申请/专利权人：中国计量大学

申请日：2019-10-21

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN110647949B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/00;G01S15/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2020.02.04#实质审查的生效;2020.01.03#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法及系统，校准系统包括：汽车鸣笛抓拍装置、声源、黑白格圆盘、传动装置、信号发生装置和计算机。所述的汽车鸣笛抓拍装置固定安装于声源正对处，与处理数据的计算机相连；声源装载于由多段导轨组成的传动装置上，在声源正后方固定有黑白格圆盘；声源与信号发生装置相连，用于模拟不同汽车鸣笛声。通过神经网络捕捉鸣笛抓拍装置生成声相云图中的声源、伪彩图、黑白格圆盘，进而计算得到定位精度及分辨力精度。本发明快速实时检测鸣笛抓拍装置性能，确保产品研发质量，提高企业对研发产品的性能指标要求。

主权项：1.一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法，其特征在于：汽车鸣笛抓拍装置固定安装于声源正对处，与处理数据的计算机相连；传动装置由多段导轨组成，用于移动声源；顶端导轨处放置声源，信号发生装置用于驱动声源，其中信号发生装置包括信号发生器及功率放大器；声源正后方固带刻度定的黑白格圆盘；所述声源与信号发生装置用于产生不同声强、频率的声信号，汽车鸣笛抓拍装置会生成相应的声相云图，校准方法的具体步骤为：步骤一：利用所述的传动装置将单个、多个声源调至前后左右同一水平面多处位置，通过信号发生装置作用于声源，汽车鸣笛抓拍装置生成包含声相伪彩图、声源、黑白格圆盘的声相云图，通过人工标记声源、伪彩图和黑白棋盘格的位置，形成生成大量训练数据集，完成神经网络的深度学习模型训练；步骤二：将声源移动至黑白格圆盘的圆心位置，根据需要测量汽车鸣笛抓拍装置的性能要求确定声源与抓拍装置的距离关系，将两者放于同一水平线的正对位置，通过信号发生装置驱动声源，汽车鸣笛抓拍装置抓拍标准声源，产生声相云图，通过黑白格圆盘上的刻度值可以得出声源中心到伪彩图中心的距离，初步确定定位误差大小；将声相云图输入神经网络得到声源中心至伪彩图中心的像素距离、黑白格棋盘直径的像素距离图像信息，从而获得汽车鸣笛抓拍装置在该位置的定位误差，实现对定位精度指标的校准；步骤三：在传动装置上安装两个声源，通过信号发生驱动声源发声，汽车鸣笛抓拍装置抓拍声源，产生声相云图，在导轨上调整两声源之间的距离，使汽车鸣笛抓拍装置抓拍得到的两声源对应伪彩图相切，并记录声相云图，通过黑白格圆盘上的刻度值可以得出两声源中心的间距，初步确定分辨率误差的大小；将声相云图输入神经网络得到两声源中心的像素距离、黑白格棋盘直径的像素距离图像信息，从而获得汽车鸣笛抓拍装置对声源所处位置的分辨率误差，实现对分辨率精度指标的校准。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国计量大学 一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法

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