[发明专利]一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别装置及方法

权利要求书

1.一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：采集声音信号；

S02：判断是否存在鸣笛，如是则进入下一步，如否则回到第一步；

S03：记录音频和/或视频信息进行取证，通过声源定位分析以确定目标车辆，并通过图像采集模块获取车牌等信息；

S04：保存取证信息并上传至服务器。

2.根据权利要求1所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，所述步骤S01中，声音信号通过环形声阵列采集，环形声阵列为若干传声器组成的一种环形结构。

3.根据权利要求1所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，所述步骤S02中，判断过程包括：对声音信号进行带通滤波，如频带内的声压级超过设定的阈值，则认为存在鸣笛。

4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，所述步骤S03中阵列分析过程包括：将声阵列的聚焦面按照一定的间隔划分网格，根据网格上的网格点及球面波理论，得到每个网格点相对于每个传声器的延时，根据传声器的信号对聚焦面的每个网格点进行延时求和，最终有最大的波束输出的位置为真正的声源位置。

5.根据权利要求4所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，所述每个网格点相对于每个传声器的延时公式包括：

其中rs为标号s的网格点坐标，rm为标号m的传声器坐标，c为声速，上式中x、y及z均为对应的三维坐标。

6.根据权利要求5所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，所述延时求和公式包括：

其中w_m＝1/M，为每个传声器通道的计权，即每个通道的计权相等，函数y_m(t)表示在时间t时刻，第m个传声器采集到的信号，Δm表示延时。

7.根据权利要求6所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，波束输出计算过程包括：根据所述延时公式以及延时求和公式，得到频域表达式为：

上式中，表示网格点为角频率为ω的波束输出，ω＝2πf，f为声源频率，Pm(ω)是第m个传声器采集到的声信号，角频率为ω。

8.根据权利要求1所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别方法，其特征在于，第一次执行步骤S01前还包括校准，过程包括：将声学坐标和视频像素坐标进行匹配，公式包括：

上式中，(x,y)为声学定位坐标上声源的位置，(x’,y’)为声源在视频像素的坐标位置，s_x表示x坐标的变换关系式，s_y表示y坐标的变换关系式，矩阵计算过程表示平移和角度旋转。

9.一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别装置，其特征在于，包括：

环形声阵列：采集声音信号；

图像采集模块，记录音频和/或视频信息；

信号分析模块，判断鸣笛及进行声源定位分析并通过图像采集模块获取车牌等信息；

通信模块，保存信息并上传至服务器；

所述环形声阵列与图像采集模块相对固定并设置于街边。

10.根据权利要求9所述的一种基于声阵列的鸣笛车辆自动识别装置，其特征在于，所述信号分析模块执行以下步骤：

判断鸣笛：对声音信号进行带通滤波，如频带内的声压级超过设定的阈值，则认为存在鸣笛；

阵列分析：将声阵列的聚焦面按照一定的间隔划分网格，根据网格上的网格点及球面波理论，得到每个网格点相对于每个传声器的延时，根据传声器的信号对聚焦面的每个网格点进行延时求和，最终有最大的波束输出的位置为真正的声源位置。