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Bauprozesserkennung mittels akustischer Signalmuster

Bohnhoff, Christian :
Bauprozesserkennung mittels akustischer Signalmuster.
TU Darmstadt
[Bachelorarbeit], (2015)

Kurzbeschreibung (Abstract)

Das Institut für numerische Methoden und Informatik im Bauwesen (IIB) beschäftigt sich im Rahmen des Forschungsprojektes integratives Safety-Awareness-Modell (iSAM) mit der Entwicklung von Methoden zur frühzeitigen Erkennung von und Warnung vor Gefährdungen, um Arbeiter auf Baustellen, die einem erhöhten Unfallrisiko ausgesetzt sind, vor Gefahren zu schützen. Diese Arbeit hat die konzeptionelle Entwicklung eines echtzeitfähigen Sensors zur Erkennung von Bauprozessen anhand akustischer Signalmuster innerhalb dieses Forschungsprojektes zum Ziel. Dafür wurden zunächst Literaturrecherchen bezüglich verschiedener Modelle/Algorithmen für die Detektion und Erkennung von akustischen Signalmustern durchgeführt. Zusätzlich beinhaltet die Literaturrecherche einen Überblick über die Anwendungsgebiete von Geräuscherkennungssystemen mit dem Fokus auf die Anwendung im Sicherheitssektor. DesWeiteren wurden Grundlagen über Schall, akustische Signale, digitale Signalverarbeitung und den Signalfluss recherchiert und dargestellt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Feldaufnahmen durchgeführt und analysiert, um die recherchierten Detektions- und Erkennungsmodelle bzw. -algorithmen hinsichtlich der Anwendbarkeit im Baustellenumfeld zu beurteilen. In diesem Zusammenhang wurde außerdem untersucht, inwiefern Ultraschall zusätzliche Informationen, die Vorteile hinsichtlich der Erkennung mit sich bringen könnten, beinhaltet. Aufbauend auf den Grundlagen wurde ein Konzept für die Sensor Positionierung im Baustellenumfeld entwickelt. Basierend auf den daraus gewonnenen Ergebnissen und den Literaturrecherchen wird die Sensor Hardware, bei der sich vor allem auf das Mikrofon des Sensors konzentriert wurde, konzeptionell beschrieben. Das Konzept der Sensor Software beruht auf existierenden Algorithmen der Detektion, Merkmalsextraktion und Klassifizierung, welche unter Berücksichtigung der Analyse der Feldaufnahmen sowie mit Hilfe eines systematischen Literaturvergleichs ausgewählt wurden. Ein Prototyp der Sensor Software ist mittels C++ implementiert worden und entspricht, mit Ausnahme des Detektionsalgorithmus, dem Konzept der Software. In diesem Zusammenhang wurde außerdem die Konvertierung von vorher aufgenommenen Referenzgeräuschen durchgeführt, sodass der Klassifizierungsalgorithmus eingehende akustische Signalmuster mit diesen vergleichen kann. Dafür wurde eine Software, die den Konvertierungsprozess teilweise automatisiert, entwickelt und implementiert. Das implementierte Detektions- und Erkennungssystem wurde anschließend hinsichtlich der Möglichkeit der Materialunterscheidung, Notwendigkeit von Referenzgeräuschen für verschiedene Werkzeuge vom gleichen Typ und Erkennungsrate getestet. Die Ergebnisse dieser Tests wurden ausgewertet und interpretiert. Abschließend werden Vorschläge für eine zukünftige Weiterentwicklung aufgezeigt.

Typ des Eintrags: Bachelorarbeit
Erschienen: 2015
Autor(en): Bohnhoff, Christian
Titel: Bauprozesserkennung mittels akustischer Signalmuster
Sprache: Deutsch
Kurzbeschreibung (Abstract):

