Accurately extracting driving events is the way to maximize computational efficiency and anomaly detection performance in the tire frictional nose-based anomaly detection task. This study proposes a concise and highly useful method for improving the precision of the event extraction that is hindered by extra noise such as wind noise, which is difficult to characterize clearly due to its randomness. The core of the proposed method is based on the identification of the road friction sound corresponding to the frequency of interest and removing the opposite characteristics with several frequency filters. Our method enables precision maximization of driving event extraction while improving anomaly detection performance by an average of 8.506%. Therefore, we conclude our method is a practical solution suitable for road surface anomaly detection purposes in outdoor edge computing environments.


翻译:精确地提取驾驶事件是最大限度地提高轮胎摩擦鼻鼻异常探测任务计算效率和异常现象检测性能的方法。本研究报告提出了一个简明和非常有用的方法,用于改进因风声等额外噪音而阻碍的事件提取的精确性,这种噪音因其随机性而难以明确定性。拟议方法的核心在于确定与兴趣频率相对应的公路摩擦声音,并用几个频率过滤器去除相反的特征。我们的方法可以精确地尽可能扩大驾驶事件提取量,同时平均提高8.506%的异常现象检测性能。因此,我们得出的结论是,我们的方法是一种实用的解决办法,适合于在户外边缘计算环境中探测公路表面异常现象。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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