T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b er   20 26 ,   p p .   1 7 5 5 ~ 1 7 6 7   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI :  1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 24 i 5 . 27752          1755       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   Co m pa ra tive  dee p learning  archi te ctures  for rail w a y  t ra in  detec tion usin g  ac celero m eter       H er i A rdia ns y a h 1 ,   De n ny   I r a w a n 2 ,   Dhio   Ra m a dh o n  Sa ripud i n 1 ,   G ila ng   Se ptia n F ir ma ns y a h 1 ,  Ro h m a t i n Ag us t ina 3   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   S c i e n c e ,   T e c h n o l o g y ,   a n d   E d u c a t i o n ,   U n i v e r si t a s  M u h a mm a d i y a h   L a mo n g a n ,   L a m o n g a n ,   I n d o n e si a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s  M u h a mm a d i y a h   G r e si k ,   G r e si k ,   I n d o n e si a   3 D e p a r t me n t   o f   A g o t e c h n o l o g y ,   F a c u l t y   o f   A g r i c u l t u r e ,   U n i v e r si t a s  M u h a m mad i y a h   G r e si k ,   G r e si k ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   23 ,  2025   R ev i s ed   J u n   27 ,  2026   A cc ep ted   A u g   28 ,  2026       Ra il w a y   lev e l  c ro ss in g   a c c id e n ts  re m a in   a   c rit ica l  sa f e t y   c o n c e rn   w o rld w id e ,   n e c e ss it a ti n g   re li a b le  train   d e tec ti o n   sy ste m s  p a rti c u larl y   a t  u n g u a rd e d   c ro ss in g s.  T h is  stu d y   p re se n ts  c o m p a ra ti v e   e v a lu a ti o n s  f ro m   fo u r  d e e p   lea rn in g   (DL )  a rc h it e c tu re s   c o n v o lu t i o n a l   n e u ra l   n e tw o rk   (2 D - C NN ),   lo n g   sh o rt - term   m e m o r y   ( L S T M ),   M o b i leN e tV 2 ,   a n d   h y b rid   CN N - L S T M   o f  ra il w a y   tr a in   d e tec ti o n   u sin g   tri a x ial  a c c e l e ro m e ter  se n so r  d a ta.   V i b ra ti o n   sig n a ls  a c q u ired   f ro m   p iez o e lec tri c   se n so rs  m o u n ted   o n   ra il w a y   in f ra stru c tu re   w e r e   tran s f o rm e d   in t o   sp e c tro g ra m   re p re s e n tatio n s  a n d   c las si f ied   in to   f o u r  p ro x im it y   c a t e g o ries :  id le,  f a r - d istan c e   (> 4 0 0   m ),   n e a r - d istan c e   (2 0 0 - 4 0 0   m ),   a n d   trai n   p a ss in g   (< 2 0 0   m ).   T h e   e x p e ri m e n tal  re su lt s   d e m o n st ra te  th a t  th e   h y b rid   CNN - L S T M   a rc h it e c tu re   a c h iev e s  h ig h e st  c las si f ica ti o n   p e rf o rm a n c e   w it h   9 8 . 2 %   a c c u ra c y ,   9 8 . 0 %   F 1 - sc o re ,   a n d   c o n v e rg e n c e   to   9 5 %   a c c u ra c y   w it h in   6 8   train i n g   e p o c h s,   o u tp e rf o r m in g   CNN - 2 D  (9 6 . 9 % ),   M o b il e Ne tV2   (9 2 . 3 % ),   a n d   L S T M   (8 9 . 5 % ).   T h e   h y b rid   m o d e l  e ff e c ti v e l y   c o m b in e s  sp a ti a l  f e a tu re   e x trac ti o n   th r o u g h   c o n v o lu ti o n a l  la y e rs  w it h   tem p o ra l  d e p e n d e n c y   m o d e li n g   v ia  re c u rre n t  c o m p o n e n ts,  a c h iev in g   sig n a l  d e tec ti o n   a t   d ist a n c e s  e x c e e d in g   4 0 0   m e ters   w it h   sig n a l - to - n o ise   ra ti o s  a b o v e   3 0   d B.   T h e s e   f in d in g s  p ro v id e   e m p iri c a l  e v i d e n c e   f o r  o p ti m a l  DL   m o d e l  se lec ti o n   in   a c c e lero m e ter - b a se d   ra il wa y   sa f e t y   m o n it o rin g   sy ste m s d e p lo y e d   o n   r e so u rc e - c o n stra in e d   e d g e   d e v ice s.   K ey w o r d s :   A cc eler o m eter   C NN - L ST M  h y b r id   Dee p   lear n in g   R ail w a y   tr ain   d etec tio n   Sp ec tr o g r a m   clas s i f icatio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Her i A r d ian s y a h   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   E n g i n ee r in g ,   Fac u lt y   o f   Scie n ce ,   T ec h n o lo g y ,   an d   E d u ca t io n   Un i v er s ita s   Mu h a m m ad i y a h   L a m o n g an   P lalan g a n   St. ,   W ah y u ,   P lo s o w ah y u ,   L a m o n g a n   Di s tr ict,   L a m o n g an   R e g en c y ,   E ast J av a  6 2 2 1 8 ,   I n d o n esia   E m ail:  h er y _ ar d y a n s y ah @ u m l a. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N    R ail w a y   tr an s p o r tatio n   s y s te m s   ar e  v ita l  f o r   p u b lic  m o b il it y   an d   lo g i s tic s   d is tr ib u tio n   w o r ld w id e.   Ho w e v er ,   s af et y   at  lev e l  cr o s s i n g s   r e m ai n s   a  cr itical  co n ce r n ,   as  co llis io n s   b et w ee n   t r ain s   an d   v eh icle s   co n tin u e  to   o cc u r   at  alar m i n g   r ates   ac r o s s   b o th   d ev e lo p ed   an d   d ev elo p in g   n atio n s .   Acc o r d in g   to   Fed er al   R ailr o ad   A d m in i s tr atio n   ( F R A )   d ata,   ap p r o x i m atel y   2 , 2 6 1   tr ain - m o to r   v eh icle  co lli s i o n s   o cc u r r ed   in   th e   Un ited   State s   in   2 0 2 4 ,   w ith   g r ad e - cr o s s in g   in c id en t s   an d   p ed estrian   tr esp ass   ac co u n ti n g   f o r   o v er   9 5 %  o f   all  r ailr o ad   f atalities  [ 1 ] .   T h e  E u r o p ea n   Un io n   A g e n c y   f o r   R a il w a y s   r ep o r ted   2 2 4   d ea th s   at  lev el  cr o s s i n g s   i n   2 0 2 3 ,   r ep r esen tin g   2 6 . 6 %  o f   to tal  r ail w a y   f atalit ies  ac r o s s   m e m b er   s tates  [ 2 ] .   I n   I n d o n e s ia,   P T   Ker eta  A p i  I n d o n esia  ( KA I )   d o cu m e n ted   5 3 5   c o llis io n   ca s es  th r o u g h o u t  2 0 2 4 ,   p r ed o m i n a n tl y   at  u n g u ar d ed   cr o s s in g s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 7 5 5 - 1767   1756   lack i n g   ad eq u ate  d etec tio n   i n f r astru ct u r e  [ 3 ] .  T h ese  s tatis tic s   h i g h l ig h t  t h e  u r g e n t  n ee d   f o r   r eliab le  an d   co s t - ef f ec tiv e  tr ai n   d etec tio n   s y s te m s ,   p ar ticu lar l y   at  p ass iv e  cr o s s i n g s   w it h o u t a u to m a t ed   w ar n in g   m ec h a n i s m s .   Dee p   lear n in g   ( D L )   ad v an ce s   h av e  d r iv e n   s ig n i f ica n t  in n o v atio n s   in   tr ain   ar r iv al  d etec tio n   s y s te m s .   co n v o lu tio n al   n e u r al  n et w o r k   ( C NN )   ar ch itectu r e s   e x ce l  at   ex tr ac ti n g   s p atial  f ea t u r es  f r o m   ti m e - f r eq u e n c y   r ep r esen tatio n s   o f   s en s o r   s ig n als,  ac h ie v i n g   h i g h   clas s i f i ca tio n   ac cu r ac y   i n   v ib r atio n - b ased   m o n ito r in g   ap p licatio n s   [ 4 ] ,   [ 5 ] .  L o n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( L ST M)   n et w o r k s ,   a  v ar ia n t  o f   r ec u r r e n t  n e u r al  n e t w o r k s   ( R NN) ,   ef f ec ti v el y   ca p tu r e  t e m p o r al  d ep en d en cies  f r o m   s eq u e n tial  d ata,   m a k in g   th e m   w el l - s u ited   f o r   p r o ce s s in g   co n ti n u o u s   v ib r atio n   s i g n als  w it h   d y n a m ic  te m p o r al  p atter n s   [ 6 ] .  h y b r id   C NN - L ST M  m o d els   co m b i n e  th e  s tr e n g th s   o f   b o th   ap p r o ac h es  th r o u g h   s p atio te m p o r al  f ea t u r e  lear n i n g ,   w h er e  C NN  co m p o n e n t s   ex tr ac t  lo ca l  s p ec tr al  p atter n s   w h ile  L ST M  co m p o n e n ts   m o d el  th eir   te m p o r al  ev o l u tio n   [ 7 ] .   A d d itio n all y ,   lig h t w ei g h t  ar ch itect u r es  s u c h   as  Mo b ileNetV2   h av e  b ee n   s p ec if ical l y   d esi g n ed   f o r   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   ed g e  d ev ices,  e m p lo y i n g   d ep th w is e   s ep ar ab le  co n v o lu ti o n s   to   r ed u ce   co m p u tatio n a l   co m p lex it y   w h ile   m ai n tai n in g   co m p etiti v e  ac cu r ac y   [ 8 ] .  T h ese  in n o v atio n s   co llectiv el y   p r o v id e  a  r o b u s t  f o u n d atio n   f o r   in telli g e n t tr ain   d etec tio n   s y s t e m s   o p er atin g   o n   e m b ed d ed   p latf o r m s   w it h   li m ited   p r o ce s s in g   p o w er .   P r ev io u s   s tu d ie s   h av e  d e m o n s tr ated   th at  tr ain - i n d u ce d   g r o u n d   v ib r atio n s   ca n   b e  d etec ted   at   d is tan ce s   ex ce ed in g   4 0 0   m eter s ,   w it h   ch ar ac ter is tic  f r eq u e n c y   co m p o n en ts   co n ce n tr ated   w it h in   th e  1 0 - 8 0   Hz  r a n g e   co r r esp o n d in g   to   w h ee l - r ail  i n ter ac tio n   d y n a m ics  [ 9 ] .  R ec en t  w o r k   h a s   also   d e m o n s tr at ed   th e  f ea s ib il it y   o f   p r ed ictin g   ap p r o ac h in g   tr ai n s   f r o m   tr ac k   v ib r atio n   s ig n al s   an d   id en ti f y i n g   tr ain   t y p es   f r o m   ac ce ler o m eter   m ea s u r e m e n t s   at  r ail w a y   s w it ch es  a n d   cr o s s i n g s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] . T h e  tr an s f o r m atio n   o f   r a w   ac ce ler o m e ter   s i g n al s   in to   s p ec tr o g r a m   r ep r esen tat io n s   e n ab les  t h e  ap p licatio n   o f   i m ag e - b ased   D L   cla s s i f icatio n ,   f ac ilit ati n g   ex tr ac tio n   o f   d is cr i m i n ati v e  f ea t u r es  t h at  d is tin g u is h   b et w ee n   d i f f er e n t  tr ai n   p r o x i m i t y   co n d i tio n s   [1 2 ] .  R ec en t  v ib r atio n - m o n ito r i n g   s tu d ies  f u r t h er   co n f ir m   th e  e f f ec tiv e n ess   o f   ti m e - f r eq u e n c y   r ep r esen tatio n s   a n d   C NN - b ased   m o d els  f o r   v ib r atio n   class i f icatio n ,   in cl u d i n g   r ai l w a y   an d   tr ai n - r elate d   ap p licatio n s   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   I n   ad d itio n ,   m ac h i n e - lear n i n g   ap p r o ac h es  h av e  b ee n   ap p lied   to   r ail w a y   tr ac k   m o n ito r in g   an d   v ib r atio n - b ased   r ail w a y   e v e n t  class if ica tio n ,   d e m o n s tr atin g   th e  g r o w i n g   r elev an ce   o f   d ata - d r i v en   m eth o d s   f o r   r ailw a y   s a f et y   m o n ito r i n g   [ 1 5 ] - [ 1 7 ] .   Desp ite  th ese  ad v a n ce s ,   ex i s ti n g   r esear ch   h a s   p r ed o m in a n tl y   f o cu s ed   o n   s i n g le - ar ch itect u r e  i m p le m e n tat io n s ,   w it h   li m ited   s y s te m atic  co m p ar is o n   o f   m u ltip le  DL   m o d els  u n d er   id en tical   ex p er i m e n tal  co n d itio n s .   T h is   s tu d y   ad d r ess e s   t h e  af o r em e n tio n ed   r esear ch   g ap   t h r o u g h   a  co m p r eh e n s iv e  co m p ar at iv e   ev alu a tio n   o f   f o u r   D L   ar ch it ec tu r es   C NN - 2 D,   L ST M,   Mo b ileNetV2 ,   an d   h y b r id   C NN - L ST M   f o r   r ail w a y   tr ain   d etec tio n   u s in g   p iezo el ec tr ic  ac ce ler o m eter   s e n s o r   d ata.   T h e  p r im ar y   o b j ec tiv es  ar e  th r ee f o ld :  f ir s t,   ev alu a tin g   cla s s i f icatio n   p er f o r m an ce   ac r o s s   f o u r   p r o x i m it y   class es  ( n o  t r ain ,   f ar   >   400   m ,   n ea r   2 0 0 - 400   m ,   an d   p ass i n g   <   200   m ) ;  s ec o n d ,   id en tify i n g   t h e  o p ti m al   al g o r ith m   b ala n ci n g   ac cu r ac y ,   i n f er en ce   s p ee d ,   an d   co m p u tatio n al  e f f ic ien c y   f o r   r ea l - ti m e  i m p le m e n tat io n ;  a n d   th ir d ,   an al y z in g   d ep lo y m en t  ch alle n g e s   u n d er   r ea l - w o r ld   e n v ir o n m en tal  co n d itio n s   w it h   n o is e  a n d   d y n a m ic  i n ter f er en ce .   T h is   r e s e ar ch   co n tr ib u tes  to   s u s tai n ab le  d ev elo p m e n t  g o al s   9   ( in d u s tr y ,   in n o v atio n ,   an d   i n f r astru c tu r e)   an d   1 1   ( s u s tain ab le  cities  an d   co m m u n itie s )   b y   ad v an ci n g   s m ar t  tr an s p o r tatio n   in f r astru c t u r e.   T h e  n o v elt y   lie s   in   t h e  s y s te m a tic  in te g r atio n   o f   ac ce ler o m eter - b a s ed   v ib r at io n   s e n s i n g   w it h   m u l tip le  D L   ar ch itect u r es,  p r o v id in g   e m p ir ical  ev id en c e  f o r   o p tim a l  m o d el  s elec tio n   in   r es o u r ce - co n s tr ain ed   r ail w a y   s a f e t y   ap p licatio n s .       2.   M E T H O D   T h e  r esear ch   m et h o d o lo g y   was  s y s te m a ticall y   d es ig n ed   to   en s u r e  th e  v alid it y   an d   r eliab ilit y   o f   th e   r esu lt s   i n   d ev elo p i n g   a   d ee p - l ea r n in g - b ased   tr ain - ar r iv a l  cla s s i f icatio n   s y s te m   u s i n g   v ib r a tio n   d ata.   Fi g u r e  1   illu s tr ates  th e  co m p le te  r esear ch   w o r k f lo w ,   w h ich   en c o m p a s s es  f o u r   m ai n   s ta g es :   d ata  ac q u is itio n ,   p r ep r o ce s s in g ,   m o d el  p r o ce s s in g   w it h   co m p ar ati v e  a n al y s i s   o f   f o u r   n eu r al  n et w o r k   ar ch itect u r es,  an d   co m p r e h en s iv e   p er f o r m a n ce   ev alu a tio n .   T h is   m et h o d o lo g y   f o llo w s   e s tab lis h ed   p r ac tices   in   v ib r atio n - b ased   r ail w a y   m o n ito r in g   s y s te m s   as   d o cu m en ted   i n   r ec en t liter at u r e  [ 2 ] .     2 . 1 .     Da t a   a cquis it io n   T h e  v ib r atio n   d ata  ac q u is itio n   p r o ce s s   b eg in s   th e  f o u n d atio n al  s ta g e  o f   th is   r esear ch ,   e m p lo y i n g   a  p iezo elec tr ic  tr iax ial  ac ce ler o m eter   s e n s o r   m o u n ted   o n   t h e   r ail w a y   in f r astr u ct u r e.   T h e  p iezo elec tr ic  s en s o r   o f f er s   m ea s u r e m e n t  ca p ab ilit i es  o f   ± 1 6   g ,   p r o v id in g   s u f f ic ien t  d y n a m ic  r a n g e  f o r   ca p tu r in g   b o t h   a m b ie n t   n o is e  an d   h i g h - a m p li tu d e  tr ai n - in d u ce d   v ib r atio n s   [ 3 ] .   T h e   s en s o r   w as  s tr ate g icall y   p o s itio n ed   o n   th e  r ail   w eb ,   w it h   its   v er tical  ax i s   ali g n ed   w it h   t h e  g r av itatio n al  d ir ec tio n ,   o p ti m izi n g   s e n s iti v it y   to   r ail  d ef lectio n   p atter n s   in d u ce d   b y   ap p r o ac h in g   tr ai n s .   Data   co llectio n   w a s   co n d u c ted   at  m u ltip le  r ail w a y   cr o s s i n g   lo ca tio n s   alo n g   th e  Su r ab a y a - B o j o n eg o r o   co m m u ter   lin e  i n   I n d o n esia.  T h e  ac q u is itio n   s y s te m   s a m p les  v ib r atio n   s ig n al s   at  1 0 0 0   Hz   (    =  1 0 0 0   s am p les/ s ec o n d ) ,   en s u r in g   ad eq u ate  f r eq u e n c y   r es o lu tio n   f o r   ca p tu r in g   tr ain - i n d u ce d   v ib r atio n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         C o mp a r a tive  d ee p   lea r n in g   a r ch itectu r es fo r   r a il w a y  tr a in   d etec tio n   u s in g   …   ( Heri A r d ia n s ya h )   1757   t y p icall y   o cc u r r i n g   w it h in   th e   5 - 2 0 0   Hz  r an g e   [ 4 ] .   R a w   ac c eler atio n   d ata  f r o m   t h r ee   o r th o g o n al  a x es  ( X,   Y,   Z )   w er e  tr an s m it ted   v ia  s er ial  co m m u n icatio n   at  1 1 5 , 2 0 0   b p s   b au d   r ate   to   a  R asp b er r y   Pi  4   m icr o co n tr o ller   s er v i n g   a s   th e  ed g e  co m p u ti n g   p latf o r m .   T h e  ac q u is itio n   p r o to co l  ca p t u r ed   co n tin u o u s   r ec o r d in g s   s eg m e n ted   i n to   2 - s ec o n d   w i n d o w s   w it h   5 0 %  o v er lap ,   g en er atin g   2 0 0 0   s a m p les  p er   s eg m e n t  ac r o s s   th r ee   ch a n n els  [ 5 ] .   T h e  d at aset  co m p r is es  f o u r   d is tin ct  clas s i f icatio n   ca teg o r ies  b ased   o n   tr ain   p r o x i m it y :  ( i )   n o   tr ain - id le  s tate  w ith   e n v ir o n m en tal  n o is e   o n l y   ( r o o t - m ea n - s q u ar e  ( R M S)   <  0 . 0 5   g ) ,   ( ii )  f ar - tr ain   d etec ted   at  d is tan ce   >  4 0 0   m   ( R MS  0 . 1 - 0 . 2   g ) ,     ( iii )  n ear - tr ai n   ap p r o ac h in g   with i n   2 0 0 - 400   m   ( R M S  0 . 3 - 0 . 6   g ) ,   an d   ( iv )  p ass in g - tr ain   w it h i n   <  2 0 0   m   o f   cr o s s in g   ( R M S  >  0 . 8   g ) .   A   to t al  o f   1 0 , 0 0 0   lab elled   s am p les  w er e  co llected   w it h   b alan ce d   d is tr ib u tio n   ac r o s s   all  f o u r   class es  ( 2 , 5 0 0   s a m p les  p er   class ) .   T h e   d ataset  w a s   p ar titi o n ed   u s in g   s tr ati f ied   s a m p li n g :  8 0 %  f o r   tr ain i n g   ( 8 , 0 0 0   s am p le s ) ,   1 0 % f o r   v alid atio n   ( 1 , 0 0 0   s am p le s ) ,   an d   1 0 % f o r   test in g   ( 1 , 0 0 0   s a m p les).           Fig u r e  1 .   S y s te m   f lo w ch ar t d e ep   lear n in g - b ased   r ail w a y   tr ai n   d etec tio n : c o m p ar is o n   o f   C NN,   R NN  ( L ST M) ,   m o b ile  n et  a n d   h y b r id   C NN - L ST M  m o d els     2 . 2 .     P re pro ce s s ing   T h e  s p ec tr o g r am   i m a g es  u n d er g o   i m a g e  p r ep r o ce s s in g   to   en h a n ce   d ata  q u ali t y   a n d   co n s is ten c y ,   in cl u d in g   s ca le  n o r m a lizatio n ,   n o is e  cr o p p in g ,   an d   r eso lu tio n   ad j u s t m e n t.  I n itial  p r ep r o ce s s i n g   ap p lies   a  4 th - o r d er   B u tter w o r t h   b an d p ass   f i lter   w ith   c u to f f   f r eq u e n c ie s   o f   5 - 2 0 0   Hz  to   eli m i n ate  d ir ec t  cu r r en t   ( DC )   o f f s e t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 7 5 5 - 1767   1758   d r if t  an d   h ig h - f r eq u en c y   n o is e  b ey o n d   th e  r ele v a n t  v ib r atio n   s p ec tr u m   [ 7 ] .   T h is   f il ter in g   s tr ate g y   p r eser v e s   th e  f u n d a m e n tal  tr ai n   v ib r atio n   s i g n a tu r es  w h ile  at ten u ati n g   s en s o r   n o is e  an d   en v ir o n m e n t al  in ter f er e n ce .   Sig n al  n o r m a lizatio n   e m p lo y s   Z - s co r e  s tan d ar d izatio n   to   en s u r e  ze r o   m ea n   an d   u n i t  v ar ia n ce   ac r o s s   all  in p u t  c h an n el s ,   f ac ili tati n g   s tab le  g r ad ien t  p r o p ag atio n   d u r in g   n e u r al  n et w o r k   tr ain i n g .   T h e  n o r m aliza t io n   tr an s f o r m   is   e x p r ess ed   as:       = ( − )   ( 1 )     w h er e    r ep r esen ts   th e  r a w   s ig n al,     d en o tes  th e  m ea n ,   an d     r ep r esen ts   th e  s ta n d ar d   d ev iatio n   co m p u ted   ac r o s s   th e  tr ain in g   d ataset.   T h e  co r e   tr an s f o r m at io n   co n v er t s   ti m e - d o m a in   v ib r atio n   s i g n al s   in to   t w o - d i m e n s i o n al  ti m e - f r eq u en c y   r ep r esen tatio n s   u s i n g   s h o r t - ti m e  f o u r ier   tr an s f o r m   ( ST FT ) .   T h e  ST F T   p r o v id es  lo ca lized   s p ec tr al  in f o r m atio n   es s en t ial  f o r   i d en ti f y in g   tr a n s ie n t  v ib r atio n   p atter n s   c h ar ac ter is t ic  o f   tr ain   ap p r o ac h es.  T h e  tr an s f o r m atio n   is   m at h e m at ica ll y   d ef i n ed   as  [ 8 ] :     ( , ) = ∫ ( ) ( − ) ^ ( − 2  )    ( 2 )     w h er e  ( )   r ep r esen ts   t h e  i n p u t  s i g n al,   ( )   is   th e   Ha n n i n g   w i n d o w   f u n ct io n ,     d en o tes  t h e  ti m e   s h i f t,  an d       r ep r esen ts   f r eq u en c y .   ST F T   p ar am eter s   w er e  co n f ig u r ed   w it h   2 5 6 - p o in t  f ast  f o u r ier   tr an s f o r m   ( FFT )   ( n u m b er   o f   f ast  f o u r ier   tr an s f o r m   ( NF FT )   =   2 5 6 ) ,   2 0 0 - s a m p le  o v er lap   ( 7 8 %  o v er lap   r atio ) ,   an d   a   Han n i n g   w i n d o w ,   g e n er ati n g   s p ec tr o g r a m   i m ag e s   o f   d im e n s io n   1 2 8 ×1 2 8   p ix els  w ith   f r eq u en c y   r e s o lu tio n   o f   ap p r o x im a tel y   3 . 9   Hz  an d   te m p o r al  r eso lu tio n   o f   5 6   m s .   Data   is   t h e n   s y s te m atica ll y   p a r titi o n ed   in to   t w o   m a in   s u b s et s :  tr ai n in g - v a lid atio n   d ata  a n d   test   d ata.   Data   au g m en tatio n   s tr ate g ies   w er e  i m p le m en ted   to   en h a n c e  m o d el  g en er aliza t io n   a n d   m iti g ate  o v er f i tti n g .   Au g m e n tatio n   tec h n iq u es  in cl u d e:  ( i )   ti m e   s h i f ti n g   ( ± 1 0 %  o f   w i n d o w   d u r atio n ) ,   ( ii )   Ga u s s ian   n o is e  in j ec tio n   ( SNR   r an g i n g   f r o m   6 - 2 0   d B ) ,   ( iii )   f r eq u e n c y   m a s k i n g   ( r an d o m   m a s k i n g   o f   1 0 - 2 0 %  f r eq u en c y   b an d s ) ,   an d   ( iv )   ti m e  m as k i n g   ( r an d o m   m ask i n g   o f   1 0 - 1 5 %  ti m e  f r a m e s )   [ 1 8] .   T h ese  tr an s f o r m atio n s   p r eser v e  ess e n tial   v ib r atio n al  c h ar ac ter is tic s   w h ile  in tr o d u ci n g   co n tr o lled   v ar iab ilit y   t h at  i m p r o v es  m o d el  r o b u s tn es s   to   r ea l - w o r ld   o p er atin g   co n d itio n s .     2 . 3 .     M o del c o nfig ura t io n   I n   th e  m o d el  co m p ar is o n   s ta g e  h ig h li g h ted   b y   th e  r ed   o u tlin e  in   th e  d iag r a m ,   co m p ar ati v e  an al y s is   i s   p er f o r m ed   u s i n g   f o u r   d if f er e n t  d ee p   n eu r al  n et w o r k   ar ch itectu r es:  C NN - 2 D,   L ST M,   Mo b ileNetV2 ,   an d   h y b r id   C NN - L ST M.   E ac h   m o d el  is   tr ain ed   o n   tr ain in g   a n d   v alid atio n   d ata,   w it h   au g m en tatio n   as  a  d ata  au g m e n tatio n   s tr ate g y   to   en r ic h   lear n i n g   an d   m iti g ate  o v er f i t ti n g .     2 . 3 . 1 .   CNN - 2D   C NN - 2 D  is   u s ed   f o r   its   s tr o n g   ab ilit y   to   r ec o g n ize  s p ati al  f ea t u r es  in   s p ec tr o g r a m s .   T h e  b asic  co n v o lu tio n   o p er atio n   in   C NN   ca n   b e  f o r m u lated   as  [ 1 0 ] :     ( , ) = ( × ) ( , ) = ₘ ₙ ( + , + ) ( , )   ( 3 )     w h er e    is   th e   in p u t  ( s p ec tr o g r a m ) ,     is   th e  k er n el  ( f i lter ) ,   an d   ( , )   is   t h e  co n v o lu t io n   r es u lt  at   p o s itio n   ( , ) .   C NN  al s o   e m p lo y s   n o n - l in ea r   ac tiv atio n   f u n ctio n s ,   s u c h   as   r ec tifie d   lin ea r   u n it   ( R eL U )   ( ( ) =    ( 0 , ) ) ,   an d   p o o lin g   la y er s   f o r   d i m e n s io n alit y   r ed u c tio n .   T h e  i m p le m en ted   ar ch itect u r e  co m p r i s e s   t h r ee   co n v o lu tio n al  b lo ck s ,   ea ch   c o n tain i n g   C o n v 2 D  la y er   ( 3 2 ,   6 4 ,   1 2 8   f ilter s ) ,   b atch   n o r m aliza tio n ,   R e L U   ac tiv atio n ,   an d   2 ×2   m ax   p o o lin g .   T h e  f lat ten ed   f ea t u r e  m a p s   ar e  p r o ce s s ed   b y   f u l l y   co n n ec ted   la y er s   ( 1 2 8   u n i ts )   w it h   5 0 %  d r o p o u t  r eg u lar izatio n   b e f o r e  th e  So f t M ax   o u tp u t  la y er   to tal  tr ain ab le  p ar am eter s :  3 . 4   m illi o n .     2 . 3 . 2 .   L ST M   L ST M  is   test ed   to   lev er ag e  its   ad v an ta g e  in   u n d er s ta n d i n g   te m p o r al  d y n a m ic s   f r o m   s eq u e n tial  s ig n al s   r ec o r d ed   in   v ib r atio n s   [ 1 2 ] .   L ST M  p r o ce s s es  d at a  s eq u e n tiall y   u s in g   m e m o r y   u n i ts   th at   r etain   p r ev io u s   in f o r m at io n .   Un li k e   s tan d ar d   R NN  u n it s ,   L ST Ms  in co r p o r ate  g atin g   m ec h an is m s   t h at  r eg u late   in f o r m atio n   f lo w ,   ad d r ess i n g   v an i s h in g - g r ad ien t  p r o b le m s   i n   lo n g - s eq u e n ce   lear n in g .   T h e  b asic  f o r m u latio n   o f   th e  L ST M  u n it is   [1 2 ] :     ℎ ₜ = ( ₓₕ   ₜ   +   ₕₕ   ℎ ₜ ₋ ₁   +   ₕ )   ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         C o mp a r a tive  d ee p   lea r n in g   a r ch itectu r es fo r   r a il w a y  tr a in   d etec tio n   u s in g   …   ( Heri A r d ia n s ya h )   1759   ₜ = ₕ ᵧ   ℎ ₜ   +   ᵧ   ( 5 )     w h er e  ₜ   is   t h e  i n p u t   at  ti m e  ;  ℎ ₜ   is   th e  h id d en   s tate;    is   th e   ac ti v a tio n   f u n ctio n   ( t y p ical l y   tan h   o r   R eL U) ;  ₜ   is   th e  o u tp u t;    an d     ar e  lear n ed   w e ig h t s   an d   b iases .   T h e  im p le m e n ted   ar ch itect u r e  co n s is t s   o f   t w o   s tac k ed   L ST M  la y er s   ( 6 4   an d   3 2   u n its ,   r esp ec tiv el y ) ,   w ith   a  3 0 %  d r o p o u t  r ate  b et w ee n   la y er s .   I n p u t  s h ap e  is   co n f i g u r ed   as ( 2 0 0 ,   3 ) ,   r e p r esen ti n g   2 0 0   ti m e s tep s   ac r o s s   t h r ee   ac ce ler o m eter   a x es.  T o tal  tr ain ab le  p ar a m eter s   0 . 8   m illi o n .     2 . 3 . 3 .   M o bil eNe t V2   Mo b ileNetV2 ,   a  lig h t w e ig h t  ar ch ite ct u r e,   is   in cl u d ed   to   ex a m in e  h o w   m o d el  e f f ic ien c y   ca n   b e   m ai n tai n ed   w it h o u t  s ac r if ic in g   ac cu r ac y ,   m ak i n g   it  s u itab l e  f o r   ed g e - d ev ice  i m p le m e n t atio n .   I ts   ad v an ta g e   lies   in   d ep th w is e  s ep ar ab le  co n v o l u tio n ,   w h ich   s ep ar ates  t h e  co n v o lu tio n   p r o ce s s   in to   t w o   s t ag es:  d ep th w is e   an d   p o in t w is e.   T h e  o p er atio n al  f o r m u las ar e  [1 9 ] :   −   Dep th w is e  co n v o l u tio n :      ( , , ) = ₘ   ₙ   ( + , + , )    ( , , )   ( 6 )     −   P o in t w i s e  co n v o lu tio n :      ( , ) = ₖ    ( , , )    ( )   ( 7 )     w h er e    is   th e  i n p u t  w i th   s p ati al  an d   ch a n n e l  d i m e n s io n s ,      is   th e  d ep th w is e  f ilter   p er   ch a n n el,   a n d      is   th e  1 ×1   ( p o in t w i s e)   f i lter   f o r   in ter - c h a n n e l  co m b in a tio n .   Mo b ileNetV2   f u r t h er   in tr o d u ce s   in v er ted   r esid u al   b lo ck s   w ith   l in ea r   b o ttlen ec k s ,   e m p lo y in g   e x p an s io n - p r o j ec tio n   ar ch itectu r e.   W ith   th is   ap p r o ac h ,   Mo b ileNetV2   ca n   s ig n i f ica n tl y   r ed u ce   th e  n u m b er   o f   p ar am eter s   a n d   co m p u tatio n al  o p er atio n s   co m p ar ed   t o   co n v e n tio n al  C NN.   T h e  m o d el  w as  i n itia lized   w ith   I m ag eNe t  p r e - tr ai n ed   w e ig h t s   an d   f i n e - tu n ed   o n   s p ec tr o g r a m   i n p u ts   ( 2 2 4 ×2 2 4 ×3 )   to tal  tr ain ab le  p ar am eter s :   2 . 3   m illi o n .     2 . 3 . 4 .   H y brid CNN - L ST M   a rc hite ct ure   T h e  n o v el  o f   h y b r id   C NN - L ST M  a r ch itectu r e  s y n er g is tic all y   co m b in e s   s p atial  f ea t u r e  ex tr ac tio n   ca p ab ilit ies  o f   co n v o lu tio n al  n et w o r k s   w i th   te m p o r al  s eq u en ce   m o d ellin g   o f   r ec u r r en t  n et w o r k s   [ 20 ] .   T h is   ar ch itect u r e  ad d r ess es  t h e  c o m p le m e n tar y   n at u r e  o f   s p ec tr o g r a m   a n al y s i s :  C NN  c o m p o n en t s   e x tr ac t   f r eq u en c y - d o m ai n   p atter n s   f r o m   lo ca l  r ec ep tiv e   f ield s ,   wh ile  L ST M  co m p o n e n t s   ca p tu r e  t h e  te m p o r al  ev o lu tio n   o f   t h ese  p atter n s   ac r o s s   th e  ti m e  a x is .   T h e  h y b r id   ar ch itectu r e  co m p r is es:  ( i )   t w o   C o n v 2 D  la y er s   ( 3 2   an d   6 4   f ilter s ,   3 ×3   k er n els)  w it h   R eL U  ac ti v atio n   a n d   m ax   p o o lin g   f o r   h ier ar c h ical  s p atial  f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   ( i i )   r esh ap e   la y er   tr an s f o r m in g   2 D  f ea tu r e  m ap s   i n to   s eq u e n ti al  f o r m at  ( 9 0 0 ×6 4 ) ,   ( iii )   L STM   la y er   ( 6 4   u n it s )   p r o ce s s in g   th e  C NN - e x tr ac ted   f ea t u r es  as  te m p o r al  s eq u en ce s ,   an d   ( iv )   d en s e  la y er s   ( 1 2 8   u n its )   w i th   So f tMa x   o u tp u t  f o r   class i f icatio n .   T h is   d esig n   en ab les  th e  m o d el  to   tr ain   s p atio te m p o r al  r ep r esen tat io n s   th at  ca p tu r e  b o th   s p ec tr al  ch ar ac ter is tics   an d   th eir   te m p o r al  d y n a m ic s ,   w h ic h   is   p ar ticu lar l y   e f f ec t iv e  f o r   t r ain   ap p r o ac h   d etec tio n ,   w h er e  v ib r atio n   p atter n s   ex h ib it  s y s te m atic  e v o lu tio n   a s   d is tan ce   d ec r ea s es  [ 21 ] .   T o ta l tr ain ab le  p ar a m eter s   1 . 2   m ill io n .     2 . 3 . 5 .   T ra ini ng   p ro ce s s   Af ter   th e  n et w o r k   tr ai n in g   s ta g e  w it h   h y p er p ar a m eter   t u n i n g ,   all  m o d els  w er e  tr a in ed   u n d er   id en tical   co n f i g u r atio n s   to   en s u r e  f air   co m p ar ati v e  e v alu a tio n .   T r ain in g   s tar ted   w it h   t h e  A d a m   o p ti m izer   w i th   i n it ial   lear n in g   r ate   o f   0 . 0 0 1   an d   ex p o n en tial   d ec a y   ( ₁ = 0 . 9 , ₂ = 0 . 999 ) .   T h e  cr o s s - e n tr o p y   ca te g o r ies  s er v ed   as   th e  lo s s   f u n c tio n   f o r   m u lti - cla s s   clas s i f icatio n .   T h e  b atch   s iz e  w a s   s et  to   3 2   s a m p les,  w i th   a  m ax i m u m   o f   1 0 0   tr ain i n g   ep o ch s .   E ar l y   s to p p in g   w ith   p atie n ce   o f   1 0   ep o ch s ,   m o n ito r ed   v alid atio n   lo s s   to   p r ev en t  o v er f itti n g .   L ea r n i n g   r ate  r ed u ctio n   o n   p latea u   ( f ac to r   =   0 . 5 ,   p atien ce   =   5 )   en ab led   a d ap tiv e  o p tim izatio n .   A ll   ex p er i m e n ts   w er e  co n d u cted   o n   an   NVI DI A   R T X  3 0 8 0   GP U   w it h   t h e  T en s o r Flo w   2 . 1 2   f r am e w o r k .     2 . 4 .   E v a lua t io n   T h e  f in al  m o d el  is   e x tr ac ted   an d   ev al u ated   o n   th e  test   d ata.   A t  t h is   s tag e,   t h e  f i n al  m o d el  i s   o b tain ed   an d   ev al u ated   u s i n g   p er f o r m a n ce   m etr ic s   in cl u d i n g   ac c u r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   F1 - s co r e,   an d   in f er en ce   ti m e   in   t h e  co n te x t  o f   a  r ea l  i m p le m en tatio n .   T h e  co m p ar is o n   a m o n g   t h e  f o u r   ar ch itect u r es  e n ab les  r esear ch er s   to   id en ti f y   t h e  b est  m o d el  th at  i s   n o t  o n l y   t h eo r etica ll y   s u p er io r   b u t  also   r elev an t  to   p r ac tical  co n s tr ain ts ,   s u ch   a s   co m p u tatio n al  p o w er   li m itatio n s   an d   th e  p r esen ce   o f   en v ir o n m e n tal  n o i s e.   P r im ar y   clas s i f icatio n   m etr ics   ar e  co m p u ted   f o r   ea ch   cla s s   an d   a g g r e g ated   u s in g   m ac r o - av er a g in g   [ 22 ] :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 7 5 5 - 1767   1760     = (    +    ) (    +      +      +    )     ( 8 )        =    (    +    )     ( 9 )        =    (    +    )   ( 1 0 )     1 −    =   2   ×   (    ×    ) (    +    )     ( 1 1 )     w h er e :   TP   =  t r u e  p o s itiv es ,   T N   =  tr u e  n e g ati v es,  FP   =  f alse  p o s itiv es,  a n d   FN   =  f al s e  n e g a tiv es .   R ec eiv er   o p er atin g   ch ar ac ter i s tic  ( R O C )   cu r v es  a n d   ar ea   u n d er   t h e  cu r v e  ( AUC)  m etr i cs  p r o v id e  th r es h o ld - i n d ep en d en t   as s es s m en t  o f   d is cr i m in ati v e  ca p ab ilit y .   Mu lti - clas s   R O C   an al y s i s   e m p lo y s   a  o n e - vs - r est s tr ate g y ,   w it h   m ac r o - a v er ag ed   A U C   co m p u ted   ac r o s s   al l c lass e s .   C o n f u s io n   m a tr ices  v is u alize   c lass - w i s e   p r ed ictio n   p atter n s   an d   id en ti f y   s y s te m atic  m i s clas s if icatio n   ten d en cie s   [ 23 ] .   Statis t ical  s i g n if ican ce   te s ti n g   e m p lo y s   o n e - w a y   a n al y s i s   o f   v ar ian ce   ( A NO V A )   to   ev al u at e  w h et h er   o b s er v ed   p er f o r m a n ce   d if f er e n ce s   b et w ee n   m o d els  ar e  s tati s ticall y   s i g n if ican t  (   <   0 . 05 ) .   P o s t - h o c  p air w is e   co m p ar is o n s   u tili ze   T u k e y ’ s   h o n est  s i g n i f ica n t  d if f er en ce   ( HSD)   test   w i th   B o n f er r o n i  co r r ec tio n   [ 24 ] .   E f f ec t  s ize  q u a n ti f icatio n   e m p lo y s   C o h e n ’ s   d   f o r   p air w i s e  co m p ar is o n s   a n d   eta - s q u ar ed   ( ² )   f o r   o v er all  v ar ia n ce   attr ib u tio n :     ²   =    _  _      ( 1 2 )     C o m p u tatio n al   e f f icie n c y   ev alu atio n   en co m p a s s e s   i n f er e n ce   late n c y   ( m ill is ec o n d s   p er   s a m p le) ,   tr ain i n g   d u r atio n ,   g r ap h ics  p r o ce s s in g   u n it   ( GP U )   m e m o r y   co n s u m p tio n ,   an d   m o d el  p ar a m eter   co u n t.  T h ese  m etr ics   ar e  cr itical  f o r   ass e s s i n g   d ep lo y m e n t  f ea s ib ilit y   o n   r eso u r ce - co n s tr ain ed   ed g e  d ev ice s   s u c h   as   R asp b er r y   P i  [ 1 7 ] .   R o b u s tn es s   an al y s is   ev a lu ate s   m o d el  p er f o r m an ce   d eg r ad atio n   u n d e r   v ar y i n g   s ig n al - to - n o is e  r atio   ( SNR )   co n d itio n s   r an g in g   f r o m   - 6   d B   to   1 2   d B ,   s im u lati n g   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s   w i th   en v ir o n m e n ta l i n ter f er en ce   [ 25 ] .   T h r o u g h   t h is   p r o ce s s ,   s cien ti f ic  v alid atio n   i s   co n d u c ted   co m p r e h en s iv e l y ,   f r o m   d ata  d esig n   a n d   ar ch itect u r e  s elec tio n   to   s tr u ctu r ed   test i n g   an d   f i n al  p er f o r m a n ce   e v al u atio n .   T h e  co m p lete  e v alu a tio n   f r a m e w o r k   en ab les  r ig o r o u s   m o d el  co m p ar is o n   ac r o s s   m u ltip le  d i m e n s io n s :  clas s i f i ca tio n   p er f o r m an ce ,   co m p u tatio n al  r eq u ir e m e n t s ,   s tatis t ical  s i g n if ican ce ,   a n d   o p er atio n al  r o b u s tn e s s ,   e n s u r in g   t h at  m o d el  s elec tio n   r ec o m m e n d atio n s   ar e  g r o u n d ed   in   e m p ir ical  ev id en ce   ap p licab le  to   r ea l - w o r ld   r ail w a y   m o n ito r i n g   d ep lo y m en t s .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    3 . 1 .     P re - pro ce s s ing   s pect ro g ra m   F ig u r e   2   p r e s en ts   th e   r aw   a c ce l e r o m e t e r   s ig n a l s   an d   c o r r esp o n d i n g   s p e c t r o g r am s   ac q u i r ed   f r o m   th e  p i e z o e l e c t r i c   s en s o r   a c r o s s   f o u r   d is t in ct   t r a in   d et e c ti o n   c o n d i t i o n s .   F ig u r e   2 ( a )   s h o w s   t h e  r aw   a c c el e r o m e t er   s ig n a l   u n d e r   t h e   n o - t r ain   ( i d l e )   c o n d i t i o n ,   w h il e   Fi g u r e   2 ( b )   p r e s en ts   i ts   c o r r e s p o n d in g   s p e c tr o g r am .   F ig u r e   2 ( c )   s h o w s   th e   r a w   s ig n al   w h en   th e  t r a i n   i s   a t   a   f a r   d is t an ce   ( > 4 0 0   m ) ,   an d   Fi g u r e  2 ( d )   p r esen ts   th e  co r r esp o n d in g   s p ec tr o g r a m .   Fi g u r e  2 ( e)   p r es en ts   t h e  r a w   s ig n al  f o r   a  n ea r - d is tan ce   tr ain   ( 2 0 0 - 4 0 0   m ) ,   w i th   its   co r r esp o n d in g   s p ec tr o g r a m   s h o w n   in   Fi g u r e  2 ( f ) .   Fin all y ,   Fi g u r e  2 ( g )   s h o w s   t h e  r a w   s i g n al  d u r in g   tr ain   p ass in g   ( <2 0 0   m ) ,   w h ile  F ig u r e  2 ( h )   p r esen t s   th e  co r r esp o n d in g   s p ec tr o g r a m .   T h e  id le  co n d itio n   e x h i b its   lo w - a m p lit u d e  s to ch ast ic  f l u ctu at io n s   co n f i n ed   w it h i n   ± 0 . 0 6   g ,   r ep r esen ti n g   th e   b aseli n e  n o is e  f lo o r   with   u n i f o r m   s p ec tr al   en er g y   d i s tr ib u tio n   b elo w   - 4 0   d B   ac r o s s   th e  0 - 1 4 0   Hz  f r eq u en c y   r a n g e.   A s   tr ai n   p r o x i m i t y   d ec r ea s es,   s y s te m a tic  a m p li tu d e  i n ten s i f icatio n   b ec o m es  e v id en t:  t h e   f ar - d is ta n ce   co n d itio n   ( >4 0 0   m )   d e m o n s tr ate s   a m p lit u d e  ex p an s io n   to   ± 0 . 3   g   w it h   e m er g e n t  s p ec tr al  co n ce n tr atio n   i n   t h e  1 0 - 4 0   Hz  b an d ,   w h ile  th e  n ea r - d is tan ce   co n d itio n   ( 2 0 0 - 4 0 0   m )   ex h ib its   f u r t h er   a m p lit u d e  escalatio n   to   ± 1 . 0   g   ac co m p an ied   b y   p r o n o u n ce d   s p ec tr al  in te n s i f icatio n   ex te n d in g   f r o m   1 0   Hz  to   8 0   Hz.   T h e  tr ain - p ass i n g   co n d itio n   ( <2 0 0   m )   ex h ib it s   m ax i m u m   ac ce ler atio n   a m p l it u d es  ap p r o ac h in g   3 . 0   g ,   w i th   co m p le x   w av e f o r m   m o d u latio n   ch ar ac ter ized   b y   a   b r o ad b an d   s p ec tr al  en er g y   d i s tr ib u tio n   s p a n n in g   1 0 - 1 2 0   Hz,   w it h   p e ak   i n te n s i ties   r ea ch in g   0   d B ,   p ar ticu lar ly   co n ce n tr ated   w it h i n   th e  0 . 6 - 1 . 4   s ec o n d   te m p o r al  w i n d o w   co r r esp o n d in g   to   m a x i m u m   tr ain - s e n s o r   p r o x i m i t y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         C o mp a r a tive  d ee p   lea r n in g   a r ch itectu r es fo r   r a il w a y  tr a in   d etec tio n   u s in g   …   ( Heri A r d ia n s ya h )   1761       ( a)   ( b )           ( c)   ( d )           ( e)   ( f )           ( g )   ( h )     Fig u r e  2 .   R a w   d ata  a n d   s p ec tr o g r a m   co m p ar is o n   f o r   f o u r   d etec tio n   co n d itio n s   p iezo elec tr ic  ac ce ler o m eter   in p u t d ata  v is u aliza tio n : ( a)   r aw   s ig n al s   n o   f a u lt ( I d le) ,   ( b )   s p ec tr o g r am : n o   f a u lt ( I d le) ,   ( c)   r a w   s i g n als tr ai n   f ar   ( >1 0 0   cm ) ,   ( d )   s p ec tr o g r a m : tr ai n   f ar   ( >1 0 0   cm ) ,   ( e)   r aw   s ig n al s   tr ain   n ea r   ( 2 0 0 - 4 0 0   c m ) ,   ( f )   s p ec tr o g r a m :  t r a in   n e a r   ( 2 0 0 - 4 0 0   cm ) ,   ( g )   r aw   s ig n a ls   t r ain   p a s s in g   ( < 2 0 0   c m ) ,   an d   ( h )   s p e c t r o g r am :   t r a in   p a s s i n g   ( < 2 0 0   cm )       3 . 2 .     M o del pro ce s s ing - t ra ini ng   m o del C NN,   RNN,   M o bil eNe t ,   L ST M   F ig u r e   3   i l lu s t r a te s   t h e   t r a in in g   d y n am ics   an d   c o n v e r g en c e   c h a r a ct e r is t i cs   o f   f o u r   DL   a r ch i te c tu r es  e v a lu at e d   f o r   r a i l w ay   t r a in   d e te c t i o n   c l a s s if i c a ti o n .   I n   F ig u r e   3 ( a ) ,   a l l   m o d e ls   d em o n s t r a t e   p r o g r e s s iv e   a c cu r a cy   im p r o v em en t  th r o u g h o u t   th e   1 0 0 - e p o c h   t r ai n in g   p e r i o d ,   w ith   t r a in in g   a c cu r a cy   cu r v es   ( s o l id   l in e s )   c o n s i s te n t ly   e x c e e d i n g   v a li d a t i o n   a c cu r a cy   ( d a s h e d   l i n e s )   af t e r   a p p r o x im a te ly   e p o ch   4 0 ,   i n d i c at in g   t h e   o n s e t   o f   m o d e l   f i tt in g   t o   t r a i n i n g   d a t a   p a t t e r n s .   