Echtzeit-Frühwarnung im städtischen Maßstab mit Hilfe von Structural Health Monitoring

Das Buch befasst sich mit der Echtzeit-Infrastrukturüberwachung und -sicherheit unter Verwendung von Vibrations- und Neigungssensoren im städtischen Maßstab, die in das Internet der Dinge integriert sind, und enthält im Kern Algorithmen des maschinellen Lernens zur Ereigniserkennung und Entscheidungsfindung.Diese Arbeit konzentrierte sich auf die umfassende Studie, das Design, die Herstellung, das Testen, die Kalibrierung und den Einsatz von industrietauglichen Sensorknoten mit extrem hochauflösender Sensorik, um vertrauenswürdige Warnungen vor dem Überschreiten zulässiger Standortgrenzen zu gewährleisten und ein Eingreifen zu fordern. Die wichtigsten Anforderungen bei der Katastrophenüberwachung bestehen in einem flexiblen Einsatz, der Skalierbarkeit des Systems und dem schnellen Abruf von Daten, um gefährliche Bereiche (oder eventuelle Einstürze) schnell zu lokalisieren.