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基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别
1
作者
刘伟娜
赵红东
+2 位作者
史剑锋
张学志
赵一鸣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期376-385,共10页
车辆分类是智能交通系统的关键技术之一,是道路交通监控系统的一个重要研究领域。由于声学传感器具有效率高、成本低、可昼夜工作、隐蔽性强等优势,因此基于车辆声音特征的车辆分类引起了研究人员的广泛关注。然而,现有研究中的车辆声...
车辆分类是智能交通系统的关键技术之一,是道路交通监控系统的一个重要研究领域。由于声学传感器具有效率高、成本低、可昼夜工作、隐蔽性强等优势,因此基于车辆声音特征的车辆分类引起了研究人员的广泛关注。然而,现有研究中的车辆声音信号仅包含单一车辆,对于混合的双车辆声音信号的分类缺乏讨论。为此,设计一种网络模型对单车辆和双车辆共12种类别的噪声信号进行分类。针对声音频谱特征的固定分辨率并非最优的问题,基于网络训练得出的注意力得分和时间转换矩阵,控制噪声频谱时间大小,设计频谱时间分辨率优化模型。分类网络依据卷积递归神经网络(CRNN)架构,卷积网络部分(多尺度信号分析模块)参考高效空间金字塔模块对特征进行双分支融合处理,由于循环神经网络(RNN)等不利于并行化,运算速度慢,因此将因果时间卷积网络(TCN)转换为非因果循环TCN。在自制数据集中进行实验,结果表明,该模型的平均精度均值(mAP)达到0.98,远高于相当参数量下的CRNN网络,与MobileNetV3性能相当,但是相比MobileNetV3参数量减少了1.7×10^(6)。分析结果表明,所提模型适用于长时间声音信号处理任务,能提取深层次的特征。
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关键词
车辆识别
声音信号重建
卷积循环神经网络
高效空间金字塔模块
时间
卷积神经网络
时间分辨率优化
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职称材料
题名
基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别
1
作者
刘伟娜
赵红东
史剑锋
张学志
赵一鸣
机构
河北工业大学电子信息工程学院
电磁空间安全全国重点实验室
河北晶禾电子技术股份有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期376-385,共10页
基金
天津市科技计划项目(企业科技特派员项目)(21YDTPJC00050)
电磁空间安全全国重点实验室项目(2021JCJQLB055008)。
文摘
车辆分类是智能交通系统的关键技术之一,是道路交通监控系统的一个重要研究领域。由于声学传感器具有效率高、成本低、可昼夜工作、隐蔽性强等优势,因此基于车辆声音特征的车辆分类引起了研究人员的广泛关注。然而,现有研究中的车辆声音信号仅包含单一车辆,对于混合的双车辆声音信号的分类缺乏讨论。为此,设计一种网络模型对单车辆和双车辆共12种类别的噪声信号进行分类。针对声音频谱特征的固定分辨率并非最优的问题,基于网络训练得出的注意力得分和时间转换矩阵,控制噪声频谱时间大小,设计频谱时间分辨率优化模型。分类网络依据卷积递归神经网络(CRNN)架构,卷积网络部分(多尺度信号分析模块)参考高效空间金字塔模块对特征进行双分支融合处理,由于循环神经网络(RNN)等不利于并行化,运算速度慢,因此将因果时间卷积网络(TCN)转换为非因果循环TCN。在自制数据集中进行实验,结果表明,该模型的平均精度均值(mAP)达到0.98,远高于相当参数量下的CRNN网络,与MobileNetV3性能相当,但是相比MobileNetV3参数量减少了1.7×10^(6)。分析结果表明,所提模型适用于长时间声音信号处理任务,能提取深层次的特征。
关键词
车辆识别
声音信号重建
卷积循环神经网络
高效空间金字塔模块
时间
卷积神经网络
时间分辨率优化
Keywords
vehicle recognition
sound signal reconstruction
Convolutional Recurrent Neural Network(CRNN)
Efficient Spatial Pyramid(ESP)module
Time Convolutional Neural Network(TCN)
time resolution optimization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声谱图时间分辨率优化与残差空间金字塔网络的车辆识别
刘伟娜
赵红东
史剑锋
张学志
赵一鸣
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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