[发明专利]基于时频分析和深度学习的远距离直升机旋翼声音检测方法在审
| 申请号： | 202010240367.6 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111572809A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王秋然;郭磊;林啸宇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | B64F5/60 | 分类号： | B64F5/60;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于时频分析和深度学习的直升机旋翼声音检测方法，以解决雷达检测方法对直升机的检测存在盲区的问题。该方法分为四个步骤：首先对声音信号预处理，然后对预处理后的信号采用时频分析，得到时频图像，之后利用基于深度学习的检测网络，检测声音中是否存在目标声音，最后将结果存入数据库。其中检测网络先利用卷积神经网络提取特征，再将特征送入循环神经网络进行检测。在检测完成后，判断算法是否结束，如果不结束，则算法持续运行，对外界声音检测。本发明有助于监管部门对非法飞行的远距离直升机进行自动化地检测和管理，维护秩序和安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分析 深度 学习 远距离 直升机 声音 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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