Applying of audioanalytics for determining contingencies

2017

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.23919/iccas.2017.8204327
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

While video analysis has become a standard feature of many security cameras, built audioanalytics remains relatively rare, despite the presence of both the audio channels in the devices and the available computing power to process audio data. However, audioanalytics has certain advantages over video analytics: microphones and maintenance cost is significantly less expensive than cameras; when the system is in real-time audio data stream is substantially less in volume than the flow of data from the video cameras, which imposes more loyal to the bandwidth requirements of data transmission channel. Audioanalytics systems can be especially in demand for urban surveillance, where you can automatically start to broadcast live video on the police control from the place of explosion and fire. Audioanalytics technology can also be used in the study and recording of certain events. In this study, we consider methods to identify audio event recognition, create a surveillance model using audioanalyitics methods and identify audio events by experiments.