一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端
本发明公开了一种便携式蝙蝠超声波检测与在线识别终端，它包括：电源管理单元、声波采集处理单元、嵌入式微处理器单元、存储单元和触控显示单元；电源管理单元采用高效低功耗稳压电源，为整个系统提供电能；声波采集处理单元采用MEMS模拟麦克风采集和处理蝙蝠超声波信号；嵌入式微处理器单元将超声波时域信号转换为频域信号的语谱图，并基于深度学习模型对蝙蝠种类智能分析及处理；存储单元采用大容量SD卡存储超声波文件；触控显示单元通过触摸屏进行功能设置、功能操作和显示识别结果等。本发明能采集宽频声波信号，尤其是采集蝙蝠超声波信号，同时能有效解决卷积神经网络对于信号特征的提取存在时间损失的弊端以及目前尚无便携式蝙蝠种类在线识别设备等问题。具有方便携带、便于操作，识别准确率高、识别速度快等优势，为此提供了一种新的便携式蝙蝠种类在线识别工具。
发明专利
CN202311638323.9
2023-12-03
CN117612538A
2024-02-27
G10L17/26(2013.01)
东北师范大学
董永军;高文卓;时梦瑶;李丞轩;江廷磊;郭景富;林爱青;刘月亭;王磊
130024 吉林省长春市南关区人民大街5268号
长春市东师专利事务所(普通合伙)
张铁生%赵军
吉林;22
1.一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，它包括：电源管理单元（1），声波采集处理单元（2），存储单元（4），触控显示单元（5）； 其特征在于，还包括：嵌入式微处理器单元（3）。 2.根据权利要求1所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，所述的嵌入式微处理器单元（3）的工作步骤包括： S1：超声波信号预处理：将声波采集处理单元（2）输出的蝙蝠超声波信号生成.WAV文件，并对其去噪、去静音段，然后将.WAV文件切割为多个采样点，最后经过分帧加窗、短时傅里叶变换、计算能量谱密度、伪彩色映射处理后生成语谱图，并存储在存储单元（4）中； S2：语谱图特征提取：利用CNN（卷积神经网络）-LSTM（长短期记忆网络）算法对上述S1步骤中所转换的语谱图进行特征提取，保留空间特征的同时，进一步提取时序特征； S3：语谱图特征识别：设语谱图特征标记序号共有N个，用a0、a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7…aN分别代表识别为无信号、中华菊头蝠、中菊头蝠、中蹄蝠、南蝠、圆耳管鼻蝠、小蹄蝠、马铁菊头蝠…的次数，a0初始值设置为非0的数，其他序号初始值均设置为0，当输出每一张语谱图输出的蝙蝠种类时，对应的种类标号进行加1操作，识别为无信号时不进行加1操作，直至识别完文件夹内所有的语谱图； S4：统计结果输出：基于多数投票法统计输出值最大的种类标号，其代表的蝙蝠种类即为识别结果。 3.根据权利要求2所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，S1中，是通过巴特沃斯滤波器对超声波信号进行去噪，并基于短时能量与短时过零率的双门限算法对超声波信号进行去静音段。 4.根据权利要求3所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，S1中，是将.WAV文件切割为10368个采样点。 5.根据权利要求4所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，S2中，是基于LSTM网络所具有的重复模块链式结构，选用sigmoid激活函数筛选相关信息，保留相关度较高的信息内容至下一时刻的状态中，对语谱图进行空间与时域上的特征提取。 6.根据权利要求5所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，S3中，识别过程使用的数据库包括：numpy、samplerate、librosa、matplotlib、RPi.GPIO。 7.根据权利要求6所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，S4中，多数投票法表示为： （1） δ(a,b)为指示函数，只有在a=b时取值才为1，其他时候取值为0。 8.根据权利要求7所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，所述的电源管理单元（1）输入电压范围为3.6V~20V，支持电池供电。 9.根据权利要求8所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，所述的声波采集处理单元（2）采用MEMS模拟麦克风，通过微电容极头采集音频信号，经音频放大电路进行信号放大与滤波处理，采样频率范围为20Hz至384 kHz，能够根据不同的使用情况调节采样频率。 10.根据权利要求9所述的一种便携式蝙蝠超声波监测与在线识别终端，其特征在于，设置有背带和/或便携式装置。