Une solution complète pour la reconnaissance automatique des événements à partir de signatures sonores ou vibratoires
Nos capteurs dotés d’importantes capacités de calcul sont programmés selon votre besoin pour acquérir et analyser des données acoustiques ou vibratoires de haute qualité [...].
Nos capteurs vous permettent d’acquérir de façon automatisée des données acoustiques et vibratoires très riches. La qualité de la donnée acquise offre ensuite la possibilité d’appliquer de nombreux outils d’analyse du signal et de modèles d’intelligence artificielle pour classifier et identifier certains événements sonores. Nous adaptons la configuration des capteurs pour être au plus près de votre besoin.
Notre suite logicielle automatisée de traitement des signaux facilite l’identification et la caractérisation d’événements par la reconnaissance de leur signature [...].
La phase d’analyse consiste, à partir des données de haute qualité acquises par nos capteurs, en la création de relations entre le fonctionnement des machines et les signatures acoustiques et vibratoires constatées lors de l’apparition du défaut à reconnaître. Ce travail est réalisé en interaction étroite avec les experts métiers chez nos clients et s’appuie sur notre suite logicielle automatisée.
Avec notre expertise en intelligence artificielle, nous adaptons des modèles de machine learning et de deep learning pour identifier automatiquement certains événements [...].
Pour reconnaître une source sonore ou catégoriser des événements, nous couplons les données acoustiques et vibratoires acquises par nos capteurs à vos données métiers. Nous entraînons un modèle de machine learning ou de deep learning optimisé selon votre problématique et vos contraintes de déploiement. Le modèle de détection de défaut ou de classification de sources sonores ou vibratoires est ensuite déployé sur nos capteurs et notre infrastructure serveur.
Nos capteurs vous permettent d’acquérir de façon automatisée des données acoustiques et vibratoires très riches. La qualité de la donnée acquise offre ensuite la possibilité d’appliquer de nombreux outils d’analyse du signal et de modèles d’intelligence artificielle pour classifier et identifier certains événements sonores. Nous adaptons la configuration des capteurs pour être au plus près de votre besoin.
La phase d’analyse consiste, à partir des données de haute qualité acquises par nos capteurs, en la création de relations entre le fonctionnement des machines et les signatures acoustiques et vibratoires constatées lors de l’apparition du défaut à reconnaître. Ce travail est réalisé en interaction étroite avec les experts métiers chez nos clients et s’appuie sur notre suite logicielle automatisée.
Pour reconnaître une source sonore ou catégoriser des événements, nous couplons les données acoustiques et vibratoires acquises par nos capteurs à vos données métiers. Nous entraînons un modèle de machine learning ou de deep learning optimisé selon votre problématique et vos contraintes de déploiement. Le modèle de détection de défaut ou de classification de sources sonores ou vibratoires est ensuite déployé sur nos capteurs et notre infrastructure serveur.
Votre projet de recherche et développement sur mesure commence ici ! Wavely vous accompagne de A à Z pour un lancement de suivi acoustique ou vibratoire spécifique à vos besoins.
Wavely développe sur un site de tests de Total une solution acoustique en R&D afin de détecter et localiser des fuites de gaz en temps réel.
Xavier Watremez
Leader for Safety monitoring and crisisNous sommes très enthousiastes de nous associer à Wavely, expert de l'analyse acoustique. Son savoir-faire de haute technologie, associé à nos connaissances métiers, nous permettront de construire ensemble des solutions d'Intelligence Partagée permettant notamment au secteur du BTP, à l'échelle internationale, de mieux maîtriser l'impact de ses opérations sur l'environnement et sur la santé humaine.
Laurent MAREUGE
CEO Fondateur de Com'inIssue du monde de la recherche scientifique, Wavely maintient des contacts étroits avec les partenaires académiques et scientifiques de son territoire.
