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公开(公告)号：CN113720343B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110935483.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，包括以下步骤：对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理，得到多个定向角数据；将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内；将多个定向角数据作为训练集，训练线性回归模型，确定出定向角的变化趋势；根据所述定向角的变化趋势，判断野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向，再结合传感器布设时声音传感器的朝向角预测出所述野外运动车辆行进的航向。本发明能够对传感器实时产生的数据进行航向判别，且模型简单，鲁棒性强，且对于数据集没有硬性要求，在少数数据集下也可得到运动目标的粗略航向，并且随着数据集的增加，得到更加精准的航向。
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公开(公告)号：CN113823321B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111010607.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法，包括：获取P通道的声音数据，按帧长L将所述P通道的声音数据截取为若干段声音样本，每段所述声音样本包括帧长为L的P通道声音样本数据和截取数据的分类类别；对所述帧长为L的P通道声音样本数据进行K倍降采样，得到L/K个点的P通道声音样本；按帧长L提取所述P通道的声音数据的MFCC特征；构建卷积神经网络，通过所述若干段声音样本和P通道的声音数据的MFCC特征来对所述卷积神经网络进行两次训练，得到训练好的卷积神经网络；通过训练好的卷积神经网络来识别输入声音信号的类别。本发明的卷积神经网络能够对输入的声音信号类别进行有效分类。
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公开(公告)号：CN113720343A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110935483.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，包括以下步骤：对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理，得到多个定向角数据；将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内；将多个定向角数据作为训练集，训练线性回归模型，确定出定向角的变化趋势；根据所述定向角的变化趋势，判断野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向，再结合传感器布设时声音传感器的朝向角预测出所述野外运动车辆行进的航向。本发明能够对传感器实时产生的数据进行航向判别，且模型简单，鲁棒性强，且对于数据集没有硬性要求，在少数数据集下也可得到运动目标的粗略航向，并且随着数据集的增加，得到更加精准的航向。
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公开(公告)号：CN113823321A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111010607.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征预训练的深度学习分类的声音数据分类方法，包括：获取P通道的声音数据，按帧长L将所述P通道的声音数据截取为若干段声音样本，每段所述声音样本包括帧长为L的P通道声音样本数据和截取数据的分类类别；对所述帧长为L的P通道声音样本数据进行K倍降采样，得到L/K个点的P通道声音样本；按帧长L提取所述P通道的声音数据的MFCC特征；构建卷积神经网络，通过所述若干段声音样本和P通道的声音数据的MFCC特征来对所述卷积神经网络进行两次训练，得到训练好的卷积神经网络；通过训练好的卷积神经网络来识别输入声音信号的类别。本发明的卷积神经网络能够对输入的声音信号类别进行有效分类。
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