Railway vehicle detection from audio recordings using one-class classification
Tek-sınıf sınıflandırma kullanılarak ses kayıtlarından demiryolu araç tespiti
- Tez No: 418648
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, ses kay tlar ndan demiryolundan ge cen ara clar tespit etme problemine odaklandık. Ara clardan kaynaklanması muhtemel cevresel sesleri kaydetmek i cin bir ses sens or u, bir demiryolunun yak n ına yerle stirilmi stir. Bu problemde, ara cları n ses kay tları n hedef olaylar, di ger b ut un ses kay tları n ise aykı rı olaylar olarak tan mladı k. Makine o grenimi ve or unt u tanı mada, s ınıfland ırı c ılar, yeni bir g ozlemi s ınıfland ırmak i cin, etiketli veriden e gitilmi stir. S ınıfandı rı cı lar genellikle b ut un muhtemel s ınıflar i ceren veriden e gitilirler ancak s ınıfland ırı cı nı n e gitimi sı rası nda, bazı s ınıflar i cin verinin mevcut olmaması veya verinin do gası nın cok farklı olmas ından ot ur u g uvenilir bir sekilde kullan lamaması m umk und ur. Ikili s ınıfland ırma durumunda, e ger s ınıflardan biri g uvenilir veriye sahip de gilse, e gitim i cin sadece bir s ını f ın verisini kullanan“tek sı nı f s ınıflandırma”stratejisini kullanabiliriz. Sesten tren tespiti i cin, destek vekt or veri a c klamas (DVVA) adl tek sı nı f s ınıfland ır ıcı y ı ikili s ınıfland ırı cı lar ile kar şı la stı rdı k ve aykı r ı s ını ftan verinin az oldu gu durumlarda DVVA'n n iyi performans sergiledi gini g osterdik. Ayr ca, DVVA e gitim modelini ger cek zamanda da test ettik ve yanlı s pozitif oranı n d u s urme hede ni tatmin edici bir sekilde ger cekle stirdik. Testler, Sensornet adl ı fi rma taraf ndan demiryolu ara c tespiti ve ses seviyesi izleme uzerine bir proje i cin Hollanda'nı n do gusundaki Bathmen kasabası nda kaydedilen ses verileri kullan larak yapı lmı stı r.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we focus on detecting a train from the sound generated by it. An audio sensor is placed close to a railway track to record ambient sounds which may or may not originate from a train. In this problem, we de ne the target event as the recording of a train sound and non-target events are all other audio events that are recorded by the audio sensor. In machine learning and pattern recognition, classi ers are trained from labeled data to categorize a new observation. Classi ers are usually trained from data which contain all possible classes, however it is possible that during training the classi er, for some classes the data is either not available or it is so diverse in nature that it cannot be used reliably. In case of binary classi cation, if one of the classes do not have reliable training data, we can use a \one class classi cation" strategy which only uses single class data for training. For train detection from audio, we compared a one-class classi er called support vector data description (SVDD) with binary classi ers and showed that SVDD performs well in cases where data from the outlier class is scarce. We also tested the SVDD trained model in real time and the results indicate that the goal of reducing the false positive rate is satisfactorily achieved. The tests are performed using audio data recorded in Bathmen, a town in eastern Netherlands, by the company Sensornet for a project about railway vehicle detection and sound level monitoring.
Benzer Tezler
- Sesten spektrogram dönüşümüne dayalı derin öğrenmeyi kullanarak raylı sistemlerde meydana gelen yapısal bozulmaların akustik izlenmesi ve tespiti yönteminin araştırılması
Investigation of acoustic monitoring and structural defects detection method in rail systems based on sound to spectrogram conversion and deep learning
EMRE UYGUN
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAL TERZİ
- Demiryolu hemzemin geçitlerinde emniyet değerlendirmesi: Türkiye için örnek bir model oluşturma
Safety assessment at railway level crossings: Developing a sample model for Turkey
GÖKHAN BAYAZIT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ADEM FAİK İYİNAM
- Petri ağları yaklaşımı ile raylı sistemler anklaşman sistemlerinin PLC ile gerçeklenmesi ve simülasyonu
PLC application of railway interlocking systems with petri net approach and simulation
OZAN CAN BEHMERANREZAİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU
- Pantograf-katener sistemlerinde görüntü işleme tabanlı temassız izleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of image processing based contactless monitoring methods in pantograf-catenary systems
ORHAN YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Node clustering and fusion for moving target localization in distributed seismic sensor networks
Dağıtık sismik sensör ağlarında hareketli hedef konumlandırma için sensör kümelemesi ve füzyonu
ERDEM KÖSE
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU