Sep, 2023

MVD：一种用于声学车辆类型分类的新方法和数据集

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TL;DR通过使用声学交通监测，对城市人口的快速增长造成的交通问题进行监控和管理，本研究开发了声学交通监测和车辆类型分类算法的两个开放数据集 MVD 和 MVDA，并提供了一种有效的方法来利用倒谱和谱的本地和全局音频特征以及多输入神经网络来准确分类这些声学信号，实验结果表明，我们的方法提高了前人工作的基线，对 MVD 和 MVDA 数据集的准确率分别达到 91.98% 和 96.66%，最后，我们通过一个 Android 应用程序部署该模型，以方便测试和展示其有效性。
urban populationsacoustic traffic monitoringvehicle-type classificationaudio recordingsneural network
发现论文，激发创造
  • 交通视频中异常检测的音视频数据集和方法

    介绍了第一个用于真实场景交通异常检测的音频 - 视觉数据集 MAVAD，并提出了一种名为 AVACA 的新方法，它通过交叉注意提取视频序列中的视觉和音频特征来检测异常。演示了音频的加入将 AVACA 方法提高了 5.2％的性能，并评估了图像匿名化的影响，结果表明此影响仅对性能平均下降 1.7％。

    May, 2023

  • 基于音视频的车速估计数据集

    本文提出了一个包含 13 辆不同型号汽车的音视频数据集，可用于车辆速度估计的机器学习模型的训练和验证，以此降低交通事故和死亡率。

    Dec, 2022

  • MEDAVET: 基于车辆交通的空间和时间结构的交通车辆异常检测机制

    本篇论文通过计算机视觉建立车辆跟踪模型，用于检测高速公路上的交通异常，并提出了检测、跟踪和分析交通的步骤，具体包括从城市交通视频中检测车辆、使用双分图和凸包算法进行车辆跟踪，以及使用两种数据结构检测异常的起点和终点。实验结果显示该方法在 Track4 测试集上表现可接受，F1 分数为 85.7%，均方误差为 25.432。

    Oct, 2023

  • 基于记忆增强的在线视频异常检测

    该研究介绍了一个名为 MOVAD 的智能汽车实时系统，它利用只能捕捉器固定摄像头拍摄的视频进行信息提取和到不同时间段的信息关联来及时响应异常情况。该系统包含视频分析技术和短期记忆和长期记忆两个部分，能够在 DoTA 数据集的测试中取得比目前同类技术高 2.81 的准确率。

    Feb, 2023

  • AI 机械师：声学车辆特征化神经网络

    本研究介绍一种名为 AI 机械师的深度学习系统，利用移动设备捕捉的声音进行声学车辆特性的分析，包括多级神经网络，可用于汽车检测，故障检测和车辆属性识别。通过这种方式，我们使用叠加架构大大提高了系统准确性。

    May, 2022

  • 使用音频数据进行道路事件监视的深度卷积神经网络

    本研究使用深度卷积神经网络及音頻參數 (如 Mel 頻率倒谱系数、登录 Mel 滤波能量光譜、Fourier 光譜) 做為特徵集合與資料擴增技術，實現了對交通安全重大事件如碰撞、轮胎打滑、喇叭和警笛聲的自动辨識，进而提高 IoT 平台覆盖率的效果，準確率最高可達 94%。

    Mar, 2022

  • DeepSense-V2V: 一种车辆之间的多模式感知、定位和通信数据集

    该研究提出了第一个大规模的多模态数据集，用于研究毫米波车到车通信。数据集包括来自 360 度摄像机、四个雷达、四个 60 GHz 相控阵、一个 3D 激光雷达和两个精确 GPS 的两车试验台的数据。该数据集涵盖了日间和夜间的城际和乡村地区，行驶距离 120 公里，速度高达 100 公里 / 小时。数据集包含了超过一百万个物体的检测结果，从卡车到自行车都有。该研究还提供了详细的数据集统计信息，证明了各种情况的覆盖情况，并强调了该数据集如何支持新颖的机器学习应用。

    Jun, 2024

  • AeroSonicDB (YPAD-0523) 数据集的航空器声学检测与分类

    本论文描述了利用 ADS-B 无线电传输来被动采集和标记音频样本的方法，介绍了 AeroSonicDB（YPAD-0523）数据集，该数据集包含用于训练声学检测和分类系统的低空飞行器声音。文中提供了所收集的数据集的摘要，并展示了三个二元分类模型的基准结果，讨论了当前数据集的局限性和未来的潜力。

    Nov, 2023

  • 利用图像处理和几何计算估计目标车辆的地理位置

    本研究提出了一种新方法，通过整合深度学习、图像处理和几何计算来解决观测车辆定位问题，通过移动传感器或 MV 上搭载的单目摄像头，可以成功地动态地估计车辆的经纬度信息。

    Mar, 2022

  • 基于音频分析的自主驾驶交通工具人口贩卖检测框架

    该研究的目标是针对自动驾驶汽车开发一种基于创新的音频分析的人口贩运侦测框架，使用一维卷积神经网络可以将人口贩卖受害者的声音从非人口贩卖声音中区分出来，准确率达 95%。

    Sep, 2022