用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统技术方案

本申请公开一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法。用于实时定位鸣笛的机动车的方法包括：获取实时声音数据；获取实时图像数据；根据所述实时声音数据判断是否有鸣笛声音；当有所述鸣笛声音时，识别所述鸣笛声音的来源方向；以及通过所述鸣笛声音的来源方向与所述实时图像数据，定位鸣笛的机动车。本申请公开的用于实时定位鸣笛的机动车的方法可以对乱鸣喇叭的违章汽车进行定位并识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通道路信息处理领域，具体而言，涉及一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统。
技术介绍
交通噪音是城市交通向高等级、高速度、高架立体等现代化方向发展的过程，机动车数量急剧增加带来的使城市道路交通噪音污染日益严重的噪音污染。《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第62条规定，驾驶机动车不得有下列行为：在禁止鸣喇叭的区域或者路段鸣喇叭。道路交通中，很多区域(如学校、机关等周边道路)禁止机动车乱鸣喇叭。但是由于鸣喇叭产生只是产生了声音信号，而目前道路交通中使用的各种监视设备均只能对道路中的图像进行保存或者识别，有些设备虽然具有录音功能，但是当道路上车流量很大的时候，仅仅通过声音是不能对道路上鸣喇叭的汽车进行定位并识别的，因此当前还无法对乱鸣喇叭的违章汽车，进行识别和记录。目前已有些许现有技术，公开了通过声音信号对道路上鸣笛的机动车进行识别的方法，公开(公告)号CN102522082A的中国专利公开了一种用于公共场所异常声音识别及定位方法，用听觉感知的稀疏编码声音识别技术解决异常声音的特征提取及分类识别问题。公开(公告)号CN105809968A中国专利公开了一种机动车违章鸣笛自动取证系统，采用心理声学模型对植入水印信号的机动车笛音信号进行滤波处理，获得滤波处理后的含水印笛音信号，进而进行声音定位的理论分析。以上专利技术均需要通过声音分析方法，判断是否存在鸣笛音，鸣笛取证的效率会受算法影响，取证精度会受数学模型的准确性影响。因此，需要一种新的用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统。在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统，能够对乱鸣喇叭的违章汽车进行定位并识别。本专利技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。根据本专利技术的一方面，提供一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法，包括：获取实时声音数据；获取实时图像数据；根据实时声音数据判断是否有鸣笛声音；当有鸣笛声音时，识别鸣笛声音的来源方向；以及通过鸣笛声音的来源方向与实时图像数据，定位鸣笛的机动车。在本公开的一种示例性实施例中，根据实时声音数据判断是否有鸣笛声音，包括：将声音数据转换为音频数据；判断音频数据中的声压是否高于声压阈值；以及在声压高于声压阈值时，判断音频数据中，是否在200～5000Hz范围内存在多个间隔100～200Hz的频率信号。在本公开的一种示例性实施例中，当有鸣笛声音时，识别鸣笛声音的来源方向，包括：进行噪声源定位计算。在本公开的一种示例性实施例中，噪声源定位计算，包括：延迟累加算法和/或MUSIC算法。在本公开的一种示例性实施例中，获取实时图像数据包括：通过图像采集设备对道路图像进行连续采集，获取实时图像数据。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：根据实时图像数据识别鸣笛的机动车的车牌。在本公开的一种示例性实施例中，获取实时声音数据包括：通过由多个传声器组成的传声器阵列，获取实时声音数据。在本公开的一种示例性实施例中，传声器阵列的结构，包括：平面矩形、平面圆形、多平面立体以及球形。根据本专利技术的一方面，提供一种用于实时定位鸣笛的机动车的系统，包括：传声器阵列，用于获取实时声音数据；图像采集设备，用于获取实时图像数据；声音判断设备，用于根据实时声音数据判断是否有鸣笛声音；；方向识别设备，用于当有鸣笛声音时，识别鸣笛声音的来源方向；以及声音定位设备，用于通过鸣笛声音的来源方向与实时图像数据，定位鸣笛的机动车。在本公开的一种示例性实施例中，还包括：车牌识别设备，用于根据实时图像数据识别鸣笛的机动车的车牌。根据本专利技术的一些实施例，用于实时定位鸣笛的机动车的方法及系统，能够对乱鸣喇叭的违章汽车进行定位并识别。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本专利技术。附图说明通过参照附图详细描述其示例实施例，本专利技术的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性来动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法的流程图。图2是根据另一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法的流程图。图3是根据一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的系统的框图。图4是根据另一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的系统的框图。图5是根据另一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的系统的框图。具体实施例现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本专利技术将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本专利技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本专利技术的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本专利技术的各方面。附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本专利技术所必须的，因此不能用于限制本专利技术的保护范围。图1是根据一示例性实施例示出的一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法的流程图。如图1所示，在S102中，获取实时声音数据。通过声音采集装置进行实时声音采集。声音采集装置可例如，由若干传声器组成的传声器阵列。在S104中，获取实时图像数据。通过图像采集装置进行实时图像采集。图像采集装置可例如：适用于交通摄像的摄像机。在S106中，根据实时声音数据判断是否有鸣笛声音。通过实时采集的道路交通中的声音数据，判断是否存在鸣笛声音。可例如，为了避免造成浪费，可仅在禁止鸣笛的区域，采集实时声音数据，以便判断是否在禁止鸣笛的区域，存在鸣笛声音。可例如，通过实时声音采集装置采集声音，通过声音处理算法，获得声音特征数据，通过特征数据进一步判断是是否在禁止鸣笛的区域，存在鸣笛声音。还可例如，通过实时声音采集装置采集交通道路中的声音，通过声音处理算法，获得声音音质幅度数据，通过声音音质幅度数据进一步判断是是否在禁止鸣笛的区域，存在鸣笛声音。本专利技术不限于此。在S108中，当有鸣笛声音时，识别鸣笛声音的来源方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法，其特征在于，包括：获取实时声音数据；获取实时图像数据；根据所述实时声音数据判断是否有鸣笛声音；当有所述鸣笛声音时，识别所述鸣笛声音的来源方向；以及通过所述鸣笛声音的来源方向与所述实时图像数据，定位鸣笛的机动车。

【技术特征摘要】
1.一种用于实时定位鸣笛的机动车的方法，其特征在于，包括：获取实时声音数据；获取实时图像数据；根据所述实时声音数据判断是否有鸣笛声音；当有所述鸣笛声音时，识别所述鸣笛声音的来源方向；以及通过所述鸣笛声音的来源方向与所述实时图像数据，定位鸣笛的机动车。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述实时声音数据判断是否有鸣笛声音，包括：将所述声音数据转换为音频数据；判断所述音频数据中的声压是否高于声压阈值；以及在所述声压高于声压阈值时，判断所述音频数据中，是否在200～5000Hz范围内存在多个间隔100～200Hz的频率信号。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当有所述鸣笛声音时，识别所述鸣笛声音的来源方向，包括：进行噪声源定位计算。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述噪声源定位计算，包括：延迟累加算法和/或MUSIC算法。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取实时图像数据包括：通过图像采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈松，应明，刘浪，
申请(专利权)人：东方智测北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11