文档名：电声传感技术辅助的无人机环境监测方法研究
摘要：文章研究了无人机环境监测系统中的声电传感器信号分析方法,通过UrbanSound数据集进行实证验证.首先,介绍无人机环境监测系统的基本原理.其次,采用循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)模型对声电传感器信号进行分类,同时引入丢弃法等正则化手段以优化模型性能.最后的实验表明,相较于传统RNN,正则化RNN在准确率、精确度和召回率等性能指标上均取得了显著提升.
Abstract：Inthispaper,thesignalanalysismethodofacoustoelectricsensorinunmannedaerialvehicleenvironmentalmonitoringsystemisstudiedandverifiedbyUrbanSounddataset.Firstly,thebasicprincipleofunmannedaerialvehicleenvironmentalmonitoringsystemisintroduced.Secondly,RecurrentNeuralNetwork(RNN)modelisusedtoclassifytheacousticandelectricsensorsignals,andregularizationmethodssuchasdiscardmethodareintroducedtooptimizethemodelperformance.ThefinalexperimentshowsthatcomparedwithtraditionalRNN,regularizedRNNhasachievedsignificantimprovementinaccuracy,precisionandrecallrate.
作者：孙军辉Author：SUNJunhui
作者单位：正德职业技术学院,江苏南京210000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(2)
分类号：TN912.2
关键词：无人机 声电传感技术 循环神经网络(RNN) 正则化
Keywords：unmannedaerialvehicle acousticandelectricalsensingtechnology RecurrentNeuralNetwork(RNN) regularization
机标分类号：TP212X831S181
在线出版日期：2024年4月12日
基金项目：电声传感技术辅助的无人机环境监测方法研究[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(2)孙军辉文章研究了无人机环境监测系统中的声电传感器信号分析方法,通过UrbanSound数据集进行实证验证.首先,介绍无人机环境监测系统的基本原理.其次,采用循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)模型对声电传感器信号进行...参考文献和引证文献
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引证文献
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