[实用新型]一种内置碰撞声检测功能的智能路灯

权利要求书

1.一种内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，在路灯中设置声音采集模块、碰撞声识别模块、存储模块以及用于路灯控制与信息传输的路灯控制器；

所述声音采集模块用于连续采集道路中的声音信号；

所述存储模块用于存储所述声音采集模块所采集的声音信号；

所述碰撞声识别模块用于识别所采集的声音信号中是否杂含碰撞声并将识别结果发送到路灯控制器，所述路灯控制器以此判断道路中是否出现异常事件并将信息发送到远程监控中心；

所述碰撞声识别模块包括特征第一提取模块、第一归一化模块、神经网络分类模块和神经网络训练模块，其中，

所述第一特征提取模块用于接收原始采集声音数据，并对原始采集声音数据进行特征提取；

所述第一归一化模块用于对特征提取后的数据进行高斯归一化处理，输出归一化数据；

所述神经网络分类模块用于接收归一化数据及预先训练好的深度神经网络，并通过深度神经网络对所述归一化数据进行分类识别获得分类结果信息，所述分类结果信息为原始采集声音数据是否杂含碰撞声的概率值，当该概率值超过预先设定的阈值时，则判定道路中出现异常事件；

所述神经网络训练模块用于接收训练数据并根据训练数据进行神经网络的训练，得到充分学习带噪样本和干净样本之间的非线性映射关系的深度神经网络，并输出所述深度神经网络至所述神经网络分类模块；

所述神经网络训练模块包括第二特征提取模块、第二归一化模块、无监督学习预训练模块和监督学习优化模块，其中，所述无监督学习预训练模块用于发现输入数据中深层的抽象特征，采用受限制玻尔兹曼机(RBM)模型进行预训练并通过无监督学习的方式逐层渐进学习神经网络参数；所述监督学习优化模块采用反向传播(back-propagation，BP)算法，利用标注数据对神经网络参数进行有监督的精细调整。

2.根据权利要求1所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，所述第一特征提取模块/第二特征提取模块进一步包括分帧模块、DFT变换模块和对数功率谱处理模块，其中，所述分帧模块用于对输入数据进行分帧处理；所述DFT变换模块用于对分帧处理后的数据进行离散傅里叶变换得到频域信息；所述对数功率谱处理模块用于对频域信息进行对数功率谱处理。

3.根据权利要求1或2所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，所述碰撞声识别模块还包括平均能量检测模块和帧能量比较模块,其中，所述平均能量检测模块用于计算当前帧对数功率谱的平均能量值并发送给所述帧能量比较模块；所述帧能量比较模块用于计算相邻帧平均能量值的差值并判断该差值是否超出预设的阈值，如果超过则开启所述神经网络分类模块。

4.根据权利要求3所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，所述帧能量比较模块接收当前车流量信息，并计算当前帧平均能量值是否超出预设的相应车流量信息所对应的能量值范围，如果超过则开启所述神经网络分类模块。

5.根据权利要求1或2所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，所述声音采集模块进一步包括由多个麦克风组成的麦克风阵列、音频处理模块和控制模块，其中，

所述麦克风阵列中多个麦克风呈一定几何形状且每个麦克风具有唯一标识ID；

所述音频处理模块用于同步获取并标识每个麦克风采集的声音信号并对所述声音信号进行处理后输出音频信息；

所述控制模块与所述音频处理模块相连接，用于控制所述音频处理模块的工作并将所述音频处理模块处理后的音频信息存储在所述存储模块中。

6.根据权利要求5所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，还包括碰撞声定位模块，所述碰撞声定位模块与所述路灯控制器相连接，用于获取碰撞声的具体位置并将位置信息发送给所述路灯控制器；

当所述碰撞声识别模块判定出现异常事件时，所述碰撞声定位模块获取该异常事件的时间信息并从所述存储模块中获取相应麦克风阵列在该时间信息内的音频信息，并根据每个麦克风固定的位置关系以及每个麦克风在该时间信息中对应音频信息的参数信息确定碰撞声所处的具体位置。

7.根据权利要求6所述的内置碰撞声检测功能的智能路灯，其特征在于，所述参数信息为每个麦克风在该时间信息中对应音频信息的峰值强度以及每个麦克风在峰值强度对应的时间差。