一种管道气体泄露量检测方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117515432A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311283116.6

    申请日:2023-10-05

    IPC分类号: F17D5/06 G06F17/15 F17D5/00

    摘要: 本发明提供了一种管道气体泄露量检测方法,通过麦克风阵列采集管道附近的声场信息,使用阵列信号处理手段对管道漏孔进行定位后,估算出定位漏孔的泄漏量。本发明弥补了目前管道泄漏检测中无法定量分析泄漏规模的不足,通过空气声呐设备采集并分析管道泄漏时产生的声信号,实现对管道泄漏位置定位并实时估算泄漏量。通过信号处理手段辅助巡检人员在管道泄漏早期对泄漏规模进行定量分析。

    一种基于声振联合监测的堆煤保护方法

    公开(公告)号:CN113108898B

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202110498475.8

    申请日:2021-05-08

    IPC分类号: G01H17/00 B65G43/08

    摘要: 本发明提供了一种基于声振联合监测的堆煤保护方法,通过在皮带机头部安装声音以及振动传感器系统,实时检测皮带机头部在堆煤的过程中产生的落煤的碰撞声以及振动,在检测到落煤声音的同时通过可编程逻辑控制器迅速切断皮带运输机的电源,实现堆煤保护。本发明在发生堆煤事故时快速响应保护皮带机头部其他机械及电子设备。相比传统的电极式堆煤保护方法,该方法不受粉尘,潮湿等外部恶劣环境影响,非接触式安装,可快速接入现有系统,改进提升现有的堆煤保护手段。声音与振动的联合监控方式稳定可靠,且系统在堆煤事故发生的早期就可以迅速实现堆煤监测,并迅速控制可编程逻辑控制系统切断皮带机运输系统的电源。

    一种基于匹配场的空气声呐定位方法

    公开(公告)号:CN109541548B

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN201811395270.1

    申请日:2018-11-22

    IPC分类号: G01S5/22

    摘要: 本发明提供了一种基于匹配场的空气声呐定位方法,通过空气声呐传感器接收空气中的声音信号,将声传感器的测量声场与理论模型的拷贝声场进行相关处理匹配,相关度最高的拷贝声场可以作为实际声场的估计值,在声信道冲激响应得到精确估计和信噪比一定的条件下,传感器接收信号经过逆滤波后的原始信号会保持相位高度一致性的特征。结合逆滤波后信号相位一致性的特征和与环境声信道冲击响应信息就可以实现精确定位。

    一种汽车鸣笛智能检测方法

    公开(公告)号:CN109448389A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811406108.5

    申请日:2018-11-23

    IPC分类号: G08G1/017

    摘要: 本发明提供了一种汽车鸣笛智能检测方法,用空气声呐传感器阵列接收声信号,对接收到的信号进行放大滤波并采样;通过训练好的支持向量机来实现汽车鸣笛信号和环境噪声的分类;通过机械扫描的方式改变信号入射角度θ,估计出声源信号的方向;通过波束形成定位来实现违法车辆的定位,然后通过高清摄像头进行违法车辆的抓拍取证。本发明能够对马路上的声音信号进行实时监控,准确识别鸣笛声音,并根据采集的车辆鸣笛声实时定位。

    一种基于支持向量机的汽车鸣笛分类方法

    公开(公告)号:CN109614887B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN201811405638.8

    申请日:2018-11-23

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62

    摘要: 本发明提供了一种基于支持向量机的汽车鸣笛分类方法,用空气声呐传感器接收声信号,对接收信号进行分帧加窗处理,提取包括子带能量、子带能量方差、频带总峰度、子带峰度均值、短时平均过零率的五类声信号特征,然后构造决策函数,利用训练样本重复,通过超平面将训练样本分为有鸣笛声和环境噪声,训练出最优超平面分类器;最终接收实测信号,使用最优超平面分类器对汽车鸣笛声与环境噪声分类。本发明能够对马路上汽车鸣笛的声音信号进行准确分类识别。

    一种基于自注意力机制的汽车鸣笛识别方法

    公开(公告)号:CN116778963A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310734667.3

    申请日:2023-06-20

    IPC分类号: G10L25/51 G10L25/30 G10L25/18

    摘要: 本发明提供了一种基于自注意力机制的汽车鸣笛识别方法,通过空气声呐传感器接收空气中的声音信号,采集汽车鸣笛声音和环境背景噪声,通过短时傅里叶变换得到短时幅度谱,短时幅度谱通过梅尔滤波器组提取梅尔频谱,并对梅尔频谱作对数分析,将得到的Log‑Mel谱矩阵分为训练集和验证集作为输入,利用自注意力机制对提取的特征向量进行选取,送入深度卷积神经网络,再将网络输出后的特征与通过自注意力机制选取的特征进行融合,结合参数调整,使得基于训练集和验证集的效果达到最佳,最终将待识别声音输入网络给出判别结果。本发明能够提升识别效果。

    一种分布式声像联合校准定位方法

    公开(公告)号:CN110133663B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN201910378075.6

    申请日:2019-05-08

    IPC分类号: G01S15/06 G01S15/08 G06T7/70

    摘要: 本发明提供了一种分布式声像联合校准定位方法,将摄像机与空气声呐等高度安装在马路上方,确定空气声呐与摄像机中心的距离,构建以空气声呐阵列中心以及摄像机视频中心为原点的三维直角坐标系;通过空气声呐确定目标在空气声呐坐标系中的位置坐标,通过两原点横向水平距离和反三角函数公式计算在摄像机坐标系下目标与水平面和铅锤面的夹角;根据摄像机参数计算目标在摄像机画面中对应的像素坐标;通过像素坐标将声源目标位置反映在摄像机画面中,实现声像联合校准定位。本发明能够实现对城市视觉和听觉的结合,为智能交通及智能城市的发展提供足够的技术支撑。