一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法
专利汇可以提供一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于 深度学习 的 汽车 鸣笛抓拍装置的校准方法及系统，校准系统包括：汽车鸣笛抓拍装置、声源、黑白格圆盘、传动装置、 信号 发生装置和计算机。所述的汽车鸣笛抓拍装置固定安装于声源正对处，与处理数据的计算机相连；声源装载于由多段 导轨 组成的传动装置上，在声源正后方固定有黑白格圆盘；声源与信号发生装置相连，用于模拟不同汽车鸣笛声。通过神经网络捕捉鸣笛抓拍装置生成声相 云 图中的声源、伪彩图、黑白格圆盘，进而计算得到 定位 精度 及分辨 力 精度。本发明快速实时检测鸣笛抓拍装置性能，确保产品研发 质量 ，提高企业对研发产品的性能指标要求。，下面是一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法专利的具体信息内容。
1.一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法，其特征在于：汽车鸣笛抓拍装置固定安装于声源正对处，与处理数据的计算机相连；传动装置由多段导轨组成，用于移动声源；于顶端导轨处放置声源，通过信号发生装置驱动声源，其中信号发生装置包括信号发生器及功率放大器；在声源正后方固定有黑白格圆盘。所述的声源与信号发生装置用于产生不同声强、频率的声信号，实现汽车鸣笛抓拍装置对于不同汽车喇叭的定位分辨性能测试。所述的传动装置可以将多个声源调至前后左右同一水平面多处位置，满足汽车鸣笛抓拍装置对单个、多个声源不同位置的定位分辨性能测试要求。当声源发声时，汽车鸣笛抓拍装置会相应的生成声相云图。计算机通过神经网络对云图中的声源、伪彩图、黑白格圆盘进行定位识别，根据图中带有刻度的黑白格圆盘可初步得到汽车鸣笛抓拍装置的定位误差与分辨率误差，并且得到图像像素与真实物理空间的比例关系，将误差从像素的表现形式转换到实际误差，完成定位误差及分辨率误差的计算。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法，其特征在于：校准过程的具体步骤为：
步骤一：在进行校准工作之前，拍摄大量包含声源、伪彩图、黑白格圆盘的图片，加以人工标注制作成数据集，用来训练定位三者的神经网络。
步骤二：将声源移动至黑白格圆盘的圆心位置。根据需要测量汽车鸣笛抓拍装置的性能要求确定声源与抓拍装置的距离关系，将两者放于同一水平线的正对位置。通过信号发生装置驱动声源，汽车鸣笛抓拍装置抓拍标准声源，产生声相云图。通过黑白格圆盘上的刻度值可以得出声源中心到伪彩图中心的距离，初步确定定位误差的大小。将声相云图输入神经网络获取声源、伪彩图、黑白格棋盘的图像信息(声源中心至伪彩图中心的像素距离、黑白格棋盘直径的像素距离)。根据实际黑白格棋盘直径长度与其直径的像素距离计算出图像像素与真实物理空间的比例关系，进而计算出汽车鸣笛抓拍装置在该位置的定位误差，实现对定位精度指标的校准。
步骤三：在传动装置上安装两个声源，信号发生驱动声源发声，汽车鸣笛抓拍装置抓拍声源，产生声相云图。在导轨上调整两声源之间的距离，使汽车鸣笛抓拍装置抓拍得到的伪彩图相切，并记录声相云图。通过黑白格圆盘上的刻度值可以得出两声源中心的间距，初步确定分辨率误差的大小。将声相云图输入神经网络获取声源、黑白格棋盘的图像信息(两声源中心的像素距离、黑白格棋盘直径的像素距离)。根据实际黑白格棋盘直径长度与其直径的像素距离计算出图像像素与真实物理空间的比例关系，进而计算出汽车鸣笛抓拍装置在该位置的分辨率误差，实现对分辨率精度指标的校准。
一种基于深度学习的汽车鸣笛抓拍装置的校准方法
技术领域
背景技术
发明内容
所述的声源与信号发生装置用于产生不同声强、频率的声信号，实现汽车鸣笛抓拍装置对于不同汽车喇叭的定位分辨性能测试。所述的传动装置可以将多个声源调至前后左右同一水平面多处位置，满足汽车鸣笛抓拍装置对单个、多个声源不同位置的定位分辨性能测试要求。当声源发声时，汽车鸣笛抓拍装置会相应的生成声相云图。计算机通过神经网络对云图中的声源、伪彩图、黑白格圆盘进行定位识别，根据图中带有刻度的黑白格圆盘可初步得到汽车鸣笛抓拍装置的定位误差与分辨率误差，并且得到图像像素与真实物理空间的比例关系，将误差从像素的表现形式转换到实际误差，进而计算得出汽车鸣笛抓拍装置的定位精度与分辨力精度，实现参数精确量化。
具体实施方式
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