Destek vektör makinesi ve kenar bilişim ile güçlendirilmiş gerçek zamanlı ambulans sireni algılama sistemi
Yazarlar (2)
Doç. Dr. Yeliz DURGUN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
Doç. Dr. Mahmut DURGUN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
|
| Makale Alt Türü | SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi |
| Dergi ISSN | 1300-1884 Wos Dergi Scopus Dergi |
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded |
| Dergi Grubu | Q3 |
| Makale Dili | Türkçe |
| Basım Tarihi | 02-2025 |
| Cilt No | 40 |
| Sayı | 2 |
| Sayfalar | 1147 / 1158 |
| DOI Numarası | 10.17341/gazimmfd.1416188 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1416188 |
| Özet |
| 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. |
| Anahtar Kelimeler |
| Gömülü Sistemler | Kenar Bilişim | Ambulans Siren Tespiti | Ses Sınıflandırma | Polinom Destek Vektör Makinesi (SVM) |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları |