Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/20.500.13091/2132
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Aydemir, Emrah | - |
dc.contributor.author | Işık, Murat | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-26T20:58:14Z | - |
dc.date.available | 2022-02-26T20:58:14Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.issn | 2667-8055 | - |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.36306/konjes.755710 | - |
dc.identifier.uri | https://dergipark.org.tr/tr/pub/konjes/issue/60526/755710 | - |
dc.identifier.uri | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1160875 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13091/2132 | - |
dc.description | DergiPark: 755710 | en_US |
dc.description | konjes | en_US |
dc.description.abstract | Günümüzde, teknolojik imkanların hızla gelişmesiyle ses sınıflandırma uygulamalarının sayıları da artmakta ve popüler bir çalışma alanı haline gelmektedir. Bu çalışmada, amacımız durağan halde bir aracın üretmiş olduğu sesi kullanarak "aracın sesli imzasını" üretmek ve aracın sınıflandırılması için kullanmaktır. Çalışan bir aracın sesi; motor sesi, titreşimden kaynaklı sesler, rüzgâr sesleri gibi bazı seslerin bir araya gelmesiyle oluşur. Uygulamada 22 aracın rölantideki sesleri kaydedilmiş ve Local Binary Pattern (LBP) ve Cubic SVM algoritmaları kullanılarak %95,2 oranında başarılı sınıflandırılmıştır. Ayrıca, elde edilen sonuçlar literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | Today, with the rapid development of technological possibilities, the number of sound classification applications are increasing and becoming a popular field for researchers. In this study, our aim is to extract "vehicle sound signature" by using the sound produced by the vehicle at idle mode. After that to use this sound signature for the classification of the vehicle. The sound of a working vehicle at idle mode consist of some noises cause by engine, vibration, wind etc. In practice, the sounds of 22 vehicles at idle mode were recorded and 95.2% successful classification was made by using the Local Binary Pattern (LBP) method and the Cubic SVM algorithm. In addition, the results were analyzed by comparing them with similar studies in the related literature. | en_US |
dc.language.iso | tr | en_US |
dc.publisher | Konya Technical University | en_US |
dc.relation.ispartof | Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | ses sınıflandırma | en_US |
dc.subject | araç tanıma | en_US |
dc.subject | sesli imza | en_US |
dc.subject | araç sınıflandırma | en_US |
dc.subject | sound classification | en_US |
dc.subject | vehicle recognition | en_US |
dc.subject | voice signature | en_US |
dc.subject | vehicle classification | en_US |
dc.title | ARAÇ İÇİ SESİNDEN ARACI TANIMA VE SINIFLANDIRMA | en_US |
dc.title.alternative | Vehicle Detection and Classification from Its Interior Sound | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.identifier.doi | 10.36306/konjes.755710 | - |
dc.department | KTÜN | en_US |
dc.identifier.volume | 9 | en_US |
dc.identifier.issue | 1 | en_US |
dc.identifier.startpage | 129 | en_US |
dc.identifier.endpage | 136 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı | en_US |
item.languageiso639-1 | tr | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairetype | Article | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
Appears in Collections: | Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
10.36306-konjes.755710-1160875.pdf | 855.04 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
218
checked on Apr 22, 2024
Download(s)
52
checked on Apr 22, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.