【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及交通違章監控，尤其涉及一種噪聲檢測系統。
技術介紹
1、隨著城鎮居民生活水平的提高，以及汽車工業的快速發展，汽車人均保有量不斷上升，由此也產生了大量的交通噪聲。車輛鳴笛聲是交通噪聲的重要來源之一，長時間暴露在高噪音環境中可能會導致聽力受損、睡眠障礙、心血管疾病、焦慮和壓力等問題，對交通道路周圍居民的生活質量造成負面影響。并且頻繁的鳴笛可能會導致其他駕駛員和行人產生混淆，增加交通事故發生的風險。目前，許多國家和地區的交通法規中都已明確規定在指定區域禁止鳴笛的要求，違反者將面臨罰款、扣分等處罰。目前對于違章鳴笛的監控主要是通過在交通路口設置聲學攝像機，同時聯動電子眼，實現對違章鳴笛車輛的識別和抓拍，但是由于設備成本和數據傳輸問題，此類系統只能在一些重要路段固定部署，難以廣泛應用。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種噪聲檢測系統，通過參與交通的道路車輛實現對違章鳴笛的檢測和抓拍，進一步遏制違章鳴笛現象。
2、為實現上述專利技術目的，本專利技術提供一種噪聲檢測系統，所述系統包括：
3、車載檢測單元，部署在車輛上，用于檢測部署車輛周圍是否產生鳴笛噪聲，在檢測到車輛周圍鳴笛噪聲時，測量部署車輛與鳴笛噪聲來源車輛之間的距離，拍攝鳴笛噪聲來源車輛圖像，將鳴笛噪聲來源車輛圖像和鳴笛噪聲檢測數據上傳到服務器；
4、服務器，用于獲取鳴笛噪聲來源車輛圖像，對鳴笛噪聲來源車輛進行識別，獲得鳴笛噪聲來源車輛信息，根據鳴笛噪聲來源車輛信息、鳴笛噪聲來
5、移動終端，用于查看車載檢測單元采集的鳴笛噪聲來源車輛圖像和鳴笛噪聲檢測數據，以及查看部署車輛的違章鳴笛記錄。
6、進一步的，所述車載檢測單元包括：
7、聲音信號采集模塊，用于采集部署車輛周圍的聲音信號；
8、數據收發模塊，用于將聲音信號采集模塊采集的聲音信號傳輸到服務器，接收服務器下發的噪聲方位信息；
9、圖像采集模塊，用于根據噪聲信號的來源方位采集該方向的圖像，獲得噪聲來源圖像，將噪聲來源圖像通過數據收發模塊發送到服務器。
10、進一步的，所述服務器包括：
11、信號分類模塊，用于將聲音信號采集模塊采集的聲音信號輸入到預訓練的第一監督學習算法中進行分類處理，識別聲音信號中是否包含鳴笛噪聲信號；
12、距離分析模塊，用于在信號分類模塊識別到聲音信號中包含鳴笛噪聲信號時，分析確定鳴笛噪聲信號的來源方位及其與部署車輛的距離，將包含鳴笛噪聲信號來源方位的噪聲方位信息發送到車載檢測單元；
13、圖像分析模塊，用于將噪聲來源圖像輸入到目標檢測算法中進行處理，識別噪聲來源圖像中的車輛信息及其車牌信息；
14、噪聲來源確認模塊，用于將識別到的車輛信息和噪聲信號輸入到預訓練的第二監督學習算法中進行處理，判斷所識別到的車輛信息與噪聲信號是否匹配，若匹配，則生成鳴笛噪聲事件信息；
15、違章記錄模塊，用于將鳴笛噪聲事件信息發送到交通執法部門。
16、進一步的，所述服務器包括調度服務器和邊緣服務器，所述調度服務器用于監控各個邊緣服務器的負載，接收聲音信號，根據各個邊緣服務器的負載、邊緣服務器與部署車輛的距離，確定信號分類任務及其后續任務的卸載對象，根據卸載對象信息將聲音信號發送到相應的邊緣服務器，將卸載對象信息發送到車載檢測單元，使得車載檢測單元能與相應的邊緣服務器建立通信。
17、進一步的，所述數據收發模塊還用于將部署車輛的車輛信息發送到服務器，所述噪聲來源確認模塊還用于將部署車輛的車輛信息輸入到預訓練的第二監督學習算法中進行處理，判斷部署車輛的車輛信息與噪聲信號是否匹配，若匹配，則生成相應的鳴笛噪聲事件信息。
18、進一步的，所述目標檢測算法使用yolov8算法檢測噪聲來源圖像中的車輛元素，同時將yolov8算法中的初始模型檢測頭替換為dcnv4-dyhead檢測頭。
19、進一步的，在應用目標檢測算法對噪聲來源圖像進行處理前，對目標檢測算法進行模型剪枝處理。
20、進一步的，所述車載檢測單元還包括定位模塊，所述定位模塊用于對部署車輛實時位置進行定位，所述服務器還包括禁鳴路段管理模塊，所述禁鳴路段管理模塊用于更新禁鳴路段信息，將禁鳴路段信息發送到車載檢測單元，所述定位模塊還用于根據部署車輛實時位置判斷部署車輛是否位于禁鳴路段，若位于禁鳴路段，則啟用聲音信號采集模塊，否則停用聲音信號采集模塊。
21、進一步的，所述移動終端包括：
22、注冊模塊，用于用戶注冊賬號，將所注冊賬號與車載檢測單元綁定，將賬號與車載檢測單元的綁定信息上傳到服務器；
23、數據查看模塊，用于顯示賬號所綁定的車載檢測單元所采集的鳴笛噪聲來源車輛圖像和鳴笛噪聲檢測數據，以及部署車輛的違章鳴笛記錄；
24、積分管理模塊，用于用戶查看賬號積分，使用賬號積分兌換物品或服務；
25、所述服務器還用于在鳴笛噪聲事件信息被交通執法部門接受時，根據鳴笛噪聲的產生車輛對檢測到鳴笛噪聲的車載檢測單元所綁定的賬戶積分進行管理。
