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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Investigadores/as Institucionales

Pérez M.Autor (correspondencia)Parras J.Autor o CoautorZazo S.Autor o CoautorPerez Alvarez I.a.Autor o Coautor

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19 de febrero de 2021
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Artículo
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Using a Deep Learning Algorithm to Improve the Results Obtained in the Recognition of Vessels Size and Trajectory Patterns in Shallow Areas Based on Magnetic Field Measurements Using Fluxgate Sensors

Publicado en: IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS. 23 (4): 3472-3481 - 2022-04-01 23(4), DOI: 10.1109/TITS.2020.3036906

Autores:

Perez, Marina; Parras, Juan; Zazo, Santiago; Perez Alvarez, Ivan A; Sanz Lluch, Maria del Mar
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Afiliaciones

Escuela Tecnica Superior de Ingenieria y Sistemas de Telecomunicacion, Universidad Politecnica de Madrid - Autor o Coautor
Institute for Technological Development and Innovation in Communications (IDeTIC) - Autor o Coautor
Univ Politecn Dev Madrid, Sch Telecommun Engn, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Informat Proc & Telecommun Ctr IPTC, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Palmas de Gran Canaria, Inst Technol Dev & Innovat Commun IDeTIC, Las Palmas Gran Canaria 35001, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

IEEE Safety in coastal areas such as beaches, ports, pontoons, etc., is a current problem with a difficult solution and on which many organizations are putting efforts in terms of technological innovation. In this work the design of a possible solution based on magnetic sensors is presented. First, a study has been made of the type of sensors that best suit the application based on parameters such as sensitivity, the allowed bandwidth of excitation, price or physical construction. Then the system of excitation of the sensors and signal measurement is presented. To justify the design, a series of simulations of magnetic field variations have been carried out in the presence of large objects of conductive material, in the vicinity of the measuring points. With these data a mathematical model has been established that allows the identification of the dimensions and position of the object through triangulation and knowing only the data of the magnetic field. It was found that although this method seems quite effective, it has a significant error, so another method based on neural networks was developed also using data from the simulations. This method seems to yield much better and more reliable results.
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Palabras clave

deep learningdeep neural networksfluxgatelocalizationmagnetic coresmagnetic sensorsmagnetic simulationsmagnetoacoustic effectsnetworksneural networkspattern recognitionsensitivitysensor phenomena and characterizationsensorsvesselsDeep learningDeep neural networksFluxgateLife below waterMagnetic coresMagnetic sensorsMagnetic simulationsMagnetoacoustic effectsNeural networksPattern recognition.SensitivitySensor phenomena and characterizationSensorsUnderwaterVessels

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 4/139, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering, Civil. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • WoS: 7
  • Scopus: 4
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 16 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/94325/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 24
  • Descargas: 1
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 14 - Life below water, con una probabilidad del 42% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PEREZ JIMENEZ, MARINA) y Último Autor (Lluch MdMS).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PEREZ JIMENEZ, MARINA.

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Objetivos del proyecto

El presente trabajo tiene como objetivo principal mejorar el reconocimiento del tamaño y trayectoria de embarcaciones en zonas someras mediante mediciones del campo magnético con sensores fluxgate. Se pretende analizar el tipo de sensores más adecuados considerando sensibilidad, ancho de banda, precio y construcción física. Además, se busca diseñar un sistema de excitación y medición de señales para dichos sensores. Otro objetivo es establecer un modelo matemático que permita identificar dimensiones y posición de objetos conductores mediante triangulación basada en datos del campo magnético. Finalmente, se aspira a desarrollar y evaluar un método basado en redes neuronales que supere el error significativo del modelo matemático, proporcionando resultados más fiables y precisos.
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Resultados más relevantes

El estudio presenta avances significativos en el reconocimiento del tamaño y trayectoria de embarcaciones en zonas someras mediante sensores magnéticos y algoritmos de aprendizaje profundo. Se identificaron los sensores más adecuados considerando sensibilidad, ancho de banda, precio y construcción física. Se diseñó un sistema de excitación y medición de señales para estos sensores. Se realizaron simulaciones de variaciones del campo magnético en presencia de objetos conductores grandes, permitiendo establecer un modelo matemático basado en triangulación para determinar dimensiones y posición. Finalmente, se desarrolló un método basado en redes neuronales que, utilizando datos simulados, reduce significativamente el error y mejora la fiabilidad de los resultados obtenidos.
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