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: 66
Özet
Bu tezde, ses kaytlarndan demiryolundan gecen araclar tespit etme problemine odaklandık. Araclardan kaynaklanması muhtemel cevresel sesleri kaydetmek icin bir ses sensoru, bir demiryolunun yaknına yerlestirilmistir. Bu problemde, aracların ses kaytların hedef olaylar, diger butun ses kaytların ise aykırı olaylar olarak tanmladık. Makine ogrenimi ve oruntu tanımada, sınıflandırıcılar, yeni bir gozlemi sınıflandırmak icin, etiketli veriden egitilmistir. Sınıfandırıcılar genellikle butun muhtemel sınıflar iceren veriden egitilirler ancak sınıflandırıcının egitimi sırasında, bazı sınıflar icin verinin mevcut olmaması veya verinin dogasının cok farklı olmasından oturu guvenilir bir sekilde kullanlamaması mumkundur. Ikili sınıflandırma durumunda, eger sınıflardan biri guvenilir veriye sahip degilse, egitim icin sadece bir sınıfın verisini kullanan“tek sınıf sınıflandırma”stratejisini kullanabiliriz. Sesten tren tespiti icin, destek vektor veri acklamas (DVVA) adl tek sınıf sınıflandırıcıyı ikili sınıflandırıcılar ile karşılastırdık ve aykırı sınıftan verinin az oldugu durumlarda DVVA'nn iyi performans sergiledigini gosterdik. Ayrca, DVVA egitim modelini gercek zamanda da test ettik ve yanlıs pozitif oranın dusurme hede ni tatmin edici bir sekilde gerceklestirdik. Testler, Sensornet adlı fi rma tarafndan demiryolu arac tespiti ve ses seviyesi izleme uzerine bir proje icin Hollanda'nın dogusundaki Bathmen kasabasında kaydedilen ses verileri kullanlarak yapılmıstır.
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
UlaşımSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAL TERZİ
- Demiryolu bağlantı elemanı kusurlarının derin öğrenme teknikleri ile tespiti ve sınıflandırılması
Railway fastener defects detection and classification based on deep learning techniques
MUSTAFA BERKAY İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
- 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
- Raylı ulaşım araçlarında yer tayini ve yolcu bilgilendirme sistemleri
Localization and passenger information systems of rail transport vehicle
MEHMED AKİF ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET SAĞBAŞ