一种基于声音检测的公路事件感知系统的制作方法

本发明属于路况检测，具体涉及一种基于声音检测的公路事件感知系统。

背景技术：

1、在当今的交通管理中，视觉监测系统发挥着主要的作用，是感知交通事故的一大手段。

2、如现有公开号为cn116612446a的中国专利，其公开了基于计算机视觉的高速公路路面状况检测系统，涉及高速公路行车安全技术领域，通过设置历史数据收集模块在测试环境预先收集路面训练数据，设置视觉模型训练模块，基于路面训练数据训练出针对不同的路面类型，判断是否符合每个路面类型的第一神经网络模型以及训练出针对不同的路面类型，预测对应最高行驶速度的第二神经网络模型，设置高速公路实时数据收集模块，在高速公路实际通车时，实时收集待检测路面图片，设置限速提醒模块，在路况检测后台，基于待检测路面图片，获得对应的监控路段的最高行驶速度；提高高速公路的行车安全，减少交通事故的发生率。

3、再如现有公开号为cn105005778a的中国专利，其公开了基于改进的视觉背景提取的高速公路车辆检测方法，第一步，初始化读入图像，将输入的彩色图像转换为灰度图像；第二步，对图像进行背景建模，如果是第一帧图像，则进行背景初始化，否则进行背景更新，从而分割出背景；第三步，从前景中分割出路面；第四步，对图像进行八邻域填充；第五步，利用车道线较窄的特点来去除车道线；第六步，采用纵向填充的方法来填充车辆内部；第七步，提取车辆区域并绘制车辆区域的外接矩形框；本发明采用图像处理的方式检测无人机航拍视频中的高速公路上的车辆，成本低廉，检测精度高，实时性好，适用面广。

4、上述的专利和传统的视觉监测系统在感知交通事件方面存在一些优点，但是综合而言，其还是存在着一些难以克服的局限性，如：视觉监测虽然是常见的监控手段，但其受天气条件、遮挡物和光线等因素的影响较大，存在盲区并且在某些情况下无法提供足够准确的数据。因此，引入基于声音的技术来感知交通事件成为一种新的选择和创新。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于声音检测的公路事件感知系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于声音检测的公路事件感知系统，包括：

3、用于捕捉环境中的声音信号声音传感器；

4、负责从声音传感器获取原始声音数据的数据采集模块，所述数据采集模块与声音传感器连接；

5、对原始数据进行去噪、滤波、音频归一化等预处理操作的数据预处理模块，所述数据预处理模块与数据采集模块连接；

6、提取声音数据的特征表示的特征提取模块；

7、利用机器学习或信号处理算法对特征进行分类和识别以确定交通事件类型的事件识别模块。

8、较佳的，所述声音传感器布置在高速公路沿线或特定位置，所述特定位置包括与摄像机共杆的位置；所述声音传感器安装在交通标识、路灯杆或设计的支架上并覆盖整个公路区域。

9、较佳的，所述数据采集模块的数据采集、存储和处理流程包括：

10、数据采集步骤：声音传感器实时捕捉环境中的声音信号，并通过无线或有线方式传输原始数据；

11、数据存储步骤：将采集到的声音数据存储到数据库或云平台中，确保数据的安全性和可访问性；

12、数据预处理步骤：在存储前对声音数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、归一化操作，以准备数据用于后续的特征提取和分析。

13、较佳的，所述特征提取模块的特征提取流程包括：使用时频分析方法提取声音信号的时频特征，或者使用mel频率倒谱系数声音特征提取方法；所述时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换。

14、较佳的，所述事件识别模块的事件识别流程包括：利用机器学习算法进行声音事件的分类和识别，将练好的模型用于识别交通事件类型，包括：车辆碰撞、紧急刹车、警笛声；所述机器学习算法包括支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络。

