Field testing of outdoor intrusion detection sensors
Notice bibliographique
Résumé
Sensors for outdoor perimeter detection must reliably detect intruders under all possible intrusion threat scenarios while rejecting environmental stimuli including nearby human activity. For the outdoors a wide variety of detection principles are possible in order to provide a measurable signal of an intruder's presence. Generally algorithms implemented in firmware are employed to differentiate the human characteristics from those of a changing environment. This paper is an update of an earlier paper presented in the 1990s that outlines the how's and why's of field testing employed to both develop outdoor sensors and also prove their detection performance in the intended environment. This paper also shows the results of testing various sensor types, and highlights the sensor limitations and the pitfalls of testing. Finally, the use of a test site to develop sensor control and display systems, or investigate novel sensor applications, is discussed. The test environment described is called SITE (Sensor Integrated Test Environment) located near Carp, Ontario, Canada. At this facility, virtually all existing all-weather outdoor sensor technologies, from buried line cables, through microwaves, passive IR, and barrier-attached sensors; taut-wire, and linear microphonic cables are deployed. These sensors are installed in typical operational configurations for assessment or comparison. Fortunately, at this facility environmental stimuli ranges from temperatures of -40/spl deg/C to +35/spl deg/C, with snow and freezing rain, and summer lightning. As a rural site, an assortment of wildlife, from groundhogs to deer, are typical nuisance alarm stimuli. In this environment, human and mechanical targets are used to assess the detection of real threats. To better address the environmental performance of sensors, a new element of sensor integration is also reviewed, namely the incorporation of video and weather data in the control and display component of a security facility. This assists operators in making a rapid assessment, or maintenance personnel for sensor adjustments. This technology is also employed in the sensor testing phase to help define the best implementation, and as a useful SITE testing tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».