Baza Publikacji Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy:	Paszkowski Waldemar, Gola Arkadiusz, Świć Antoni
Dyscypliny:
	Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania:	2024
Wersja dokumentu:	Elektroniczna
Język:	angielski
Numer czasopisma:	1
Wolumen/Tom:	18
Strony:	36 - 47
Impact Factor:	1,0
Web of Science® Times Cited:	0
Scopus® Cytowania:	0
Bazy:	Web of Science \| Scopus \| BazTech \| Google Scholar
Efekt badań statutowych	NIE
Materiał konferencyjny:	NIE
Publikacja OA:	TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia:	Otwarte czasopismo
Wersja tekstu:	Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania:	W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA:	15 stycznia 2024
Abstrakty:	angielski
	The article presents and describes the implementation of research on the detection of a drone in an urban environment using of the sound features. The methods of drone detection were recognized on the basis of modeling and evaluation of the features of the audio and acoustic signal. The authors proposed the use of a neural network model for the needs of drone detection taking into account acoustic measurements in an anechoic chamber and in an urban environment. The final part presents the obtained results of the drone detection. For the purposes of detection, a neural network model was used in order to recognize the obtained images of the spectograms of sound sources.

Acoustic-Based Drone Detection Using Neural Networks – A Comprehensive Analysis