[发明专利]一种车辆碰撞检测方法及装置

权利要求书

1.一种车辆碰撞检测方法，其特征在于，包括：

获取待测音频样本；

提取所述待测音频样本的MFCC特征向量；

将所述MFCC特征向量映射为hwc三维特征向量，使得所述hwc三维特征向量符合碰撞模型的输入格式；

将所述hwc三维特征向量输入训练好的所述碰撞模型中，得到碰撞概率值；

若所述碰撞概率值大于预设概率值，则所述待测音频样本为碰撞音频样本。

2.根据权利要求1所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，所述提取所述待测音频样本的MFCC特征向量，包括：

每间隔预置时间从所述待测音频样本中采集一段预置长度的第一音频样本，提取所述第一音频样本的MFCC特征向量。

3.根据权利要求1所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，所述提取所述待测音频样本的MFCC特征向量，包括：

每间隔0-0.5s从所述待测音频样本中采集一段1.5-2.5s的第一音频样本，提取所述第一音频样本的MFCC特征向量。

4.根据权利要求1所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，在所述将所述hwc三维特征向量输入训练好的所述碰撞模型中，得到碰撞概率值，之前还包括：

获取若干第二音频样本作为训练集，所述第二音频样本包括碰撞音频样本和非碰撞样本；

提取所述第二音频样本的所述MFCC特征向量；

将所述MFCC特征向量映射为hwc三维特征向量；

将所述hwc三维特征向量输入构建好的所述碰撞模型中，直到所述碰撞模型收敛，得到训练好的所述碰撞模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的车辆碰撞检测方法，其特征在于，所述碰撞模型包括所述卷进层、所述均值池化层、所述全连接层和所述输出层所述将所述hwc三维特征向量输入训练好的所述碰撞模型中，得到碰撞概率值，包括：

所述hwc三维特征向量经过卷积层，得到所述hwc三维特征向量的深层次语义特征；

所述深层次语义特征经过均值池化层展开，得到一维向量；

所述一维向量经过多个全连接层进行前馈网络学习；

所述前馈网络学习后的结果经过输出层得到碰撞概率值。

6.一种车辆碰撞检测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待测音频样本；

第一提取单元，用于提取所述待测音频样本的MFCC特征向量；

第一映射单元，用于将所述MFCC特征向量映射为hwc三维特征向量，使得所述hwc三维特征向量符合碰撞模型的输入格式；

概率值获取单元，用于将所述hwc三维特征向量输入训练好的所述碰撞模型中，得到碰撞概率值；

判断单元，用于若所述碰撞概率值大于预设概率值，则所述待测音频样本为碰撞音频样本。

7.根据权利要求6所述的车辆碰撞检测装置，其特征在于，所述第一提取单元具体用于每间隔预置时间从所述待测音频样本中采集一段预置长度的第一音频样本，提取所述第一音频样本的MFCC特征向量。

8.根据权利要求6所述的车辆碰撞检测装置，其特征在于，所述第一提取单元具体用于每间隔0-0.5s从所述待测音频样本中采集一段1.5-2.5s的第一音频样本，提取所述第一音频样本的MFCC特征向量。

9.根据权利要求6所述的车辆碰撞检测装置，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于获取若干第二音频样本作为训练集，所述第二音频样本包括碰撞音频样本和非碰撞样本；

第二提取单元，用于提取所述第二音频样本的所述MFCC特征向量；

第二映射单元，将所述MFCC特征向量映射为hwc三维特征向量；

模型训练单元，用于将所述hwc三维特征向量输入构建好的所述碰撞模型中，直到所述碰撞模型收敛，得到训练好的所述碰撞模型。

10.根据去权利要求6-9任一项所述的车辆碰撞检测装置，其特征在于，概率值获取单元包括：

语义特征提取单元，用于将所述hwc三维特征向量经过卷积层，得到所述hwc三维特征向量的深层次语义特征；

展开单元，用于将所述深层次语义特征经过均值池化层展开，得到一维向量；

学习单元，用于将所述一维向量经过多个全连接层进行前馈网络学习；

输出单元，用于将所述前馈网络学习后的结果经过输出层得到碰撞概率值；

所述碰撞模型包括所述卷进层、所述均值池化层、所述全连接层和所述输出层。