[发明专利]一种数据识别模型训练方法、数据识别方法及装置

权利要求书

1.一种数据识别模型训练方法，其特征在于，包括：

对各个螺栓进行检测，以获取螺栓样本数据；

对所述螺栓样本数据进行数据处理，确定目标数据集；

利用所述目标数据集对数据识别模型进行训练，生成目标数据识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述螺栓样本数据为音频信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述螺栓样本数据进行数据处理，确定目标数据集，包括：

对所述音频信号进行傅里叶变换，确定一维输入向量；

对所述一维输入向量进行归一化处理，确定一维频率振幅向量；

利用所述一维频率振幅向量与标签的关系，确定一维频率振幅向量对应的标签，所述标签为音频信号对应螺栓的损伤状态；

将各一维频率振幅向量和对应的标签组成目标数据集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标数据集对数据识别模型进行训练，生成目标数据识别模型，包括：

构建一维深度可分离卷积模型，将所述一维深度可分离卷积模型确定为所述数据识别模型；

通过所述目标数据集对所述数据识别模型进行参数优化，以确定目标识别模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述音频信号进行傅里叶变换，确定一维输入向量，包括：

对所述音频信号进行傅里叶变换，确定频谱信号；

将预设振幅的所述频谱信号确定为所述一维输入向量。

6.一种数据识别方法，其特征在于，包括：

利用如权利要求1-5任一项所述的数据识别模型训练方法对数据识别模型进行训练，确定目标数据识别模型；

获取待识别螺栓的音频信号；

利用所述目标数据识别模型对所述音频信号进行分类识别，确定识别结果。

7.一种数据识别模型训练装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于对各个螺栓进行检测，以获取螺栓样本数据；

数据处理模块，用于对所述螺栓样本数据进行数据处理，确定目标数据集；

识别模块，用于利用所述目标数据集对数据识别模型进行训练，生成目标数据识别模型。

8.一种数据识别装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于利用如权利要求7所述的数据识别模型训练装置对数据识别模型进行训练，确定目标数据识别模型；

第二处理模块，用于获取待识别螺栓的音频信号；

第三处理模块，用于利用所述目标数据识别模型对所述音频信号进行分类识别，确定识别结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1所述的数据识别模型训练方法，或者执行权利要求6所述的数据识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1所述的数据识别模型训练方法，或者执行权利要求6所述的数据识别方法。