[发明专利]窨井盖盗损检测方法、智能终端及计算机可读存储介质有效
申请号: | 201810502271.5 | 申请日: | 2018-05-23 |
公开(公告)号: | CN108877814B | 公开(公告)日: | 2020-12-29 |
发明(设计)人: | 龚中良;梁力 | 申请(专利权)人: | 中南林业科技大学 |
主分类号: | G10L17/26 | 分类号: | G10L17/26;G10L25/03;G10L25/18;G10L25/24;G08B21/18;G08B13/22 |
代理公司: | 长沙智德知识产权代理事务所(普通合伙) 43207 | 代理人: | 陈铭浩 |
地址: | 410004 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 窨井 盖盗损 检测 方法 智能 终端 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,包括:
获取窨井盖周边的声音信号;
获取所述声音信号中的响度,当所述响度超出预设响度值时,将所述声音信号标记为第一可疑声音信号;
获取所述第一可疑声音信号的能量谱,统计所述能量谱中峰值点的能量值并按从大到小的顺序排序,获取排序前预设数量的所述峰值点位于特定频率区间的点数,当所述点数与所述预设数量的比值超出预设值时,将所述第一可疑声音信号标记为第二可疑声音信号,其中,所述能量谱的计算步骤包括:通过快速傅里叶变换得到所述第一可疑声音信号的第二频率幅度谱;对所述第二频率幅度谱的模值进行平方后获得所述能量谱;
获取所述第二可疑声音信号的音色,将所述第二可疑声音信号的音色与样本数据库中的声音信号的音色进行逐一比对,若匹配成功,则发出报警信息。
2.如权利要求1所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述获取所述第二可疑声音信号的音色,将所述第二可疑声音信号的音色与样本数据库中的声音信号的音色进行逐一比对,若匹配成功,则发出报警信息的步骤包括:
获取所述第二可疑声音信号的音色的特征向量矩阵;
当采用模式匹配的方式确定所述特征向量矩阵与样本数据库中任一声音信号的特征向量矩阵相匹配时,发出报警信息。
3.如权利要求2所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述第二可疑声音信号的音色的特征向量矩阵为Mel频率倒谱系数。
4.如权利要求3所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述Mel频率倒谱系数的获取步骤包括:
对所述第二可疑声音信号进行预加重、分帧和加窗;
对所述第二可疑声音信号的每帧进行快速傅里叶变换,求得所述第二可疑声音信号的第一频率幅度谱;
根据所述第一频率幅度谱求得第一能量谱;
设计Mel滤波器组,将所述第一能量谱通过所述Mel滤波器组,获得输出数据;
对所述输出数据求对数以及离散余弦变换,求得所述Mel频率倒谱系数。
5.如权利要求4所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述当采用模式匹配的方式确定所述特征向量矩阵与样本数据库中任一声音信号的特征向量矩阵相匹配时,发出报警信息的步骤包括:
将所述声音信号的Mel频率倒谱系数记作F,样本数据库M中的特征向量矩阵记作Mk,F和Mk分别是m×d和n×d的矩阵,m和n是帧数,d是每一帧的维数,k为样本数据库中的某一个特征向量;
计算F中每一个分量和Mk中每一个分量之间的距离,形成一个m×n的距离矩阵dist(m,n);
根据所述dist(m,n)计算累积距离矩阵D(m,n);
根据所述D(m,n)得到F和Mk最小累积距离dFM;
当所述dFM小于预设最小累积距离,则匹配成功,发出报警信息。
6.如权利要求1-5任一项所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述获取所述第二可疑声音信号的音色,将所述第二可疑声音信号的音色与样本数据库中的声音信号的音色进行逐一比对,若匹配成功,则发出报警信息的步骤之前包括:
建立声音信号的样本数据库,所述样本数据库中包括各类已知的窨井盖被盗损的声音信号的音色信息。
7.如权利要求1-5任一项所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法,其特征在于,所述响度由所述声音信号中的声压级表征。
8.一种智能终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于声音信号特征识别的窨井盖盗损检测方法的步骤。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南林业科技大学,未经中南林业科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810502271.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:人机识别的方法、装置和系统
- 下一篇:一种立体声信号处理方法及装置