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科大讯飞车辆鸣笛抓拍系统   强力推荐!
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产品规格及详细介绍

科大讯飞车辆鸣笛智能抓拍系统

系统架构图

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声源定位单元:36硅麦阵列;

图像、视频采集单元:1200万像素高清摄像机;

辅助单元:补光灯(如需夜间抓拍则需配置);

智能分析单元:工业级控制主机,内置声源定位算法、深度神经网络的干扰声滤除算法、声纹比对算法等相关软件;

网络交换及传输单元:工业级交换机、4G网络传输模块(根据需要配置);

系统支持多种国际标准协议、行业标准协议,也可根据客户需求定制开发相关协议。

应用场景

1)禁鸣区域的十字路口;

2)学校、医院、政府单位等特殊区域和路段;

3)拥堵路段,后车催促前车

4)重要地区周边、政治中心区等区域。

后台展示

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当车辆在监控区域鸣笛时,系统会自动监测到车辆位置并将相关照片、视频、声源位置记录并生成5+1的违法证据;

从管理界面可以看到:左大图为车辆违法过程视频,点击播放即可再现违法过程;右侧五张图片分别对应车辆及道路背景的全貌、车辆特征特写、前车窗特写,车牌放大以及车辆鸣笛波形图;同时记录违法路段、时间、方向、车牌号识别文本等信息;

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鸣笛信号说明

汽车的喇叭为多谐波信号,分为单基频、双基频和三基频三种;基频在240~650Hz。下图依次为某一汽车鸣笛声实例的时域波形图、短时频谱图、短时频谱图局部细节和频谱曲线;

1)鸣笛信号的时域波形图

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2)鸣笛信号的短时频谱图

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3)短时频谱图的局部区域(该汽车的喇叭为双音喇叭,基频为422Hz500Hz

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4)频谱曲线

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定位原理

(1) ;;首先基于信号处理和深度学习对鸣笛信号进行检测:基于信号处理的方法针对鸣笛信号具有的短时稳性、谐波结构等特点设计一定规则,充分利用可明确描述的鸣笛声特点;基于深度学习的算法通过一定数据量的训练,可以挖掘鸣笛信号具有的但是不便于明确描述的特点;结合基于信号处理和深度学习的方法可以得到非常稳定和准确的检测结果。下图依次为麦克风录音信号和检测后的信号(滤除了检测模块判断为非鸣笛的声音)

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(2) ;;如果检测到信号,进一步挑选出信噪比较强谐波成分,下图分别单次鸣笛声的原始信号和频率挑选后的信号(部分频段)

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(3) ;;基于挑选后的信号,利用波束形成的算法做声源定位。原理是对空间每个方向做一个波束,波束方向正对声源方向时能得到最大的输出功率,因此可以选取功率最大的波束方向作为声源方向,如下图所示为所有空间方向波束输出的功率,图中只有个最大方向,说明只有一个声源,即一个鸣笛车辆。
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(4) ;;波束形成实际上基于一定的规则将所有麦克风的信号加权相加,通过设置不同的波束方向和约束条件来得到具有不同指向性的波束。这里以一维波束为例进行说明(对于我们的系统,由于采用的矩形阵列的形式,可以将二维波束分解为两个方向的一维波束)。下图中左图为几个指向不同方向的波束,这组波束的主瓣宽度较宽,基于这一组波束可以实现声源方向的粗估计(假设信号来自0度附近方向,则绿色曲线代表的波束输出功率接近1,而其他波束输出的功率明显小于1,此时绿色曲线代表的波束功率最大);下图右图为几个指向不同方向的波束,且波束宽度较摘,基于这一组波束可以得到更为精确的声源方向。

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不同车型的鸣笛声差异

同一辆车在不同时间不同位置的录音数据具有许多的相似性,而不同车辆的数据存在明显的差异;

下图依次为2017款明锐的四次不同时间不同位置的鸣笛声的时域波形、短时频谱图和功率频谱曲线,可以看出四次鸣笛虽然在强度和信噪比上存在明显差异,但是功率谱曲线具有将强的相关性,不仅基频相同而且谐波的功率分布相近。

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 ;;下图依次为2017款哈弗H6的四次不同时间不同位置的鸣笛声的时域波形、短时频谱图和功率频谱曲线,可以看出四次鸣笛虽然在强度和信噪比上存在明显差异,但是功率谱曲线具有将强的相关性,不仅基频相同而且谐波的功率分布相近。

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下图是明锐和哈弗H6的功率谱曲线对比图,可以看出两者存在非常明显的差异。

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产品手册下载

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