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基于RK3588的嵌入式声纹识别系统设计
1
作者 陈德富 周云龙 +2 位作者 陈国军 宋京洋 林永权 《自动化应用》 2025年第6期18-21,共4页
为了推动声纹识别技术在实时性、准确性和便捷性方面的发展,设计了一种基于RK3588嵌入式开发板的声纹识别系统。该系统使用Pytorch深度学习框架在PC端搭建ResCNN网络进行模型的训练和推理测试,随后通过模型转换将训练好的模型部署至RK3... 为了推动声纹识别技术在实时性、准确性和便捷性方面的发展,设计了一种基于RK3588嵌入式开发板的声纹识别系统。该系统使用Pytorch深度学习框架在PC端搭建ResCNN网络进行模型的训练和推理测试,随后通过模型转换将训练好的模型部署至RK3588平台。界面设计采用了PyQT5,实现了直观的用户操作。实验结果表明,声纹比对推理的准确率达到96%,等错误率(EER)为3.30%,平均每组比对耗时约0.1 s。该系统满足实时性要求,适用于需要快速声纹验证的应用场景。 展开更多
关键词 声纹识别 RK3588 rescnn 模型部署
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多维特征融合的高速路合流区交通冲突预测模型及其可解释性分析
2
作者 曹弋 齐浩轩 赵斌 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第8期1841-1857,共17页
【目的】为提高高速路合流区安全水平并揭示交通冲突发生机理,研究合流区交通冲突预测及成因问题。【方法】通过整合Exid高精度轨迹数据与Lanelet2高清地图,构建多维时空特征数据库。运用互信息(MI)、XGBoost和GPT算法生成多角度独立特... 【目的】为提高高速路合流区安全水平并揭示交通冲突发生机理,研究合流区交通冲突预测及成因问题。【方法】通过整合Exid高精度轨迹数据与Lanelet2高清地图,构建多维时空特征数据库。运用互信息(MI)、XGBoost和GPT算法生成多角度独立特征集,并构建残差卷积神经网络(ResCNN)预测交通冲突。通过生成混淆矩阵对预测结果进行可视化呈现;利用Accuracy、Recall等多项指标,对比ResCNN与CNN、AttCNN、ConvXGB、Transformer、GraphSAGE在不同特征集下的综合性能;并进一步基于Friedman-Nemenyi开展模型差异显著性分析;利用AUC验证冲突事件检测能力并确定最优特征集;引入SHAP算法分析交通冲突单特征贡献度与双特征交互效应。【结果】预测结果可视化下,混淆矩阵表明ResCNN能准确识别绝大部分冲突事件,且误判率较低。综合性能评价下,ResCNN在4种特征集下均表现优异,各项指标均超过93.5%,特别是在GPT&XGB_selector特征集下,其准确率高达99.27%,召回率达到99.03%,性能接近理论极限。显著性检验下,显著性概率P值远小于置信水平,且ResCNN与其他模型的平均位次差基本都大于临界值。检测能力验证下,ResCNN对应曲线在各特征集下均保持最陡峭上升趋势。模型可解释性分析下,单特征贡献度明确了车头时距等8个关键特征对冲突的不同影响效果;双特征交互归因呈现出车头时距与速度差等多组特征的复杂关联。【结论】ResCNN相比其余模型存在显著性优势,能精确区分冲突与非冲突事件,且适配于不同特征集,有效解决了高速路合流区冲突预测与机理解析问题,为智能交通系统的冲突预测提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 智能交通 交通冲突预测 rescnn 高速公路合流区 SHAP算法 车辆轨迹地图匹配 安全替代指标
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