15、较佳的，所述特征提取模块的数据分析和响应流程包括：将识别出的交通事件记录，并用于生成实时报警或提供给交通管理中心以及其他相关应用。

16、较佳的，所述事件识别模块的分析流程包括：声音数据的分析：包括时频分析和mel频率倒谱系数分析；所述时频分析为：通过短时傅里叶变换、小波变换等方法将声音信号从时域转换到频域，提取声音信号的频率、能量、幅度等特征；所述mel频率倒谱系数分析为：将声音信号转换成mfcc特征，用于声音信号的语音识别，也可用于声音事件的分类。

17、较佳的，所述事件识别模块的模型训练流程包括：数据收集与标记：收集具有代表性的声音数据，并标记每个数据样本的事件类型，所述事件类型包括紧急刹车、车辆碰撞、警笛声；

18、特征提取：对收集到的声音数据进行预处理和特征提取，将声音信号转换为机器学习模型可以处理的特征向量；

19、模型选择与训练：选择适当的机器学习算法对提取的声音特征进行模型训练，使模型能够识别不同交通事件的声音特征；所述机器学习算法包括支持向量机svm、卷积神经网络cnn。

20、较佳的，所述事件识别模块的识别和分类算法包括：

21、监督学习算法：利用标记好的声音数据训练监督学习模型，使其能够自动识别不同类型的交通事件；所述监督学习算法包括svm、决策树、随机森林、深度学习模型；

22、神经网络模型：使用深度学习的cnn或rnn模型进行声音事件分类，捕捉声音信号中的复杂特征，提高识别精度和泛化能力。

23、较佳的，所述事件识别模块在进行声音数据与特定交通事件的关联时，进行以下步骤：

24、模型验证与评估：使用预留的数据集对训练好的模型进行验证和评估，检验模型的准确性和性能；

25、事件识别和关联：通过训练好的模型，对实时采集到的声音数据进行分析和识别，将声音事件与特定的交通事件类型进行关联和分类；

26、将声音数据分析并转换成可供模型训练的特征表示，训练好的模型可以识别特定类型的交通事件，并将声音数据与这些特定事件类型相关联。

27、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

28、全方位感知：声音作为一种非视觉感知手段，能够提供全方位的监测，弥补了传统视觉监测的盲区。天气无影响：与视觉监测不同，声音感知不受天气条件的影响，具备更好的稳定性和实时性。多角度监测：声音能够捕捉交通事件的多种特征，如紧急刹车、警笛声等，从而提供更多维度的交通信息。

29、本发明提供全面监测能力：通过基于声音的技术，弥补了传统系统的监测盲区，提供更全面的交通事件感知。本发明提供稳定性和实时性：声音感知技术不受天气和光线等条件的影响，具有更好的稳定性和实时性。本发明提供多维度交通信息：通过声音识别，可以获得交通事件的多维度信息，有助于更全面地了解道路状况。本发明利用的声音检测技术作为一种潜在的解决方案，有望识别车祸、紧急制动、爆胎等交通事件，提高交通管理的效率和安全性。

30、本发明提高交通事件识别准确性：建立基于声音检测的系统，准确识别和分类不同类型的交通事件，如紧急刹车、车辆碰撞、警笛声等。降低交通事故发生率：通过快速感知交通事件，及时采取措施以减少事故发生，提高交通安全性。优化交通管理效率：改善交通流量，提供实时数据支持，帮助交通管理部门更有效地应对交通问题，优化道路使用和交通流动性。本发明实现实时交通事件感知：建立能够实时感知并识别各类交通事件的系统，以提高交通管理的灵活性和效率。准确记录和分类交通事件：通过声音识别技术，准确记录和分类交通事件，为后续的交通安全措施和管理决策提供可靠数据支持。优化道路交通安全性：提供更快速、更精确的交通事件识别，以降低事故发生率，并帮助提升整体交通安全性。改善交通流量和道路状况：提供实时的交通信息和事件识别，协助优化交通流量，改善道路状况，降低交通拥堵和意外发生的可能性。