基于自编码器的超载货车声音检测  

作　　者：陈海涛 翟明科 郭唐仪[2] 蒋磊 李林蔚 

机构地区：[1]宿迁市交通运输综合执法支队,江苏宿迁223800 [2]南京理工大学自动化学院,江苏南京210094

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2023年第9期121-125,共5页

基　　金：2020年南京理工大学,基于智能网联的城市电动公交管控关键技术研究与应用,2019YFE0123800。

摘　　要：货车超载现象危害巨大且较难根除,针对目前货车超载状态检测中接触式称重法的高成本和低效率等不足,提出了一种基于声信号的道路超载货车非接触式检测方法。本文通过数据采集、信号提取、声音特征融合和自编码器模型构建,完成了超载货车的声音检测。通过构建全连接自编码器和卷积自编码器各两种网络结构,分别对以梅尔频率倒谱系数为主和以对数梅尔频谱为主的32维声学特征检测,分析不同种融合特征在不同自编码器网络结构下的表现,最终发现卷积自编码器CoAE(Convolutional Auto-Encode)对对数梅尔频谱为主的特征有良好的检测效果,对超重货车声信号的分类检测AUC(Area Under Curve)可以高达0.893,验证了利用声信号进行超载货车检测的可行性和有效性。

关 键 词：公路运输 超载检测 声信号 卷积自编码器 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]