
Alerta Precoce de Escala Urbana em Tempo Real usando Monitorizao Sanitria Estrutural
Das Buch befasst sich mit der Echtzeit-Überwachung und Sicherheit von Infrastrukturen unter Verwendung von IoT-integrierten Vibrations- und Neigungssensoren im städtischen Maßstab und basiert auf Algorithmen des maschinellen Lernens zur Ereigniserkennung und Entscheidungsfindung.
Diese Arbeit konzentrierte sich auf die umfassende Studie, den Entwurf, die Herstellung, die Prüfung, die Kalibrierung und den Einsatz von Sensorknoten in Industriequalität mit hochauflösender Erkennung, um zuverlässige Warnungen vor der Überschreitung der zulässigen Grenzwerte des Standorts und der Notwendigkeit eines Eingriffs zu gewährleisten. Die wichtigsten Anforderungen bei der Katastrophenüberwachung sind der flexible Einsatz, die Skalierbarkeit des Systems und die schnelle Datenwiederherstellung, um gefährliche Bereiche (oder mögliche Einstürze) schnell zu lokalisieren.