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Enregistrement W1985970033 · doi:10.1115/ipc2010-31639

Unique Video Technology to Help Industry With the CSA Standard Z.246.1 E9 for Security Management

2010· article· en· W1985970033 sur OpenAlexaff
Wael Badawy, Ghada Nafie, Shelly Brimble, Mohamed Shehata

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensIntelliView Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePipeline (software)Computer securityEvent (particle physics)ArchitectureSystems architectureTelecommunicationsMultimediaEmbedded systemReal-time computingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new CSA Standard, Security Management for Petroleum & Natural Gas Industry Systems, is changing the operational landscape throughout the oil and gas industry. This document focuses on an innovation that will help pipeline operators meet the new recommendations for monitoring and managing their remote assets as outlined in the new CSA standard. This paper includes an analysis of the current monitoring architecture that can be used for compliance with the new regulation as well as a detailed comparison of different architectures. New video surveillance architecture developments are also reviewed. The IntelliView technology uses software that turns passive cameras into video sensors capable of reporting video-based behavior exceptions based on user-defined rules. A hardware device known as a SmrtDVR sits on site and records the video in the highest quality (H.264) to ensure the images are clear for review and investigation. It acts like the brains of the system, able to think if the images it is seeing on the cameras are ones that it has been programmed to alert the pipeline operator about. Alerts can include: trip wire, loitering, object taken/left behind and man down. When an alarm is triggered, a real-time event notification is sent in an (optional) JPEG format to smart phones, monitoring stations and/or third party monitoring companies. These in-situ devices require minimal communication, power and IT infrastructure and notify operators with video driven alerts. A performance evaluation of the proposed system is presented that illustrates how IntelliView’s unique architecture is outperforming the current industrial practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,012

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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