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申请/专利权人：深圳八方地动科技有限公司

摘要：本发明提供了一种识别车辆类型和行驶车道的方法及系统，其中方法包括：在公路预设位置设置声传感模块，利用所述声传感模块采集车辆在行驶过程中的声音信号；对所述声音信号进行特征提取，得到声音信号特征；利用所述声音信号和所述声音信号特征建立基于卷积神经网络的目标车辆检测模型和目标车辆识别模型；利用所述声传感模块采集实时声音信号，基于所述实时声音信号，利用所述目标车辆检测模型检测是否有车辆经过所述声传感模块；当有车辆经过所述声传感模块时，利用所述目标车辆识别模型识别所述车辆的车辆类型和行驶车道。通过本发明，能够实时监测和识别车辆的类型、车道信息，通过分析车辆产生的声音特征实现智能交通管理和车辆监控。

主权项：1.一种识别车辆类型和行驶车道的方法，其特征在于，所述方法包括：在公路预设位置设置声传感模块，利用所述声传感模块采集车辆在行驶过程中的声音信号；对所述声音信号进行特征提取，得到声音信号特征；利用所述声音信号和所述声音信号特征建立基于卷积神经网络的目标车辆检测模型和目标车辆识别模型；利用所述声传感模块采集实时声音信号，基于所述实时声音信号，利用所述目标车辆检测模型检测是否有车辆经过所述声传感模块；当有车辆经过所述声传感模块时，利用所述目标车辆识别模型识别所述车辆的车辆类型和行驶车道；所述在公路预设位置设置声传感模块，利用所述声传感模块采集车辆在行驶过程中的声音信号，包括：在各所述公路预设位置设置两部间隔为预设距离的声传感装置；所述声传感装置为高敏麦克风或声传感器；分别利用两部所述声传感装置采集第一通道和第二通道下，两个通道的声音信号；其中，所述公路预设位置包括高速公路入口、收费站、交通信号灯以及公路车道中至少之一；所述对所述声音信号进行特征提取，得到声音信号特征，包括：选取固定长度的声音信号段；计算所述声音信号段在第一通道和第二通道的MFCC梅尔频率倒谱系数；对每一帧沿倒谱系数进行归一化和或去杂，得到第一声音信号特征和第二声音信号特征；所述利用所述声音信号和所述声音信号特征建立基于卷积神经网络的目标车辆检测模型和目标车辆识别模型，包括：利用二维卷积神经网络分别构建车辆类型识别模型和车辆车道识别模型；将特征提取后的第一声音信号特征作为模型输入，将对应的车辆类型作为模型输出，对所述车辆类型识别模型进行训练，得到训练完成的目标车辆类型识别模型；基于不同的车辆类型，将两个通道连接后的声音信号特征作为模型输入，将对应的车辆车道作为模型输出，对所述车辆车道识别模型进行训练，得到训练完成的目标车辆车道识别模型。

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