撞击（IS）和Impact-echo（IE）是发达的非破坏性评估（NDE）方法，这些方法被广泛用于检查混凝土结构以确保安全和可持续性。但是，这是一项繁琐的工作，沿着网格线的数据涵盖了较大的目标区域，以表征地下缺陷。另一方面，数据处理非常复杂，需要域专家解释结果。为了解决上述问题，我们提出了一个新型的机器人检查系统，称为Impact-Rover，以自动化数据收集过程并引入数据分析软件以可视化检查结果，从而使常规的非专业人士可以理解。该系统由三个模块组成：1）一个具有垂直移动性的机器人平台，即在难以到达位置的数据，2）基于视觉的定位模块，该模块将融合RGB-D摄像头，IMU和车轮编码器以估算机器人的6-DOF姿势，3）用于处理IS数据以生成缺陷图的数据分析软件模块。 Impact-Rover托管IE和是滑动机构上的设备，可以执行移动样本操作以在可调间距下收集多个IS和IE数据。机器人采取的样品比手动数据收集方法快得多，因为它会自动沿直线进行多个测量值并记录位置。本文着重于报告实验结果。我们计算特征，并使用无监督的学习方法来分析数据。通过将基于视觉的本地化模块和滑动机制的头部位置产生的姿势组合，我们可以生成可能的缺陷地图。混凝土板上的结果表明，我们听起来很撞击的系统可以有效揭示浅缺陷。
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One of the challenges for climbing gyms is to find out popular routes for the climbers to improve their services and optimally use their infrastructure. This problem must be addressed preserving both the privacy and convenience of the climbers and the costs of the gyms. To this aim, a hardware prototype is developed to collect data using accelerometer sensors attached to a piece of climbing equipment mounted on the wall, called quickdraw, that connects the climbing rope to the bolt anchors. The corresponding sensors are configured to be energy-efficient, hence becoming practical in terms of expenses and time consumption for replacement when used in large quantities in a climbing gym. This paper describes hardware specifications, studies data measured by the sensors in ultra-low power mode, detect patterns in data during climbing different routes, and develops an unsupervised approach for route clustering.
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被动射频（RF）感测和对老年护理房屋的人类日常活动监测是一个新兴的话题。微多普勒雷达是一种吸引人的解决方案，考虑到它们的非侵入性，深渗透和高距离范围。尽管在真实情景中未标记或较差的活动的情况下，但是使用多普勒雷达数据的无监督活动识别尚未得到注意。本研究提出了使用多普勒流的人类活动监测的两个无监督特征提取方法。这些包括基于局部离散余弦变换（DCT）的特征提取方法和基于局部熵的特征提取方法。此外，对于多普勒雷达数据，首次采用了卷积变分性自动化器（CVAE）特征提取的新应用。将三种特征提取架构与先前使用的卷积AutoEncoder（CAE）和基于主成分分析（PCA）和2DPCA的线性特征提取进行比较。使用K-Means和K-METOIDS进行无监督的聚类。结果表明，与CAE，PCA和2DPCA相比，基于DCT的方法，基于熵的方法和CVAE特征的优越性，具有超过5 \％-20 \％的平均精度。关于计算时间，两个提出的方法明显比现有的CVAE快得多。此外，对于高维数据可视化，考虑了三种歧管学习技术。比较方法，以对原始数据的投影以及编码的CVAE特征进行比较。当应用于编码的CVAE特征时，所有三种方法都显示出改善的可视化能力。
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通过捕获来自宽频率范围的光谱数据以及空间信息，高光谱成像（HSI）可以检测温度，水分和化学成分方面的微小差异。因此，HSI已成功应用于各种应用，包括遥感安全和防御，植被和作物监测，食品/饮料和药品质量控制的精密农业。然而，对于碳纤维增强聚合物（CFRP）中的病症监测和损伤检测，HSI的使用是一个相对未受破坏的区域，因为现有的非破坏性测试（NDT）技术主要集中在提供有关结构的物理完整性但不对的信息材料组成。为此，HSI可以提供一种独特的方法来解决这一挑战。在本文中，通过使用近红外HSI相机，介绍了HSI对CFRP产品的非破坏性检查的应用，以EU H2020 FibreeUSE项目为背景。详细介绍了三种案例研究的技术挑战和解决方案，包括粘合剂残留检测，表面损伤检测和基于COBOT的自动检查。实验结果充分展示了HSI的巨大潜力和CFRP的NDT的相关视觉技术，特别是满足工业制造环境的潜力。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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许多测量模态通过探测逐个像素的对象像素（例如通过光声显微镜）在每个像素上产生多维特征（通常是时间域信号）。原则上，时间域信号中的许多自由度将承认隐含地存在重要的多模式信息的可能性，而不是单个标量“亮度”，就观察到的基本目标而言，它的可能性要大得多。但是，测量的信号既不是基本函数的加权和加权和，也不是一组原型（k均值）之一，它激发了此处提出的新型聚类方法。信号是根据其形状而不是振幅聚类的，通过角度距离和质心被计算为最大群内方差的方向，从而导致一种能够学习质心（信号形状）的聚类算法，这些算法与潜在的，尽管未知的目标特性以可扩展的噪声方式。
