基于强声激振的集装箱空箱智能检测系统的研究

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在进出关口,集装箱走私是一个严重的问题,所以对空箱的识别十分必要。目前,集装箱非侵入式的探测技术主要有两种:X射线探测和γ射线检测。这两种都是辐射性的探测方式,利用射线重建图像技术可以清晰的观测到集装箱体内的状态,精度高但对人体会造成很大的危害。同时,这两种方式成本昂贵且会消耗大量能源。本文从成本和对人体无害的角度考虑,提出了基于强声激振的空箱识别系统,用强声发声器发出高声压级的声信号作用在箱体侧面,箱体另一侧用非接触式的微声传感器采集箱体的声振信号,通过声信号的方式判别是否是空箱。通过理论推导和仿真分析可知,集装箱在空箱和非空箱状态的声振模态和衰减时间不同,即两种状态的时域和频域都都有差别。在实际采集数据时,接收的声信号易受环境噪声干扰,故对降噪方法进行分析和研究。在简单噪声干扰的情况下,噪声和箱体声振信号都有很强的非高斯性,采集的信号实际是这两个信号的混合信号,使用FastICA算法极大化采集信号的非高斯性做降噪处理。本文的目的是区别空箱和非空箱,本质是二分类问题。深度卷积神经网络算法在图像识别等领域取得了巨大的成功,本文将降噪后的一维音频数据变转换成包含时域和频频信息的梅尔频谱图,用卷积神经网络对图片数据进行学习训练,在干扰源简单的情况下,系统有很高的识别正确率,所以这种方式可以识别空箱和非空箱。本文完成了集装箱空箱识别系统的软件设计和实现,主要包含以下四个部分:(1)数据采集系统的实现;(2)基于深度卷积网络的梅尔谱图音频分类的算法实现;(3)双通道盲源分离算法的实现;(4)基于C#WPF的上位机软件系统的设计,主要包括识别、训练数据的采集和存储管理。最后,本文完成了集装箱空箱软件系统的设计,并进行了实验验证。
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