Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

System for Acoustic Detection

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00342739" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00342739 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.imeko-tc4-2020.org/" target="_blank" >http://www.imeko-tc4-2020.org/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    System for Acoustic Detection

  • Popis výsledku v původním jazyce

    At present, acoustic detection techniques of gunshots (gunshot detection) are increasingly being used not only for military applications but also for civilian purposes. Detection, localization, and classification of gunshots employing acoustic detection is perspective alternative to visual detection, which is commonly used. In certain situations, to detect a source of a gunshot, an automatic acoustic detection system may be preferable. This paper presents a system for acoustic detection, which can detect localize and classify acoustic events such as gunshots. Tested firearms are 9 mm short gun, 6.35 mm short gun, .22 short gun, and .22 rifle gun with various subsonic and supersonic ammunition. As “false alarms,” sets of different impulse acoustic events like door slams, breaking glass, etc. have been used. To successfully classify the tested acoustic signals, Continuous Wavelet and Mel Frequency Transformation methods have been used for the signal processing, and the fully two-layer connected neural network has been implemented. The results show that the acoustic detector can be used for reliable gunshot detection, localization, and classification.

  • Název v anglickém jazyce

    System for Acoustic Detection

  • Popis výsledku anglicky

    At present, acoustic detection techniques of gunshots (gunshot detection) are increasingly being used not only for military applications but also for civilian purposes. Detection, localization, and classification of gunshots employing acoustic detection is perspective alternative to visual detection, which is commonly used. In certain situations, to detect a source of a gunshot, an automatic acoustic detection system may be preferable. This paper presents a system for acoustic detection, which can detect localize and classify acoustic events such as gunshots. Tested firearms are 9 mm short gun, 6.35 mm short gun, .22 short gun, and .22 rifle gun with various subsonic and supersonic ammunition. As “false alarms,” sets of different impulse acoustic events like door slams, breaking glass, etc. have been used. To successfully classify the tested acoustic signals, Continuous Wavelet and Mel Frequency Transformation methods have been used for the signal processing, and the fully two-layer connected neural network has been implemented. The results show that the acoustic detector can be used for reliable gunshot detection, localization, and classification.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    R - Projekt Ramcoveho programu EK

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    24th IMEKO TC4 International Symposium and 22nd International Workshop on ADC and DAC Modelling and Testing

  • ISBN

  • ISSN

    0237-028X

  • e-ISSN

    0237-028X

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    347-352

  • Název nakladatele

    IMEKO

  • Místo vydání

    Palermo

  • Místo konání akce

    Palermo - Online

  • Datum konání akce

    14. 9. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku