一种基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法技术

一种基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法，对采集的木材音频信号进行脉冲波形检测，并提取脉冲波形的10个频段上的平均能量特征和过零率特征，采用线性判别分析(LDA)算法对其进行降维，并将降维后的特征输入到使用高斯核函数的SVM分类器中，对木材是否存在蛀虫活动音进行识别。本发明专利技术能够实现对木材蛀虫的无损检测，可以有效提升木材蛀虫的检疫效率。可以有效提升木材蛀虫的检疫效率。可以有效提升木材蛀虫的检疫效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法


[0001]本专利技术属于音频信号检测
，尤其涉及一种基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法。
技术背景
[0002]近年来，我国木材年进口量节节攀升。木材蛀虫随进口木材入侵我国境内，时刻威胁着我国生态环境安全，每年给我国林业、建筑业、家具制造业等带来巨大经济损失。
[0003]目前，海关口岸针对木材蛀虫的防疫手段还主要以人工抽检为主。这种方式不仅费时费力，而且漏检率高，不能快速无损地完成对进口木材产品的检验检疫任务。
[0004]专利ZL202020565730.7提供了一种用于采集木材蛀虫声音的装置，可以通过对振动声的采集，及内部和外部降噪处理，获取低噪声的进口木材蛀虫活动音录音数据。该专利提供了数据采集和预处理功能，但没有进一步提供蛀虫活动音的检测识别算法。
[0005]支持向量机(SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM通过设置不同的核函数而使之适应非线性分类的需要。线性判别分析(LDA)算法可实现特征降维，从而降低算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：采集木材声音信号：通过将扩音设备放置在于木材样品表面，采集木材声音信号；步骤二：检测并提取木材声音信号中的有效脉冲波形：对木材声音信号进行包络提取，再将提取的包络进行两次平滑滤波；根据平滑后的包络，设定有效脉冲的起始阈值和峰值阈值；从平滑后包络的第一个数据点开始，遍历整个包络，寻找到包络线从小于等于起始阈值变化到大于起始阈值处，作为脉冲起始点；从脉冲起始点开始，寻找到包络线从大于起始阈值变化到小于等于起始阈值处，作为脉冲的终止点；寻找脉冲起始点到脉冲终止点之间的包络最大峰值，若该值大于设定的有效脉冲的峰值阈值，则认为此段脉冲为一个有效脉冲波形，否则舍弃；提取所有符合条件的有效脉冲波形段；步骤三：对提取的有效脉冲波形段进行数据增强；步骤四：提取有效脉冲波形段的特征：对检测到的有效脉冲波形段，分别提取其10个频段上的平均能量特征和过零率特征，再进行特征降维，将降维后的信号特征组合成特征向量；步骤五：使用SVM模型进行训练和检测：对提取的有效脉冲波形段进行类别标注，分为“有虫”和“无虫”两类；将带有标注信息的数据集随机分成训练集和测试集；将训练集数据的特征向量输入到基于高斯核函数的SVM模型中，并进行模型训练；将测试集数据的特征向量输入到训练好的模型，对测试集进行分类检测，得到是否有虫的识别结果。2.根据权利要求1所述的基于声信号的木材蛀虫无损检测与识别方法，其特征在于，步骤二中所述平滑滤波的方法，包括以下步骤：步骤二一：寻找极大值：遍历输入信号的数据点，找出输入信号所有极大值点，记录其位置p
k
和幅值x
k
(k＝1，2，3，
……
)；步骤二二：相邻极大值取平均：对每一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋智鑫，陈天宇，娄定风，万永菁，
申请(专利权)人：深圳市昆声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：