Event detection algorithms in decision support for animals health surveillance

动物健康监测决策支持中的事件检测算法

基本信息

  • 批准号:
    385453-2009
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2013-01-01 至 2014-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Comprehensive animal health surveillance systems that can quickly identify and characterize important disease events are essential infrastructure necessary to maintain the security, economic viability and long term sustainability of livestock industries. Failing to detect incursions of foreign diseases or emergencies of new, previously unknown diseases before they are widely dispersed can result in catastrophic disease outbreaks. The challenges to effectively detect and describe events essential to animal health are inherently visible in surveillance systems. These events, albeit being quite rare, are of paramount importance. There are high expectations of the end-user (community, decision-makers at various levels) as to the quality of the detection of the event, its clear characterization (description) and confidence level associated with the event itself and its associated quantification (e.g., its severity, spread, etc.). Users anticipate that voluminous spatial-temporal data can be effectively accessed and summarized, with "interesting" findings revealed and communicated;n forms of event descriptors that are easily understood so that one can proceed with further actions. These expectations regarding event detection constitute one of today's challenges ;n the design of intelligent surveillance systems. User-centricity of such systems becomes a genuine necessity so that they offer full benefits to stakeholders. In close collaboration with our industrial partner, AQL Management Consulting, Inc. (AQLMC), and our supporting organization, Alberta Agriculture and Rural Development, we propose the design and deployment of an innovative event detection framework exploiting the paradigm of Computational Intelligence which serves here as a comprehensive and unified design framework for intelligent systems. The proposed event detection schemes will be realized in the presence of heterogeneity of data streams where each of them come with its own intensity (amount of data being generated), nature of data (numeric time series, images, video, textual information), and -granularity of underlying information. Another interesting and important design aspect to be dealt with in the project concerns the development of efficient ways of aggregation of event detectors.
全面的动物健康监测系统可以快速识别和描述重要的疾病事件,是维持畜牧业安全、经济可行性和长期可持续性所必需的基本基础设施。如果不能在外来疾病入侵或新的、以前未知的疾病的紧急情况广泛传播之前发现它们,就可能导致灾难性的疾病爆发。有效检测和描述对动物健康至关重要的事件的挑战在监测系统中是显而易见的。这些事件虽然非常罕见,但至关重要。终端用户(社区、各级决策者)对事件检测的质量、其明确的特征(描述)和与事件本身及其相关量化(例如,其严重性、传播等)。用户预期,大量的时空数据可以有效地访问和总结,“有趣的”调查结果显示和沟通;n形式的事件描述,很容易理解,以便人们可以继续采取进一步的行动。这些关于事件检测的期望构成了当今智能监控系统设计的挑战之一。这类系统以用户为中心已成为一种真正的必要性,这样它们才能为利益攸关方带来充分的好处。与我们的行业合作伙伴AQL Management Consulting,Inc.(AQLMC)和我们的支持组织,阿尔伯塔农业和农村发展,我们提出了一个创新的事件检测框架的设计和部署,利用计算智能的范例,在这里作为一个全面和统一的设计框架,智能系统。所提出的事件检测方案将实现在存在的异质性的数据流,其中每个人都有自己的强度(产生的数据量),数据的性质(数字时间序列,图像,视频,文本信息),和粒度的基础信息。另一个有趣的和重要的设计方面要处理的项目有关的事件检测器的聚合的有效方法的发展。

项目成果

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  • 资助金额:
    $ 2.91万
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知道了