MVD：一种用于声学车辆类型分类的新方法和数据集

本研究通过声学交通监测和车辆类型分类算法，开发了两个开放数据集MVD和MVDA，并提供了一种有效的方法来准确分类声学信号。实验结果表明，该方法在MVD和MVDA数据集上的准确率分别达到91.98%和96.66%。最后，通过一个Android应用程序部署该模型，以方便测试和展示其有效性。