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Enregistrement W2795658819 · doi:10.11159/icesdp18.136

A Concept of Coastal Sea Monitoring System from Sky to Water

2018· article· en· W2795658819 sur OpenAlexvenueno aff
Keisuke Watanabe, Koshi Utsunomiya, Kazumasa Harada, Yuri Watanabe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingEnvironmental scienceSkySeawaterComputer scienceOceanographyGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, at first, we show our recent monitoring result using a multi-copter at Miho Island's beach as an example of Japanese coastal beach erosion.Comparing two videos in 2016 and 2017, we found massive sand can be easily washed away by only one typhoon and making artificial beach by putting sand for ten years proved to be failed.We also found wave dissipating blocks didn't work well.From this experience, we felt strong demand to develop a new device which we can monitor the coastal area from sky to underwater.So in this paper, we present a concept of environment monitoring system for coastal sea area.The system consists of multicopter, unmanned surface vehicle (USV), unmanned underwater vehicle (UUV), and floating LBL system to record UUV's underwater position.The main characteristics of this system is USV and UUV are combined together and a multi-copter transports this USV/UUV system from shore or boat to the site where underwater the monitoring is desired.We call this concept as sky to water system (STW).To verify our STW concept, we designed and fabricated a small ROV and USV which can store the ROV.As the payload of the multicopter is limited, the combined STW weight must be within its payload.We deployed DJI S1000 multi-copter whose maximum payload was around 80N when we boosted its battery, so the STW system must be fabricated as less than 80N.We conducted an experiment to verify our concept and it succeeded with some lessons learned.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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