Спектральные признаки гидроакустических шумов в решении задач классификации подводных объектов
Ключевые слова:
машинное обучение, признаки гидроакустических шумов, классификация акустических шумов, обработка звукового сигналаАннотация
В настоящее время, во многих сферах успешно применяются системы принятия решения, основанные на анализе большого объема данных и методах машинного обучения. Чтобы верно классифицировать объект (или действие), необходимо определить его признаки, которые позволят добиться высокой точности классификации. В статье аналитически и экспериментально обосновывается выбор спектральных признаков гидроакустических шумов для решения задачи классификации подводных объектов с помощью методов машинного обучения. Обучение модели на большом количестве акустических данных и реализация сенсорной сети позволят создать систему оперативного реагирования на проникновение нежелательных объектов (катеров или ныряльщиков) в акваторию, подлежащую охране.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Вестник Инженерной школы Дальневосточного федерального университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.