Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60505
Title: Классификация видов транспорта с использованием акустических признаков
Other Titles: Street vehicle type classification based on acoustic features
Authors: Януцевич, Д. В.
Марковский, И. М.
Keywords: материалы конференций;сверточные сети;спектрограмма;транспортные средства
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Януцевич, Д. В. Классификация видов транспорта с использованием акустических признаков = Street vehicle type classification based on acoustic features / Д. В. Януцевич, И. М. Марковский // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – C. 90–95.
Abstract: Рассматривается система классификации уличных видов транспорта на основе одномерной сверточной нейронной сети. Исследована эффективность использования спектрограммы, мел-спектрограммы и мел-частотных кепстральных коэффициентов (МЧКК) в качестве признаков для классификации транспорта. Для имитации реальных городских условий дорожных ситуаций использована аугментация данных во временной и частотно-временной областях.
Alternative abstract: A system for classifying street vehicles based on a one-dimensional convolutional neural network is developed. The effectiveness of spectrograms, mel-spectrograms, and mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) as features for vehicle classification task is investigated. To simulate such situations, data augmentation in time and time-frequency domains is used.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60505
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
YAnucevich_Klassifikaciya.pdf1.15 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.