyzing and mapping crowd-sourced car sensor data / Arne Bröring in Transactions in GIS, vol 19 n° 3 (June 2015)  

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Low-cost GPS sensors for deformation monitoring / Lionel Benoit in GIM international, vol 29 n° 4 (April 2015)

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Positioning in challenging environments using ultra-wideband sensor networks / Zoltan Koppanyi in GPS world, vol 26 n° 3 (March 2015)  

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Exploring mobility indoors : an application of sensor-based and GIS systems / Anastasia Petrenko in Transactions in GIS, vol 18 n° 3 (June 2014)  

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Real-time deformation monitoring by a wireless network of low-cost GPS / Lionel Benoit in Journal of applied geodesy, vol 8 n° 2 (June 2014)  

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Positionnement GPS précis et en temps réel dans le contexte de réseaux de capteurs sans fil type Geocube / Lionel Benoit (2014)  

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Decentralized querying of topological relations between regions monitored by a coordinate-free geosensor network / Myeong-Hung Jeong in Geoinformatica, vol 17 n° 4 (October 2013)  

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