26、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
27、本專利技術提供的一種噪聲檢測系統，通過部署在車輛上的車載檢測單元檢測部署車輛周圍是否產生鳴笛噪聲，在檢測到部署車輛周圍鳴笛噪聲時，測量部署車輛與鳴笛噪聲來源車輛之間的距離，并拍攝鳴笛噪聲來源車輛圖像，由服務器根據鳴笛噪聲來源車輛圖像對鳴笛噪聲來源車輛進行識別，獲得鳴笛噪聲來源車輛信息，并進一步生成鳴笛噪聲事件信息，將鳴笛噪聲事件信息發送到交通執法部門，本專利技術通過參與道路交通的大量車輛對周邊的違章鳴笛事件進行監控，能夠有效擴大違章鳴笛監控范圍，遏制違章鳴笛現象的發生，有助于培養駕駛員的文明駕駛習慣，減少噪聲污染，提升居民的生活質量和城市的整體形象。
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1.一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述車載檢測單元包括：
3.根據權利要求2所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述服務器包括：
4.根據權利要求3所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述服務器包括調度服務器和邊緣服務器，所述調度服務器用于監控各個邊緣服務器的負載，接收聲音信號，根據各個邊緣服務器的負載、邊緣服務器與部署車輛的距離，確定信號分類任務及其后續任務的卸載對象，根據卸載對象信息將聲音信號發送到相應的邊緣服務器，將卸載對象信息發送到車載檢測單元，使得車載檢測單元能與相應的邊緣服務器建立通信。
5.根據權利要求3所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述數據收發模塊還用于將部署車輛的車輛信息發送到服務器，所述噪聲來源確認模塊還用于將部署車輛的車輛信息輸入到預訓練的第二監督學習算法中進行處理，判斷部署車輛的車輛信息與噪聲信號是否匹配，若匹配，則生成相應的鳴笛噪聲事件信息。
6.根據權利要求3所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述目標檢測算法使用YO
7.根據權利要求6所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，在應用目標檢測算法對噪聲來源圖像進行處理前，對目標檢測算法進行模型剪枝處理。
8.根據權利要求2所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述車載檢測單元還包括定位模塊，所述定位模塊用于對部署車輛實時位置進行定位，所述服務器還包括禁鳴路段管理模塊，所述禁鳴路段管理模塊用于更新禁鳴路段信息，將禁鳴路段信息發送到車載檢測單元，所述定位模塊還用于根據部署車輛實時位置判斷部署車輛是否位于禁鳴路段，若位于禁鳴路段，則啟用聲音信號采集模塊，否則停用聲音信號采集模塊。
9.根據權利要求1所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述移動終端包括：
...【技術特征摘要】
1.一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述系統包括：
2.根據權利要求1所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述車載檢測單元包括：
3.根據權利要求2所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述服務器包括：
4.根據權利要求3所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述服務器包括調度服務器和邊緣服務器，所述調度服務器用于監控各個邊緣服務器的負載，接收聲音信號，根據各個邊緣服務器的負載、邊緣服務器與部署車輛的距離，確定信號分類任務及其后續任務的卸載對象，根據卸載對象信息將聲音信號發送到相應的邊緣服務器，將卸載對象信息發送到車載檢測單元，使得車載檢測單元能與相應的邊緣服務器建立通信。
5.根據權利要求3所述的一種噪聲檢測系統，其特征在于，所述數據收發模塊還用于將部署車輛的車輛信息發送到服務器，所述噪聲來源確認模塊還用于將部署車輛的車輛信息輸入到預訓練的第二監督學習算法中進行處理，判斷部署車輛的車輛信息與噪聲信號是否匹配，若...
【專利技術屬性】
技術研發人員：牛超，王延杰，陳卓，李澤隆，姜泊陽，吳昊，嚴馨禹，
申請(專利權)人：長春汽車檢測中心有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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