Analiza stanu nawierzchni i klas pojazdów na podstawie parametrów ekstrahowanych z sygnału fonicznego

• Autorzy: Marciniuk K. , Kostek B.

Warianty tytułu

EN

Determining the road surface condition and type of vehicles on the basis of data extracted from audio signal characteristics

• Konferencja: XXVI cykl seminarów zorganizowanych przez PTETiS Oddział w Gdańsku ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 2016 (XXVI; 2016; Gdańsk)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem badań jest poszukiwanie parametrów wektora cech ekstrahowanego z sygnału fonicznego w kontekście automatycznego rozpoznawania stanu nawierzchni jezdni oraz typu pojazdów. W pierwszej kolejności przedstawiono wpływ warunków pogodowych na charakterystykę widmową sygnału fonicznego rejestrowanego przy przejeżdżających pojazdach. Następnie, dokonano parametryzacji sygnału fonicznego oraz przeprowadzano analizę korelacyjną w celu przedstawienia separowalności klas na podstawie ekstrahowanych parametrów. W procesie optymalizacji proponowanego wektora cech wykorzystano statystykę Behrensa-Fishera.

EN

The aim of this study is to find a feature vector for an automatic recognition of road surface conditions and the type of vehicles, extracted form an audio signal. First, the influence of weather-based conditions of road surface on spectral characteristic of the audio signal recorded from a passing vehicle in close proximity to the road is shortly discussed. Next, parameterization of the recorded audio signal is performed and examples of the correlation analyses are presented in the context of the class separability. Behrens-Fisher statistics is used to find the most suitable parameters that may be contained in the optimized feature vector.

Słowa kluczowe

PL

analiza ruchu drogowego; parametryzacja sygnałów fonicznych; MIRtoolbox

EN

intelligent transportation systems; ITS; parametrization of audio signals; MIRtoolbox

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2016
• Tom: Nr 51
• Strony: 115--118
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Marciniuk K.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Katedra Systemów Multimedialnych

autor

Kostek B.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Laboratorium Akustyki Fonicznej

Bibliografia

• 1. Altmann J., Linev S.,Weiss A.: Acoustic–seismic detection and classification of military vehicles— developing tools for disarmament and peace-keeping. Applied Acoutics, Tom 63, numer 10, październik 2002, s. 1085-1107.
• 2. Evans N.: Automated Vehicle Detection and Classification using Acoustic and Seismic Signals, rozprawa doktorska 2010.
• 3. Hoffmann P., Kostek B.: Music Genre Recognition in the Rough Set-Based Environment, Pattern Recognition and Machine Intelligence, tom 9124, s. 377-386.
• 4. Kostek B., Hoffmann P., Kaczmarek A., Spaleniak P.: Creating a Reliable Music Discovery and Recommendation System, Intelligent Tools for Building a Scientific Information Platform: From Research to Implementation, Springer, 2014, s. 107-130.
• 5. Kotus J., Łopatka K., Czyżewski A.: Detection and localization of selected acoustic events in acoustic field for smart surveillance applications, Multimedia Tools and Applications, 2012, s. 1–17.
• 6. Kurowski A., Marciniuk K., Kostek B.: Separability Assessment of Selected Types of Vehicle-Associated Noise", The 10th edition of International Conference on Multimedia & Network Information Systems. 14-16 September 2016, Wrocław, Poland.
• 7. Marciniuk K., Kostek B.: Creating a numerical model of noise conditions based on the analysis of traffic volume changes in cities with low and medium structure, Archives of Acoustics, ISSN: 0137-5075, Vol 40, no. 3, 2016, s.438 – 439.
• 8. MIRtoolbox 1.5 User’s Manual, retrieved from https://www.jyu.fi/hum/laitokset/musiikki/en/research/coe/materials/mirtoolbox/MIRtoolbox1.5Guide, access date: 04.08.2016.
• 9. Plewa M., Kostek B.: Graphical representation of music set based on mood of music, XVI Międzynarodowe Sympozjum Inżynierii i Reżyserii Dźwięku ISSET’2015, ISBN: 978-83-933558-8-4, 2015, s. 244-250.
• 10. Rondon A., "The impact of weather conditions on urban travel speed using ANPR observations", Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden 2014.
• 11. Swathi T., Mallu Veera B.: Emergency Vehicle Recognition System, International Journal of Engineering Trends and Technology, Vol. 4.4, kwiecień 2013, s. 987-990.
• 12. Traffic detectors handbook, 3th edition, FHWA-HRT- 06-108, May 2006.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.