Destek vektör makinesi ve kenar bilişim ile güçlendirilmiş gerçek zamanlı ambulans sireni algılama sistemi
Support vector machine and edge computing enhanced real-time ambulance siren detection system
Yazar: Durgun, Yeliz; Durgun, Mahmut
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 40 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Active Sensing ; Aktif Algılama ; Edge Computing ; Uç Nokta Hesaplama ; Ambulance Siren Detection,Edge Computing,Sound Classification,Embedded Systems,Polynomial Support Vector Machine (SVM) ; Ambulans Siren Tespiti,Kenar Bilişim,Ses Sınıflandırma,Gömülü Sistemler,Polinom Destek Vektör Makinesi (SVM)

Bu çalışma, trafik ortamlarında ambulans sirenlerinin tespiti için geliştirilen ve Polinom Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritmasını temel alan bir ses sınıflandırma modelini sunmaktadır. Kenar bilişim teknolojilerini kullanarak gerçekleştirilen örnek toplama deneyleriyle desteklenen bu çalışma, gerçek zamanlı veri işleme ve gömülü sistemlerde kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Model, trafik sesleri ve ambulans sirenleri arasında etkili bir ayrım yapabilme kapasitesine sahiptir. UMAP ve PCA analizleri, modelin yüksek boyutlu verileri düşük boyutlu uzaylarda başarılı bir şekilde işleyebildiğini ve farklı ses sınıflarını net bir şekilde ayırt edebildiğini göstermektedir. Confusion Matrix, çapraz doğrulama sonuçları ve öğrenme eğrisi, modelin hem eğitim hem de doğrulama setleri üzerinde yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını ve tutarlı bir performans sergilediğini belirtmektedir. ROC Eğrisi ve F1 Skoru, modelin genel sınıflandırma başarısının yüksek olduğunu gösterirken, düşük bellek ve işlemci gereksinimleri modelin gömülü sistemlerde ve gerçek zamanlı uygulamalarda etkin bir şekilde çalışabileceğinin altını çizmektedir. Bu çalışmanın sonuçları, ambulans sirenlerinin tespiti ve genel trafik seslerinin sınıflandırılması alanında, kenar bilişim tabanlı gömülü sistemlerin ve gerçek zamanlı veri işlemenin önemli bir adım olduğunu göstermektedir. Modelin daha da geliştirilmesi ve çeşitli uygulama senaryolarına adapte edilmesi için gelecekteki çalışmalar büyük önem taşımaktadır.

This study presents a sound classification model developed for the detection of ambulance sirens in traffic environments, based on the Polynomial Support Vector Machine (SVM) algorithm. Supported by sample collection experiments conducted using edge computing technologies, this work is designed for real-time data processing and use in embedded systems. The model has the capacity to effectively distinguish between traffic sounds and ambulance sirens. UMAP and PCA analyses demonstrate that the model can successfully process high-dimensional data in low-dimensional spaces and clearly differentiate between different sound classes. The Confusion Matrix, cross-validation results, and learning curve indicate that the model achieves high accuracy rates on both training and validation sets, exhibiting consistent performance. The ROC Curve and F1 Score show the model's overall high classification success, while its low memory and processor requirements underline its effectiveness in embedded systems and real-time applications. The results of this study highlight the significance of edge computing-based embedded systems and real-time data processing in the detection of ambulance sirens and the classification of general traffic sounds. Future work for further development of the model and its adaptation to various application scenarios is of great importance.