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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Proposed Artificial Neural Network (ANN) Model Using Geophone Sensors to Detect Elephants Near the Railway Tracks

verfasst von : Rakesh Kumar Mandal, Dechen Doma Bhutia

Erschienen in: Advanced Computational and Communication Paradigms

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Elephant detection system is a subject of interest these days. Expert systems may be designed to enhance the efficiency of these systems. Artificial Neural Networks (ANNs) may be implemented in order to accomplish the task and research may be carried out in this field. In this paper, a method is proposed which detects the presence of elephants near the railway tracks and instantly activates the simulator to drive away elephants from the railway tracks. The simulators may be virtual fire or cracker sound. Elephants are scared of bee sound. So, bee sound may also be used as simulators. The proposed ANN used here is an unsupervised type of ANN, where a weight detection algorithm has been designed to get rid of the ambiguity.

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Literatur
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Metadaten
Titel
A Proposed Artificial Neural Network (ANN) Model Using Geophone Sensors to Detect Elephants Near the Railway Tracks
verfasst von
Rakesh Kumar Mandal
Dechen Doma Bhutia
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Computational and Communication Paradigms

Print ISBN: 978-981-10-8236-8

Electronic ISBN: 978-981-10-8237-5

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-8237-5_1

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    Bildnachweise