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我们提出了一种使用嵌入式麦克风和扬声器来测量不同执行器特性的软气动执行器的感应方法。执行器的物理状态确定声音通过结构传播时的特定调制。使用简单的机器学习，我们创建了一个计算传感器，该传感器从声音录音中渗透相应的状态。我们在软气动连续执行器上演示了声传感器，并使用它来测量接触位置，接触力，对象材料，执行器通胀和执行器温度。我们表明该传感器是可靠的（六个接触位置的平均分类速率为93％），精确（平均空间精度为3.7毫米），并且可抵抗常见的干扰（如背景噪声）。最后，我们比较了不同的声音和学习方法，并以20毫秒的白噪声和支持向量分类器作为传感器模型获得最佳结果。
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激光诱导的击穿光谱是用于在环境压力下快速和直接的样品的快速和直接多元素映射的优选技术，而没有对靶元素的任何限制。然而，Libs映射数据具有两个特殊性：由于单次测量而导致的内在低信噪比，并且由于获得用于成像的高频频谱而导致的高维度。这使得所有变速器都变高：在这种情况下，消融光斑直径减小，以及烧结质量和发射信号，而给定表面的光谱数量增加。因此，从嘈杂和大型数据集中有效地提取物理化学信息是一个主要问题。几位作者引入多变量方法作为应对这些数据的手段，特别是主要成分分析。然而，已知PCA为数据集的一致重建呈现了理论限制，因此有利于Libs映射数据的有效解释的限制。在本文中，我们使用离散小波变换和基于内核的稀疏PCA来引入HyperPCA，用于高光谱图像的新分析工具，用于使用基于内核的稀疏PCA来降低噪声对数据的影响，并始终重建光谱信号，特别强调libs数据。首先使用模拟Libs映射数据集来说明该方法，以强调其具有高噪声和/或高度干扰的光谱的性能。提供了标准PCA和传统的单变量数据分析的比较。最后，它用于在两种情况下处理实际数据，清楚地说明所提出的算法的潜力。我们表明该方法在回收的信息的数量和质量上具有优势，从而提高了分析表面的物理化学表征。
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本文介绍了一个专家决策支持系统，用于识别时间不变，气动声源类型。该系统包括两个步骤：首先，基于光谱和空间信息计算声学特性。其次，基于这些属性执行群集。群集旨在帮助和指导专家以便快速识别不同的源类型，了解源的差异如何。这支持专家确定类似或不典型的行为。提出了一种用于捕获来源特征的各种特征。这些特征代表了机器和专家可以解释的气动声特性。该特征独立于绝对Mach数，其使得所提出的方法能够以不同的流量配置测量的集群数据。从两个缩放的机身半模型测量评估该方法的解码波束形成数据。对于该示例性数据，所提出的支持系统方法导致大多数对应于作者标识的源类型的集群。群集还为每个群集提供平均特征值和群集层次结构，以及每个集群成员是聚类信心。此附加信息使结果透明并允许专家了解聚类选择。
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大多数维度降低方法采用频域表示，从基质对角线化获得，并且对于具有较高固有维度的大型数据集可能不会有效。为了应对这一挑战，相关的聚类和投影（CCP）提供了一种新的数据域策略，不需要解决任何矩阵。CCP将高维特征分配到相关的群集中，然后根据样本相关性将每个集群中的特征分为一个一维表示。引入了残留相似性（R-S）分数和索引，Riemannian歧管中的数据形状以及基于代数拓扑的持久性Laplacian进行可视化和分析。建议的方法通过与各种机器学习算法相关的基准数据集验证。
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低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。
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连接的遥控机器人系统在确保以高度准确性和低误差范围进行操作工作流程中起着关键作用。近年来，已经提出了各种攻击，这些攻击是从网络领域积极针对机器人本身的。但是，很少关注被动攻击者的能力。在这项工作中，我们研究了内部对手是否可以通过射频侧通道准确地指纹机器人运动和操作仓库工作流程。使用SVM进行分类，我们发现对手可以至少具有96％精度的指纹单个机器人运动，在重建整个仓库工作流程时，可以提高到几乎完美的精度。
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自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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Humans use all of their senses to accomplish different tasks in everyday activities. In contrast, existing work on robotic manipulation mostly relies on one, or occasionally two modalities, such as vision and touch. In this work, we systematically study how visual, auditory, and tactile perception can jointly help robots to solve complex manipulation tasks. We build a robot system that can see with a camera, hear with a contact microphone, and feel with a vision-based tactile