SOSeas Web App: An assessment web-based decision support tool to predict dynamic risk of drowning on beaches using deep neural networks

标志寄存器 计算机科学 人工神经网络 深度学习 风险评估 人工智能 计算机安全 操作系统
作者
Javier García-Alba,Javier F. Bárcena,Luis Pedraz,Felipe Fernández,Andrés García,Marcos Mecías,Javier Costas-Veigas,María Luisa Sámano,David Szpilman
出处
期刊:Journal of Operational Oceanography [Taylor & Francis]
卷期号:16 (2): 155-174 被引量:2
标识
DOI:10.1080/1755876x.2021.1999107
摘要

People still drown on beaches in unacceptable numbers due to the lack of knowledge about the risks taking place in them. The proposed methodology forecasts electronic bathing flags in beaches by integrating the benefits of metocean operational systems, machine learning and web-based decision support technologies into a 24/7 risk assessment service that could be easily implemented at any beach worldwide with low costs of maintenance. Firstly, a crosscutting analysis between metocean conditions, beach characteristics and flag records was performed. Secondly, an expert system, based on Deep Learning, was developed to obtain electronic bathing flags as an indicator of the dynamic risk of drowning on beaches. The input variables of the Deep Neural Network were significant wave height, mean wave period, wind velocity, marine current velocity, incidence angle, and beach modal state. Finally, the application of the method to the Santa Catarina’s beaches (Brazil) conveniently reproduced the status flag of beaches.
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