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基于FVC-CNN模型的野外车辆声信号分类
1
作者
李翔
王艳
李宝清
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2023年第2期208-216,共9页
针对野外环境下单通道车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出一种基于声阵列4通道同步采集信号的一维卷积神经网络模型(FVC-CNN)。该模型借鉴注意力机制加权平均的思想对Inception网络结构进行改进,作为输入层有针对性地提...
针对野外环境下单通道车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出一种基于声阵列4通道同步采集信号的一维卷积神经网络模型(FVC-CNN)。该模型借鉴注意力机制加权平均的思想对Inception网络结构进行改进,作为输入层有针对性地提取4通道声信号多个不同时间尺度的特征,抑制噪声干扰,再根据不同车辆声信号特征分布特点,分别训练3个特征提取网络SWNet、LWNet和TNet来提取相应车辆的特征,最后对提取的特征进行多分支多维度的融合以供分类。在相同数据集上进行验证,实验结果表明,FVC-CNN模型总识别率可达94.22%,相较于传统方法识别率提高14.08%,取得了较好的分类效果。
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关键词
野外车辆信号分类
4
通道
声
阵列
输入
Inception结构
注意力机制
多分支特征提取
多分支多维度特征融合
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职称材料
题名
基于FVC-CNN模型的野外车辆声信号分类
1
作者
李翔
王艳
李宝清
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所微系统技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2023年第2期208-216,共9页
基金
微系统技术重点实验室基金项目(6142804190304)资助。
文摘
针对野外环境下单通道车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出一种基于声阵列4通道同步采集信号的一维卷积神经网络模型(FVC-CNN)。该模型借鉴注意力机制加权平均的思想对Inception网络结构进行改进,作为输入层有针对性地提取4通道声信号多个不同时间尺度的特征,抑制噪声干扰,再根据不同车辆声信号特征分布特点,分别训练3个特征提取网络SWNet、LWNet和TNet来提取相应车辆的特征,最后对提取的特征进行多分支多维度的融合以供分类。在相同数据集上进行验证,实验结果表明,FVC-CNN模型总识别率可达94.22%,相较于传统方法识别率提高14.08%,取得了较好的分类效果。
关键词
野外车辆信号分类
4
通道
声
阵列
输入
Inception结构
注意力机制
多分支特征提取
多分支多维度特征融合
Keywords
field vehicle signal classification
four channel acoustic array input
Inception structure
attention mechanism
multi branch feature extraction
multi-branch and multi-dimensional feature fusion
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [电子电信—信息与通信工程]
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作者
出处
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1
基于FVC-CNN模型的野外车辆声信号分类
李翔
王艳
李宝清
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2023
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