sensor, with all three sensory modalities fused with a self-attention model. Results on two challenging tasks, dense packing and pouring, demonstrate the necessity and power of multisensory perception for robotic manipulation: vision displays the global status of the robot but can often suffer from occlusion, audio provides immediate feedback of key moments that are even invisible, and touch offers precise local geometry for decision making. Leveraging all three modalities, our robotic system significantly outperforms prior methods.
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高光谱成像是一种重要的传感技术，具有广泛的应用和环境科学，天气和地理/空间探索的地区的影响。高光谱图像（HSI）处理的一个重要任务是频谱空间特征的提取。利用多层网络（M-GSP）的最近开发的曲线图信号处理，这项工作提出了基于M-GSP特征提取的几种方法对HSI分段的方法。为了捕获联合光谱空间信息，我们首先为HSI定制一个基于张力的多层网络（MLN）模型，并为特征提取定义MLN奇异空间。然后，我们通过利用MLN谱聚类来开发无监督的HSI分段方法。通过MLN的聚类重新组合HSI像素，我们进一步提出了一种基于Superpixels的多分辨率融合的半监控HSI分类。我们的实验结果表明了HSI处理中M-GSP的强度和光谱 - 空间信息提取。
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Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.
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近年来，新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家，寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤，诸如岩性单元，改变类型，结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据，使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进，创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集，并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的，用于噪声和不确定性。近年来，通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究，现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查，用于处理不同类型的遥感数据，并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力，以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外，我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据，以创建改进的矿物前景图。
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高频（HF）信号在工业世界中普遍存在，对于监测工业资产具有很大的用途。大多数深度学习工具都是针对固定和/或非常有限的尺寸的输入和深入学习的许多成功应用，因为输入的工业情境使用作为输入的提取特征，这是手动和通常艰苦地获得原始信号的紧凑型表示。在本文中，我们提出了一个完全无监督的深度学习框架，能够提取原始HF信号的有意义和稀疏表示。我们嵌入了我们的架构的快速离散小波变换（FDWT）的重要属性，如（1）级联算法，（2）将小波，缩放和转换滤波器功能链接在一起的共轭正交过滤器属性，以及（3）系数去噪。使用深度学习，我们使这座架构完全学习：小波基座和小波系数去噪都是可知的。为实现这一目标，我们提出了一种新的激活函数，该激活函数执行小波系数的学习硬阈值。通过我们的框架，Denoising FDWT成为一个完全学习的无监督工具，既不需要任何类型的预处理，也不需要任何关于小波变换的先前知识。我们展示了在在开源声音数据集上执行的三种机器学习任务中嵌入所有这些属性的好处。我们对每个物业对架构的性能的影响进行了消融研究，达到了基线高于基线的结果和其他最先进的方法。
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本文涉及在应用聚类算法之前提取或选择要素的关键决策过程。评估功能的重要性并不明显，因为通常是用于监督学习技术过程的最流行的方法。聚类算法是一种无人监督的方法。这意味着没有已知的输出标签来匹配输入数据。本文提出了一种新方法，根据数据科学家的参数选择最佳维度减少方法（选择或提取），旨在在最后应用聚类过程。它使用基于轮廓分解（FRSD）算法的特征排序过程，主成分分析（PCA）算法和K均值算法以及其度量，轮廓索引（SI）。本文介绍了基于智能城市数据集的5个用例。本研究还旨在讨论可以在这种无监督的学习过程中进行的每个选择的影响，优势和缺点。
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第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。
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