論文の概要: IDMT-Traffic: An Open Benchmark Dataset for Acoustic Traffic Monitoring Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13620v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 07:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 12:42:10.433201
• Title: IDMT-Traffic: An Open Benchmark Dataset for Acoustic Traffic Monitoring Research
• Title（参考訳）: IDMT-Traffic:音響交通モニタリング研究のためのオープンベンチマークデータセット
• Authors: Jakob Abe{\ss}er and Saichand Gourishetti and Andr\'as K\'atai and Tobias Clau{\ss} and Prachi Sharma and Judith Liebetrau
• Abstract要約: 4718の車両通過イベントの2.5時間のステレオオーディオ記録を含む新しいオープンベンチマークデータセットを提示する。 このデータセットは、組み込みセンサーデバイスにオーディオ分類アルゴリズムをデプロイするユースケースを評価するのに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4433315630787158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In many urban areas, traffic load and noise pollution are constantly increasing. Automated systems for traffic monitoring are promising countermeasures, which allow to systematically quantify and predict local traffic flow in order to to support municipal traffic planning decisions. In this paper, we present a novel open benchmark dataset, containing 2.5 hours of stereo audio recordings of 4718 vehicle passing events captured with both high-quality sE8 and medium-quality MEMS microphones. This dataset is well suited to evaluate the use-case of deploying audio classification algorithms to embedded sensor devices with restricted microphone quality and hardware processing power. In addition, this paper provides a detailed review of recent acoustic traffic monitoring (ATM) algorithms as well as the results of two benchmark experiments on vehicle type classification and direction of movement estimation using four state-of-the-art convolutional neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: 多くの都市部では、交通負荷や騒音が絶えず増加している。 交通監視の自動化システムは、自治体の交通計画決定を支援するために、地方交通の流れを体系的に定量化し、予測できる、有望な対策である。 本稿では,高品質のsE8マイクロホンと中質のMEMSマイクロホンを併用した4718台の車両通過イベントの2.5時間のステレオオーディオ記録を含む,新しいベンチマークデータセットを提案する。 このデータセットは、マイク品質とハードウェア処理能力に制限のある組み込みセンサーデバイスにオーディオ分類アルゴリズムをデプロイするユースケースを評価するのに適している。 さらに,最近の音響トラフィック監視(ATM)アルゴリズムの詳細なレビューと,4つの最先端畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いた車両タイプ分類と移動方向推定に関する2つのベンチマーク実験の結果について述べる。

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