[发明专利]一种基于深度学习的声源位置成像方法在审
| 申请号： | 202210373852.X | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN115375920A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 张春龙;廖前锋;韩孝武;王松;袁挺 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06V10/50 | 分类号： | G06V10/50;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G01S5/20 |
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| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的声源位置成像方法。本发明通过深度学习的方式从不同环境中学习声源的空间位置并形成声源位置成像图。以内存占用更小、复杂度更低的声图片作为深度学习网络的输入，以在声源平面内划分的网格的编号作为深度学习的输出构建数据集，并结合声图片的特点建立了融合先验信息的卷积神经网络。通过训练后的网络得到声源平面内每个编号对应的网格中存在声源的置信度形成声源位置成像图。本发明克服了常见声源定位方法对声音采集设备的依赖性强，对环境中噪声适应能力差，一些基于深度学习的声源位置成像方法的网络的输入的结构复杂且参数量大，声源位置成像图的直观性较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 声源 位置 成像 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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