Akustik sinyal temelli trafik yoğunluğu tespiti
Acoustic signal based traffic density detection
- Tez No: 405374
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akustik, Trafik, Trafik tahmini, Trafik tıkanıklığı, Acoustic, Traffic, Traffic forecast, Traffic congestion
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, araçların oluşturduğu akustik gürültü sinyalinden trafik yoğunluğu tespiti yapılmıştır. Araçların oluşturduğu akustik gürültü motor gürültüsü, hava türbülans gürültüsü, tekerleğin yerle temasından kaynaklı gürültü, egzoz gürültüsü ve korna gürültüsünden oluşmaktadır. Bu gürültülerin her biri trafik yoğunluk durumuna göre değişmektedir. Örneğin; trafiğin yoğun olduğu zamanlarda motor ve korna gürültüsü yoğun iken, trafik akışkan iken ise hava türbülans ve tekerlek gürültüsü daha yoğundur. Bu farklılıktan faydalanılarak trafik yoğunluğu sıkışık, orta ve akışkan olarak üç kategoriye ayrılması mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada, trafik yoğunluğunun akustik sinyal analizine dayalı olarak tespiti konusunda bugüne kadar yapılan çalışmalarda sık olarak kullanılan MFCC (Mel Filter Kepstrum Katsayıları) özniteliği yardımıyla E-5 karayolundaki trafik yoğunluğu %68 doğrulukla tespit edilebilmiştir. Başarı oranını artırmak için MFCC öznitelikleri farklı parametrelerle de oluşturularak Bayes, K-NN ve SVM sınıflandırıcılar kullanılarak trafik yoğunluğu tespit başarıları irdelenmiştir. En yüksek performansı sağlayan parametreler ve sınıflandırıcı seçildikten sonra öznitelik seçme ve indirgeme yöntemlerinin performans üzerindeki etkisi incelenmiştir. Yağmurlu havada tekerleğin yer ile temasında oluşan gürültü ile yağmursuz havada tekerleğin oluşturduğu gürültünün farklı olması gözleminden yola çıkarak araçların oluşturduğu akustik gürültü sinyalinin hava koşullarına göre değişebileceği sonucuna varılmıştır. Hava koşullarının dikkate alınması durumunda trafik yoğunluğu tespit performansının artıp artmayacağına yönelik çalışmalar yapılmıştır. Hava koşullarının yağmurlu olup olmamasının dikkate alınması halinde başarı oranının arttığı gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, traffic density is detected by acoustic noise signals formed by the vehicles. The acoustic noise signals formed by the vehicles are engine noise, air turbulence, the noise of the wheels touching the floor, exhaust noise and the horn noise. All these noise signals change according to the traffic density. For example, engine noise and horn noise is dense when the traffic is busy, but when the traffic is fluent air turbulence and wheel noise is more dense. By using this variation, the traffic density is categorized into three classes; busy, normal and fluent. In this study, the traffic density in the E-5 highway is determined by %68 accuracy, by using MFCC attributes which are frequently used in the studies conducted up to now that are related with the detection of the traffic density by acoustic noise signal analysis. In order to increase the success rate, MFCC attributes are formed by different parameters and the traffic density detection performance is examined when Bayes, K-NN and SVM classifiers are used. After choosing the best performed parameters and classifier, the effect of the attribute selection and reduction methods on the performance is examined. On the basis of the difference of the noise of the wheels under rainy weather and dry-weather conditions, it was concluded that acoustic noise signals change according to the weather conditions. Studies have been made that to examine that if the performance of the traffic density detection increases when the weather conditions are considered. It was observed that the success rate is higher when the weather and rain conditions are considered.
Benzer Tezler
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- İşyerlerinde aktif gürültü kontrol yöntemi ile gürültü seviyesinin azaltılmasına ilişkin bir sistemin geliştirilmesi
Developing A system for reducing the noise level by using active noise control method in workplaces
TOLGA ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2021
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Gedik Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAĞIMLI
- Uzun hat gözetleme uygulamaları için dağıtık akustik algılama sistem çözümü: Sinyal modelleme, hedef tespiti ve sınıflandırma teknikleri
Distributed acoustic sensing system for linear asset monitoring: Signal modeling, threat detection and classification
HAKAN MARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA GİRİCİ
- Model based analysis of second heart sounds and some anatomical correlates
İkinci kalp seslerinin model temelli analizi ve bazı anatomik yapılarla ilişkileri
AHMET BAYKAL
Doktora
İngilizce
1992
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
- Yapay zekâ ve sinyal işleme yöntemleri ile rulmanlarda taşlama yanığı hatasının tespiti
Detection of grinding burn defect in bearings with artificial intelligence and signal processing methods
NURDOĞAN CEYLAN
Doktora
İngilizce
2023
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZGİN KAÇAR