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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제18권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
112 - 125 (14page)

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An acoustic signal-based, tunnel-incident detection system was developed and evaluated. The system was comprised of three components: algorithm, acoustic signal collector, and server system. The algorithm, which was based on nonnegative tensor factorization and a hidden Markov model, processes the acoustic signals to attenuate noise and detect incident-related signals. The acoustic signal collector gathers the tunnel sounds, digitalizes them, and transmits the digitalized acoustic signals to the center server. The server system issues an alert once the algorithm identifies an incident. The performance of the system was evaluated thoroughly in two steps: first, in a controlled tunnel environment using the recorded incident sounds, and second, in an uncontrolled tunnel environment using real-world incident sounds. As a result, the detection rates ranged from 80 to 95% at distances from 50 to 10 m in the controlled environment, and 94 % in the uncontrolled environment. The superiority of the developed system to the existing video image and loop detector-based systems lies in its instantaneous detection capability with less than 2 s.
#음향신호 #터널 #돌발상황

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Abdulhai B / 1999 / Enhancing the Universality and Transferability of Freeway Incident Detection Using a Bayesian-Based Neural Network / Trans. Res. Part C 7(5):261~280 google schola Balke K. N / 1993 / An Evaluation of Existing Incident Detection Algorithms / Texas Trans. Ins google schola Browne R / 1925 / Comparison and Analysis Tool for Automatic Incident Detection / Trans. Res. Rec (1925) google schola Castro-Neto M. M / 2012 / Toward Training-Free Automatic Detection of Freeway Incidents: Simple Algorithm with One Parameter / Trans. Res. Rec (2278) google schola Clavel C / 2005 / Events detection for an audio-based surveillance system / Proc. ICME google schola

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