La tesi si concentra sullo studio di una tecnica indiretta per il monitoraggio di inquinamento atmosferico ambientale tramite un sistema che prevede l'uso del machine learning embedded per ottenere il dato di inquinamento a partire da un campionamento sul suono relativo al rumore antropico, con lo scopo finale di rendere il processo di raccoglimento di questo dato complessivamente più economico e più efficiente in termini energetici rispetto al processo tradizionale.

Tecniche indirette di monitoraggio ambientale tramite embedded machine learning

MAGALINI, GIORGIO
2022/2023

Abstract

La tesi si concentra sullo studio di una tecnica indiretta per il monitoraggio di inquinamento atmosferico ambientale tramite un sistema che prevede l'uso del machine learning embedded per ottenere il dato di inquinamento a partire da un campionamento sul suono relativo al rumore antropico, con lo scopo finale di rendere il processo di raccoglimento di questo dato complessivamente più economico e più efficiente in termini energetici rispetto al processo tradizionale.
2022
Indirect techniques for environmental monitoring using embedded machine learning
Monitoraggio
Ambiente
Machine Learning
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/43584