[發明專利]一種用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法及系統在審
| 申請號： | 202010332401.2 | 申請日： | 2020-04-24 |
| 公開（公告）號： | CN111461064A | 公開（公告）日： | 2020-07-28 |
| 發明（設計）人： | 王楠;李雄;許桐華 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍國防科技大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01H17/00 |
| 代理公司： | 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周長清;廖元寶 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用于 無人 值守 傳感器 系統 車輛 目標 識別 方法 | ||
1.一種用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法，其特征在于，包括步驟：
S1：數據預處理：將無人值守地面傳感器設備獲取的原始數據轉換成MFCC特征向量；
S2：模型訓練：將步驟S1得到的MFCC特征向量作為訓練樣本，輸入到循環神經網絡中訓練，建立循環神經網絡模型；
S3：信號識別：通過步驟S2建立的循環神經網絡模型對輪式車輛和履帶式車輛進行識別。
2.根據權利要求1所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法，其特征在于，在步驟S1中，對原始信號進行MFCC特征向量提取后，再對MFCC特征向量作歸一化處理，范圍在0至100，得到輸入到一個循環神經網絡的時間序列數據。
3.根據權利要求2所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法，其特征在于，所述原始數據包含輪式車輛信號和履帶式車輛信號。
4.根據權利要求3所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法，其特征在于，所述輪式車輛信號和履帶式車輛信號包括對應車輛行駛過程中產生的地震動信號。
5.根據權利要求3所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法，其特征在于，將時間序列數據作為一個循環神經網絡的訓練樣本；對訓練樣本貼標簽，標簽0是輪式車輛信號，標簽1是履帶式車輛信號；循環神經網絡訓練迭代次數根據測試集準確率和損失函數值是否收斂來定。
6.一種用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別系統，其特征在于，包括
數據預處理模塊，用于將無人值守地面傳感器設備獲取的原始數據轉換成MFCC特征向量；
模型訓練模塊，用于將得到的MFCC特征向量作為訓練樣本，輸入到循環神經網絡中訓練，建立循環神經網絡模型；
信號識別模塊，用于通過循環神經網絡模型對輪式車輛和履帶式車輛進行識別。
7.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序在被處理器運行時執行如權利要求1-5中任意一項所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法的步驟。
8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序在被處理器運行時執行如權利要求1-5中任意一項所述的用于無人值守傳感器系統的車輛目標識別方法的步驟。
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