T h e   C N N - 2 D   an d   h y b r i d   C N N - L S T M   a r c h i t e ctu r e s   a c h i ev e   th e   h i g h es t   t e r m in al  t r a in in g   a c cu r a cy ,   a p p r o a ch in g   9 9 % ,   w h i le   M o b i l eN e tV 2   an d   L S T M   m o d e ls   s t a b il i z e   a t   a p p r o x im a te ly   9 5 - 9 7 % .   F ig u r e   3 ( b )   r e v e a ls   c o r r es p o n d i n g   c r o s s - en t r o p y   l o s s   r e d u c ti o n   p at t e r n s ,   w h e r e   al l   m o d e ls   e x h i b i t   r a p i d   in i ti a l  l o s s   d e c r e a s e   f r o m   a p p r o x im a te ly   2 . 3   t o   b e l o w   0 . 5   w i th in   th e  f i r s t   4 0   e p o c h s ,   f o l l o w e d   b y   g r a d u a l   c o n v e r g en ce   t o w a r d   m in im a l   l o s s   v a lu es .   N o t a b ly ,   th e   h y b r i d   C N N - L STM   m o d el   a ch i ev es   th e   l o w e s t   t e r m in a l   v al i d a ti o n   l o s s   ( a p p r o x im a te ly   0 . 2 ) ,   s u g g e s t in g   s u p e r i o r   g en e r a li z a tio n .   Fi g u r e  3 ( c)   q u an ti f ie s   co n v er g e n ce   s p ee d ,   in d icati n g   t h at  Mo b ileNetV2   ac h iev e s   9 0 %  ac cu r ac y   t h r es h o ld   f aste s t  at  4 2   ep o ch s ,   f o l lo w ed   b y   C N N - 2 D   ( 4 3   e p o ch s ) ,   h y b r id   C NN - L S T M  ( 4 4   ep o ch s ) ,   an d   L ST M   ( 4 8   ep o ch s ) .   T h e  d etailed   tr ain i n g   p r o g r ess   f o r   C NN - 2 D  ( Fig u r e  3 ( d ) )   an d   h y b r id   C NN - L ST M  ( Fig u r e   3 ( e) )   r ev ea ls   th at  b o th   ar ch itect u r es  m a in tai n   r elativ el y   s m all  g ap s   b et w ee n   tr ain i n g   an d   v a lid atio n   m e tr ics ,   w it h   v alid atio n   ac c u r ac y   s tab ilizin g   ab o v e  9 5 %  af ter   ep o ch   6 0 .   Fig u r e  3 ( f )   s u m m ar ize s   k e y   p er f o r m a n ce   m e tr ics,  d e m o n s tr ati n g   t h at  h y b r id   C NN - L ST M  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 7 5 5 - 1767   1762   ac h iev e s   t h e  h i g h e s t  v alid atio n   ac c u r ac y   ( ap p r o x i m a tel y   9 7 %)  w it h   m o d er ate  tr ai n i n g   ti m e  ( 7 8   m in u tes).   I n   co m p ar is o n ,   Mo b ileNetV2   o f f er s   t h e  f as test   tr ai n i n g   ( ap p r o x i m ate l y   3 5   m i n u tes)  w it h   c o m p eti tiv e   ac cu r ac y   ( ap p r o x im atel y   9 5 %).             ( a)   ( b )   ( c)               ( d )   ( e)   ( f )     Fig u r e  3 .   T r ain in g   d y n a m ics a n d   co n v er g en ce   a n al y s i s   o f   D L   m o d els  f o r   r ail w a y   d etec tio n : ( a)   tr ain i n g   a n d   v alid atio n   ac c u r ac y ,   ( b )   tr ain i n g   a n d   v alid atio n   lo s s ,   ( c)   co n v er g e n ce   s p ee d ,   ( d )   C NN - 3 D:  d etailed   tr ain in g   p r o g r ess ,   ( e)   C NN - L ST M:  d etailed   tr ain in g   p r o g r ess ,   a n d   ( f )   tr ain in g   s u m m ar y   m etr ics       3 . 3 .     E v a lua t i o n - t esting   m o d el  CNN,   RNN,   M o bil eNe t ,   L ST M   3 . 3 . 1 .   Nu m ber  o f   it er a t io ns   a nd   det ec t io n sp ee d   Fig u r e  4   p r esen ts   a  co m p r eh e n s i v e  an al y s is   o f   co n v er g e n ce   s p ee d   an d   tr ain in g   d y n a m ics  ac r o s s   f o u r   DL   ar ch itect u r es  ev a lu ated   f o r   r ail w a y   tr ain   d etec tio n .   F ig u r e   4 ( a )   il lu s t r a t es   th e  v al i d a tio n   l o s s   t r a je c t o r i es  o v e r   1 0 0   t r a i n in g   e p o ch s ,   w h er e   a l l   m o d el s   d e m o n s t r a t e   r a p id   i n i ti a l   l o s s   r e d u c ti o n   f r o m   a p p r o x im a t ely   1 . 8 - 2 . 0   to   b elo w   0 . 5   w it h i n   th e  f ir s t  4 0   ep o ch s ,   w it h   co n v er g e n ce   p o in ts   ( in d icate d   b y   cir c u lar   m ar k er s )   o cc u r r in g   b et w ee n   ep o ch s   6 5 - 8 5 .   T h e  h y b r id   C NN - L ST M  ar ch itectu r e  ac h iev e s   th e  lo w e s t  ter m in al   v alid atio n   lo s s   ( ap p r o x im atel y   0 . 1 ) ,   f o llo w e d   b y   Mo b ileNetV2   ( 0 . 1 5 ) ,   C NN - 2 D  ( 0 . 1 8 ) ,   an d   L ST M   ( 0 . 2 5 ) .   Fig u r e  4 ( b )   q u an ti f ie s   th e  ep o ch s   r eq u ir ed   to   r e ac h   s u cc es s i v e  ac cu r ac y   t h r esh o ld s ,   r ev ea li n g   th at  Mo b ileNetV2   d em o n s tr ate s   th e  f aste s t  co n v er g en ce   to   8 0 %   ac cu r ac y   ( 1 0   ep o ch s )   an d   8 5 %  ac cu r ac y   ( 1 5   ep o ch s ) ,   w h il e   C NN - 2 D  an d   h y b r id   C NN - L ST M  ex h ib it  co m p ar ab le  p er f o r m a n ce   ac r o s s   in ter m ed iate  t h r es h o ld s .   No tab ly ,   L ST M  f ail s   to   ac h ie v e  th e  9 5 %  ac cu r ac y   t h r es h o ld   w ith in   1 0 0   ep o ch s   ( in d icate d   as  N/ A) ,   w h er ea s   C NN - 2 D   r eq u ir es  7 2   ep o ch s   an d   h y b r id   C NN - L ST M  r eq u ir es  6 8   ep o ch s   to   r ea ch   th is   b en ch m ar k .   Fig u r e  4 ( c)   d is p lay s   th e  lear n i n g   r ate   s c h ed u le s   e m p lo y ed   d u r i n g   tr ai n in g ,   co m p ar i n g   co n s ta n t  ( 0 . 0 0 1 ) ,   s tep   d ec ay ,   e x p o n e n tial   d ec ay ,   an d   co s i n e  an n ea li n g   s t r ateg ies  ac r o s s   th e  lo g ar ith m ic   s ca le  f r o m   1 0 ⁻³  to   1 0 ⁻⁶.   Fig u r e  4 ( d )   p r esen ts   t h e   iter atio n - ti m e  b r ea k d o w n ,   s h o w i n g   t h at  Mo b ileNetV2   ac h ie v es  t h e  f as test   p er - iter atio n   p r o ce s s in g   ( 1 . 7   m s ) ,   f o llo w ed   b y   C NN - 2 D  ( 2 . 5   m s ) ,   h y b r id   C NN - L ST M  ( 3 . 8   m s ) ,   an d   L ST M  ( 5 . 5   m s ) ,   w it h   f o r w ar d   an d   b ac k w ar d   p ass   o p er atio n s   as  th e  d o m in a n t  co m p u tatio n al  c o m p o n en t s .   Fig u r e  4 ( e)   s h o w s   th e  ea r l y   s to p p in g   an al y s is   r es u lt s :  C NN - 2 D  an d   h y b r id   C NN - L ST M  ac h ie v e  o p ti m al  p er f o r m a n ce   at  ep o ch s   8 5   an d   8 7 ,   r esp ec tiv el y ,   w i th   p atie n ce   v a lu es  o f   5 .   A t  t h e   s a m e  ti m e,   Mo b ileNetV2   tr ig g er s   ea r l y   s t o p p in g   at  ep o ch   8 2   w it h   a  p atien ce   o f   7 .   