Veri Bilimi

Veri Bilimi

Ensemble NASNet Deep Feature Generator Based Underwater Acoustic Classification Model

Yazarlar: Orhan YAMAN, Türker TUNCER

Cilt 4 , Sayı 2 , 2021 , Sayfalar 33 - 39

Konular:Mühendislik

Anahtar Kelimeler:Sualtı Ses Sınıflandırması,Sualtı Yön Algılama,SVM,NASNetLarge,NASNetMobile.

Özet: Sualtı akustiği, gelişmiş sinyal işleme için önemli ve karmaşık araştırma alanlarından biridir. Bu çalışmada, su altı araçlarının yön tespiti için derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Sualtı robotu kullanılarak yeni bir veri seti toplandı. Veri setini oluşturmak için su altına bir mikrofon yerleştirildi. Su altında hareket eden Uzaktan Kumandalı Sualtı Aracının (ROV) pervanelerinin sesleri toplandı. Önce su altında hareketsiz bir ses kaydı yapıldı. Sualtı robotu x, y ve z eksenleri boyunca hareket etti ve bir ses veri seti oluşturuldu. Bu veri seti toplamda dört sınıftan oluşmaktadır. Bu sesler üzerinde özellik çıkarımı için NASNetLarge ve NASNetMobile derin öğrenme modelleri uygulanmıştır. Bu iki derin öğrenme modelinin özellikleri birleştirilmiştir. Elde edilen öznitelikler arasından en ağırlıklı öznitelikleri seçmek için chi2 yöntemi kullanılmıştır. Ardından, seçilen özellikleri sınıflandırmak için Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritması kullanılır. Sınıflandırmada Doğrusal SVM algoritması ile %77,66 doğruluk hesaplanmıştır.


ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır

KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2021, title={Ensemble NASNet Deep Feature Generator Based Underwater Acoustic Classification Model}, volume={4}, number={33–39}, publisher={Veri Bilimi}, author={Orhan YAMAN,Türker TUNCER}, year={2021} }
APA
KOPYALA
Orhan YAMAN,Türker TUNCER. (2021). Ensemble NASNet Deep Feature Generator Based Underwater Acoustic Classification Model (Vol. 4). Vol. 4. Veri Bilimi.
MLA
KOPYALA
Orhan YAMAN,Türker TUNCER. Ensemble NASNet Deep Feature Generator Based Underwater Acoustic Classification Model. no. 33–39, Veri Bilimi, 2021.