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MULTI-MODAL SENSOR DATA FUSION FOR PERCEPTION SYSTEMS

机译:感知系统的多模态传感器数据融合

摘要

A method includes converting time-series data from a plurality of prognostic and health monitoring (PHM) sensors into frequency domain data. One or more portions of the frequency domain data are labeled as indicative of one or more target modes to form labeled target data. A model including a deep neural network is applied to the labeled target data. A result of applying the model is classified as one or more discretized PHM training indicators associated with the one or more target modes. The one or more discretized PHM training indicators are output.
机译:一种方法包括将来自多个预测和健康监测(PHM)传感器的时间序列数据转换成频域数据。频域数据的一个或多个部分被标记为指示一种或多种目标模式以形成标记的目标数据。包含深度神经网络的模型将应用于标记的目标数据。应用模型的结果被分类为与一个或多个目标模式相关的一个或多个离散化PHM训练指标。输出一个或多个离散化的PHM训练指标。

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