[发明专利]车辆源强监测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆源强监测方法，其特征在于，包括：

通过视频采集设备获取车辆通过监测区域的起始时间以及结束时间；所述起始时间用于标记所述车辆完全进入所述监测区域的时间，所述结束时间用于标记所述车辆完全离开所述监测区域的时间；

通过声呐设备获取所述起始时间以及所述结束时间范围内的音频信息，所述音频信息包括：多种类型的环境声音；

通过滤波算法从所述音频信息中提取所述车辆的源强信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过视频采集设备获取车辆通过监测区域的起始时间以及结束时间，包括：

通过所述视频采集设备分别获取监控覆盖范围内的各所述监测区域的视频图像，其中，所述监测区域为依据车道划分的道路区域；

获取所述车辆通过监测区域的起始时间以及结束时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过滤波算法从所述音频信息中提取所述车辆的源强信息之后，所述方法还包括：

根据预设识别模型，在所述源强信息中识别声纹类型，其中，所述预设识别模型根据声纹样本训练获取，所述声纹样本包括：不同车辆类型对应的下述至少一种声纹：鸣笛声纹、发动机声纹、轰鸣声纹、胎噪声纹；至少一种道路声音的声纹；

根据识别的声纹类型，在所述源强信息中标记不同声纹对应的声纹类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设识别模型，在所述源强信息中识别声纹类型，包括：

根据预设识别模型，提取所述源强信息中的声纹特征，并根据所述声纹特征识别所述源强信息中的至少一种声纹类型。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据预设识别模型，在所述源强信息中识别声纹类型之前，还包括：

根据所述视频图像以及预设车辆识别模型，获取所述车辆的车辆类型，其中，所述预设车辆识别模型由图像样本集训练获取，所述图像样本集包括：不同车辆类型的车辆图像；

所述根据预设识别模型，在所述源强信息中识别声纹类型，包括：

根据预设识别模型、所述车辆的车辆类型，在所述源强信息中识别声纹类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过声呐设备获取监控区域任意时刻的音频信息；

根据所述音频信息，计算获取环境中每个声源的位置信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过滤波算法从所述音频信息中提取所述车辆的源强信息，包括：

通过波束形成算法从所述音频信息中提取所述车辆的源强信息。

8.一种车辆源强监测装置，其特征在于，包括：获取单元以及提取单元；

所述获取单元，用于通过视频采集设备获取车辆通过监测区域的起始时间以及结束时间；所述起始时间用于标记所述车辆完全进入所述监测区域的时间，所述结束时间用于标记所述车辆完全离开所述监测区域的时间；

通过声呐设备获取所述起始时间以及所述结束时间范围内的音频信息，所述音频信息包括：多种类型的环境声音；

所述提取单元，用于通过滤波算法从所述音频信息中提取所述车辆的源强信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。