[发明专利]一种检测方法、检测模型生成方法和装置

权利要求书

1.一种检测方法，其特征在于，包括：

获取待测包裹的目标声纹特征；所述待测包裹收容有待测物流对象；

将所述目标声纹特征输入至预设的检测模型；

获取所述检测模型输出的破损检测结果；

其中，所述破损检测结果包括所述待测物流对象的破损状态，所述破损状态包括未破损和已破损中的一种。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型包括预设的正标签和负标签；

所述检测模型用于当所述目标声纹特征与所述正标签匹配时，输出破损状态为未破损的破损检测结果；

所述检测模型还用于当所述目标声纹特征与所述负标签匹配时，输出破损状态为已破损的破损检测结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取待测包裹的目标声纹特征的步骤，包括：

获取待测包裹；所述待测包裹收容有物流对象；

在所述待测包裹的运动方向变化时，采集与所述待测包裹对应的待测音频信息；

根据所述待测音频信息和梅尔倒频谱算法，生成所述目标声纹特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测模型通过如下方法生成：

获取样本声纹特征，以及初始模型；

确定与所述样本声纹特征对应的特征标签；

采用所述样本声纹特征和所述特征标签训练所述初始模型，直至所述初始模型的损失函数值达到预设阈值；

确定已训练的初始模型为检测模型。

5.一种检测模型生成方法，其特征在于，包括：

获取样本声纹特征，以及初始模型；

确定与所述样本声纹特征对应的特征标签；

采用所述样本声纹特征和所述特征标签训练所述初始模型，直至所述初始模型的损失函数值达到预设阈值；

确定已训练的初始模型为检测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取样本声纹特征的步骤，包括：

获取样本包裹；所述样本包裹收容有物流对象；

在所述样本包裹的运动方向变化时，采集与所述样本包裹对应的样本音频信息；

根据所述样本音频信息和梅尔倒频谱算法，生成所述样本声纹特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本音频信息和梅尔倒频谱算法，生成所述样本声纹特征的步骤，包括：

生成与所述样本音频信息对应的样本频谱信息；

采用梅尔倒频谱算法，在所述样本频谱信息中提取所述样本声纹特征。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述物流对象的破损状态包括已破损和未破损中的一种；所述特征标签包括正标签和负标签；所述采用所述样本声纹特征和所述特征标签训练所述初始模型的步骤，包括：

组合破损状态为未破损的样本声纹特征与所述正标签为第一样本数据；

组合破损状态为已破损的样本声纹特征与所述负标签为第二样本数据；

采用所述第一样本数据、所述第二样本数据和所述初始模型进行训练。

9.一种检测装置，其特征在于，包括：

目标获取模块，用于获取待测包裹的目标声纹特征；所述待测包裹收容有待测物流对象；

目标输入模块，用于将所述目标声纹特征输入至预设的检测模型；

结果获取模块，用于获取所述检测模型输出的破损检测结果；

其中，所述破损检测结果包括所述待测物流对象的破损状态，所述破损状态包括未破损和已破损中的一种。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测模型包括预设的正标签和负标签；

所述检测模型用于当所述目标声纹特征与所述正标签匹配时，输出破损状态为未破损的破损检测结果；

所述检测模型还用于当所述目标声纹特征与所述负标签匹配时，输出破损状态为已破损的破损检测结果。