人口贩运是一个普遍的问题,尽管在全球范围内为与之作斗争,但仍坚持不懈。任何年龄,种族,种族,性别,性别认同,性取向,国籍,移民身份,文化背景,宗教,社会经济阶级和教育的个人都可以成为人口贩运的受害者。随着技术的进步和引入自动驾驶汽车(AVS),人口贩子将采用新的方式运输受害者,这可以加速有组织的人口贩运网络的增长,这可以使对执法人员更具挑战性的人口贩运的探测机构。这项研究的目的是为自动驾驶汽车开发基于创新的音频分析的人口贩运检测框架。这项研究的主要贡献是:(i)为AVS定义四个非平凡,可行和现实的人口贩运情景; (ii)创建一个与人口贩运有关的新的,全面的音频数据集,其中五个类别,即哭泣,尖叫,车门爆炸,汽车噪音和对话; (iii)开发一个与人口贩运有关的音频数据分类的深1D卷积神经网络(CNN)体系结构。我们还使用新的音频数据集进行了案例研究,并评估了深1-D CNN的音频分类性能。我们的分析表明,深1-D CNN可以将来自人口贩运受害者的声音与非人口贩运声音的准确性为95%,这证明了我们框架的功效。
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