Fi g u r e  4 ( f )   illu s tr ates  t h e  ev o l u tio n   o f   g r ad ien t  n o r m s   t h r o u g h o u t  tr ain i n g ,   s h o w i n g   t h a t   all  m o d els  m ai n tai n   g r ad ien t  n o r m s   b elo w   t h e  clip p in g   t h r esh o ld   ( 1 . 0 ) ,   w i th   p r o g r es s iv e  s tab ilizatio n   to w ar d   v alu e s   b et w ee n   0 . 1   an d   0 . 3   af ter   ep o ch   6 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         C o mp a r a tive  d ee p   lea r n in g   a r ch itectu r es fo r   r a il w a y  tr a in   d etec tio n   u s in g   …   ( Heri A r d ia n s ya h )   1763         ( a)   ( b )   ( c)               ( d )   ( e)   ( f )     Fig u r e  4 .   C o n v er g en ce   s p ee d   an d   tr ain i n g   d y n a m ic s   an al y s i s   f o r   DL   m o d els i n   r ail w a y   d et ec tio n :  ( a)   lo s s   co n v er g e n ce   (   =  co n v er g ed ) ,  ( b )   ep o ch s   to   r ea ch   ac cu r ac y   t h r esh o ld s ,  ( c)   lear n in g   r ate  s ch e d u les u s ed ,    ( d )   iter atio n   ti m e  b r ea k d o w n ,  ( e)   ea r ly   s to p p in g   an al y s is   ( p atien ce ) ,   an d   ( f )   g r ad ie n t n o r m   ev o lu tio n       3 . 3 . 2 .   Det ec t io n a cc ura c y   Fig u r e  5   illu s tr ates  t h e  co m p ar ativ e  clas s i f icatio n   p er f o r m an ce   o f   f o u r   D L   ar ch itect u r es   ev alu a ted   f o r   r ail w a y   tr ai n   d etec tio n   u s i n g   p iezo elec tr ic  ac ce ler o m ete r   d ata.   T h e  h y b r id   C NN - L ST M  m o d el  r u n s   w it h   s u p er io r   p er f o r m a n ce   ac r o s s   all  ev alu at io n   m etr ics,  ac h i ev in g   t h e  h i g h est  ac c u r ac y   ( 9 8 . 2 %),   p r ec is io n   ( 9 7 . 9 %),   r ec all  ( 9 8 . 1 %),   an d   F1 - s co r e  ( 9 8 . 0 %).   T h e  C NN - 2 D  ar ch itect u r e  ex h ib i ts   th e  s ec o n d - b est   p er f o r m a n ce   w it h   co n s i s te n tl y   b alan ce d   m etr ic s ,   r ec o r d in g   ac cu r ac y   o f   9 6 . 9 %,  p r ec is io n   o f   9 6 . 4 %,  r ec all  o f   9 6 . 9 %,  an d   F1 - s co r e  o f   9 6 . 7 %.  Mo b ileNet V2   ac h iev e s   m o d er ate  p e r f o r m a n ce ,   w it h   ac cu r ac ies  o f   9 2 . 3 %,  p r ec is io n   o f   9 1 . 9 %,  r ec all  o f   9 2 . 1 %,  an d   an   F1 - s co r e  o f   9 2 . 0 %,  in d icati n g   r elativ e l y   u n i f o r m   m etr ic s   ac r o s s   all  ev al u atio n   cr iter ia.   T h e  L ST M  m o d el  y ield s   th e   lo w est   p er f o r m an ce   a m o n g   t h e  ev a l u ate d   ar ch itec tu r es,   ac h iev in g   a n   ac cu r ac y   o f   8 9 . 5 %,  a  p r ec is io n   o f   8 8 . 8 %,  a  r ec all  o f   8 9 . 3 %,  an d   an   F1 - s co r e  o f   8 9 . 0 %.  No tab ly ,   all  m o d els  e x h ib it  m in i m a l  v ar ian ce   b et w ee n   p r ec is io n   an d   r ec all  v al u es   ( w ith in   0 . 5 - 0 . 7 %),   in d icatin g   b alan ce d   class if icatio n   p er f o r m an ce   w it h o u t  s ig n i f ica n t  b ias  to w ar d   f alse  p o s itiv e s   o r   f alse  n eg at iv e s   ac r o s s   th e  f o u r   tr ain   p r o x i m it y   d etec t io n   class e s .             Fig u r e  5 .   C o m p ar is o n   o f   cla s s if icatio n   p er f o r m a n ce   m etr ic s   ac r o s s   DL   m o d els f o r   r ail w a y   d etec tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  24 ,   No .   5 ,  Octo b e r   20 26 :  1 7 5 5 - 1767   1764   3 . 3 . 3 .   Co nfusi o n  m a t ric   Fig u r e  6   p r esen ts   th e  co n f u s io n   m atr ices  ill u s tr at in g   th e  class i f icatio n   p er f o r m an ce   o f   f o u r   DL   ar ch itect u r es  f o r   tr ain   d etec tio n   ac r o s s   f o u r   p r o x i m i t y   clas s e s :  n o   tr ain   ( id le) ,   f ar   ( >4 0 0   m ) ,   n ea r   ( 2 0 0 - 400   m ) ,   an d   p ass i n g   ( <2 0 0   m ) .   T h e  h y b r id   C NN - L ST M  m o d el  ( Fi g u r e  6 ( a) )   ac h iev es   t h e  h i g h e s t  o v er all  ac c u r ac y   o f   9 8 . 3 0 %,  w it h   d ia g o n al  v al u es   r ep r esen tin g   co r r ec t  clas s if ic atio n s   r a n g i n g   f r o m   9 7 . 6 %  to   9 8 . 8 %  ac r o s s   all  class es,  a n d   m i n i m al  o f f - d iag o n al  m is cla s s i f ica tio n   r ates  n o t  ex ce ed in g   1 . 6 %.  T h e  C NN - 2 D  ar ch itec tu r e   ( Fig u r e  6 ( b ) )   ac h iev es  s ec o n d - b est  p er f o r m an ce   w it h   9 7 . 0 0 %  ac cu r ac y ,   ex h ib iti n g   s tr o n g   d iag o n a l   d o m i n a n ce ,   w it h   p er - clas s   ac cu r ac ies  o f   9 8 . 0 %  ( n o   tr ain ) ,   9 6 . 0 %  ( f ar ) ,   9 6 . 4 %  ( n ea r ) ,   an d   9 7 . 6 %  ( p ass in g ) .   Mo b ileNetV2   ( Fig u r e  6 ( c) )   ac h iev e s   9 3 . 0 0 %  ac cu r ac y   w it h   r elati v el y   co n s i s te n t  p er - clas s   p er f o r m an c e   r an g i n g   f r o m   9 1 . 2 %  to   9 4 . 0 %,  th o u g h   ex h ib iti n g   h i g h er   co n f u s io n   b e t w ee n   ad j ac en t  d is tan ce   clas s es,   p ar ticu lar l y   f ar - n ea r   m is cla s s if icatio n   ( 4 . 8 %,  = 12 ) .   T h e  L ST M  m o d el  ( Fig u r e  6 ( d ) )   y ield s   th e  lo w es t  ac cu r ac y   o f   8 9 . 6 0 %,  w it h   t h e  m o s t  p r o n o u n ce d   m is cla s s i f ic atio n   p atter n s   o b s er v ed   b et w e en   t h e  f ar   an d   n ea r   class es,  w h er e  7 . 2 %  ( = 18 )   o f   f ar   s a m p les  w er e  i n co r r ec tl y   clas s if ied   as  n ea r ,   an d   6 . 0 %  ( = 15 )   o f   n ea r   s a m p les   w er e  m is cla s s i f ied   a s   f ar .   No tab l y ,   all  m o d els  d e m o n s tr ate  s u p er io r   class i f icati o n   p er f o r m a n ce   f o r   th e  e x tr e m e  c lass e s   ( n o   tr ai n   an d   p ass i n g )   co m p ar ed   to   t h e  in ter m ed iate  d is ta n ce   clas s es  ( f ar   an d   n ea r ) ,   w it h   th e  n o   tr ain   cla s s   ac h ie v i n g   th e  h ig h e s t  p er - cla s s   ac c u r ac y   ac r o s s   all   ar ch itect u r es  ( 9 0 . 8 - 9 8 . 8 %)  an d   th e   p ass in g   clas s   ex h ib iti n g   m i n i m al  f alse  n eg at iv e  r ates ( 0 . 0 - 1 . 2 %  m is cla s s i f ied   as  n o   tr ain ) .           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r e  6 .   C o n f u s io n   m atr ices  f o r   tr ain   d etec tio n   class i f icatio n   u s in g   d i f f er e n t  D L   ar ch itect u r es : ( a)   h y b r id   C NN - L ST M ,   ( b )   C NN - 2 D,   ( c)   Mo b ileNetV2 ,   an d   ( d )   L ST M  ( R NN)       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.