Das Institut für numerische Methoden und Informatik im Bauwesen (IIB) beschäftigt sich im Rahmen des Forschungsprojektes integratives Safety-Awareness-Modell (iSAM) mit der Entwicklung von Methoden zur frühzeitigen Erkennung von und Warnung vor Gefährdungen, um Arbeiter auf Baustellen, die einem erhöhten Unfallrisiko ausgesetzt sind, vor Gefahren zu schützen. Diese Arbeit hat die konzeptionelle Entwicklung eines echtzeitfähigen Sensors zur Erkennung von Bauprozessen anhand akustischer Signalmuster innerhalb dieses Forschungsprojektes zum Ziel. Dafür wurden zunächst Literaturrecherchen bezüglich verschiedener Modelle/Algorithmen für die Detektion und Erkennung von akustischen Signalmustern durchgeführt. Zusätzlich beinhaltet die Literaturrecherche einen Überblick über die Anwendungsgebiete von Geräuscherkennungssystemen mit dem Fokus auf die Anwendung im Sicherheitssektor. DesWeiteren wurden Grundlagen über Schall, akustische Signale, digitale Signalverarbeitung und den Signalfluss recherchiert und dargestellt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Feldaufnahmen durchgeführt und analysiert, um die recherchierten Detektions- und Erkennungsmodelle bzw. -algorithmen hinsichtlich der Anwendbarkeit im Baustellenumfeld zu beurteilen. In diesem Zusammenhang wurde außerdem untersucht, inwiefern Ultraschall zusätzliche Informationen, die Vorteile hinsichtlich der Erkennung mit sich bringen könnten, beinhaltet. Aufbauend auf den Grundlagen wurde ein Konzept für die Sensor Positionierung im Baustellenumfeld entwickelt. Basierend auf den daraus gewonnenen Ergebnissen und den Literaturrecherchen wird die Sensor Hardware, bei der sich vor allem auf das Mikrofon des Sensors konzentriert wurde, konzeptionell beschrieben. Das Konzept der Sensor Software beruht auf existierenden Algorithmen der Detektion, Merkmalsextraktion und Klassifizierung, welche unter Berücksichtigung der Analyse der Feldaufnahmen sowie mit Hilfe eines systematischen Literaturvergleichs ausgewählt wurden. Ein Prototyp der Sensor Software ist mittels C++ implementiert worden und entspricht, mit Ausnahme des Detektionsalgorithmus, dem Konzept der Software. In diesem Zusammenhang wurde außerdem die Konvertierung von vorher aufgenommenen Referenzgeräuschen durchgeführt, sodass der Klassifizierungsalgorithmus eingehende akustische Signalmuster mit diesen vergleichen kann. Dafür wurde eine Software, die den Konvertierungsprozess teilweise automatisiert, entwickelt und implementiert. Das implementierte Detektions- und Erkennungssystem wurde anschließend hinsichtlich der Möglichkeit der Materialunterscheidung, Notwendigkeit von Referenzgeräuschen für verschiedene Werkzeuge vom gleichen Typ und Erkennungsrate getestet. Die Ergebnisse dieser Tests wurden ausgewertet und interpretiert. Abschließend werden Vorschläge für eine zukünftige Weiterentwicklung aufgezeigt.

Freie Schlagworte: akustische Signalmuster, Bauprozesserkennung, Detektions- und Erkennungssystem, integratives Safety-Awareness-Modell (iSAM)
Fachbereich(e)/-gebiet(e): Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften, Civil and Environmental Engineering > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen
Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften, Civil and Environmental Engineering
Hinterlegungsdatum: 06 Nov 2015 14:03
Zusätzliche Informationen:

Betreuer: Michael Kreger

Datum der Begutachtung bzw. der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 13 Oktober 2015
Alternatives oder übersetztes Abstract:
AbstractSprache
The Institute of Numerical Methods and Informatics in Civil Engineering (IIB) develops, within the scope of the research project integrative Safety-Awareness-Model (iSAM), methods to detect and warn about endangerment to raise the safety of construction site workers. The objective of this thesis is to develop a concept for a real-time capable sensor for the recognition of construction processes by acoustic signal patterns within this research project. Therefore, literature research was conducted to investigate different models/algorithms of acoustic signal pattern detection and recognition. In addition, the literature research includes an overview of applications of sound recognition systems with the focus on surveillance and security. Furthermore, fundamentals of sound, acoustic signals, digital signal processing and signal flow are also described. As part of this thesis, field recordings were performed and analysed to assess the researched detection and recognition models with regard to the application in construction site environments. Within the analysis of the field recordings it was further investigated if the inclusion of ultrasound leads to additional information which could benefit the recognition process. Based on the fundamentals, a concept for the sensor positioning in the construction site environment was developed. With the results of this concept and regarding the literature research, the sensor hardware with focus on the microphone is conceptually described. The concept of the sensor software is based on existing detection, feature extraction and classification algorithms. The selection of these algorithms relies on the analysis of the field recordings as well as a systematic comparison of existing literature. A prototype of the sensor software was implemented using C++ and corresponds (except for the detection algorithm) to the concept of the sensor software. In this context, the conversion of previously recorded reference sounds took place. This was a necessary step to allow the classification algorithm to match incoming acoustic signal patterns against these reference sounds. Therefore, a software was developed and implemented to partially automate this conversion process. Subsequently, the implemented detection and recognition system was tested to determine its possibility of material differentiation and the necessity of reference sounds for different tools of the same type. The results have been evaluated, interpreted and the recognition rate was determined. Finally, suggestions for the future development of the sensor and its software are presented.Englisch
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