一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及聲譜條紋技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè) 方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 從銀行、珠寶店到家居的房屋，玻璃窗、玻璃柜等玻璃制品無處不在，是人們?nèi)粘?生活中非常重要的安全保障品，現(xiàn)在很多盜竊犯都通過破壞玻璃進(jìn)行盜竊，所W玻璃破碎 報(bào)警器、玻璃破碎探測(cè)器在安防領(lǐng)域越來越重要。
[0003] 近年來，玻璃破碎探測(cè)器層出不窮，大致分為兩大類；聲控和振動(dòng)型即分別W檢測(cè) 玻璃破碎聲音特征和玻璃破碎受力變化來檢測(cè)玻璃破碎事件。振動(dòng)型多利用特定的硬件材 質(zhì)來感知玻璃破碎時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)，需安裝在玻璃制品上，安裝和使用范圍均受限。聲控型則 主要根據(jù)玻璃破碎的聲音特征來實(shí)現(xiàn)，其可安裝在距離玻璃制品一定距離的各個(gè)位置上， 使用更加靈活。
[0004] 現(xiàn)有的聲控型玻璃破碎探測(cè)器多采用探測(cè)到玻璃破碎時(shí)產(chǎn)生的高頻聲音來檢測(cè) 玻璃破碎發(fā)生，如公開日為2013-01-16,公開號(hào)為102874212A的中國(guó)發(fā)明公開了一種檢測(cè) 車玻璃破碎的方法，其利用壓電陶瓷片來感知玻璃破碎時(shí)產(chǎn)生1化~巧k的高頻聲音，W此 來判斷玻璃事件發(fā)生。該方法僅依靠檢測(cè)10k~15k高頻因素來判定玻璃破碎事件，易因 日常中其他高頻聲音產(chǎn)生誤識(shí)情況，且需要特定的壓電陶瓷裝置來感知高頻聲音產(chǎn)生，不 利于推廣使用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是；提供一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法 及裝置，提高玻璃破碎檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0007] 一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法，包括：
[000引獲取待檢測(cè)的音頻數(shù)據(jù)；
[0009] 將所述音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的聲譜圖數(shù)據(jù)；
[0010] 統(tǒng)計(jì)所述聲譜圖數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)頻率范圍的條紋數(shù)量；
[0011] 判斷所述條紋數(shù)量是否超過第一預(yù)設(shè)閥值，若是，則玻璃破碎事件發(fā)生。
[0012] 一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)裝置，包括；第一獲取模塊、轉(zhuǎn)換模塊、統(tǒng) 計(jì)模塊和判斷模塊；
[0013] 所述第一獲取模塊，用于獲取待檢測(cè)的音頻數(shù)據(jù)；
[0014] 所述轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的聲譜圖數(shù)據(jù)；
[0015] 所述統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述聲譜圖數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)頻率范圍的條紋數(shù)量；
[0016] 所述判斷模塊，用于判斷所述條紋數(shù)量是否超過第一預(yù)設(shè)閥值，若是，則玻璃破碎 事件發(fā)生。
[0017] 本發(fā)明的有益效果在于；本發(fā)明提供的基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法及 裝置可在一定空間內(nèi)采集音頻數(shù)據(jù)，無需將檢測(cè)裝置安裝在玻璃制品上，使用更加靈活方 便。通過采用統(tǒng)計(jì)聲譜條紋數(shù)目來檢測(cè)玻璃破碎，相比現(xiàn)有采用壓電陶瓷來感應(yīng)高頻能量 W檢測(cè)玻璃破碎的方法，不但兼顧了高頻信息，而且添加了條紋檢測(cè)，準(zhǔn)確性更高，還省去 了使用壓電傳感器等特定硬件材質(zhì)的必要，更利于推廣使用。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法步驟 流程圖；
[0019] 圖2為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的聲譜圖與曲線轉(zhuǎn)換過程示意圖；
[0020] 圖3為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的聲譜圖轉(zhuǎn)換成二維數(shù)組示意圖；
[0021] 圖4為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的二維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維數(shù)組示意圖；
[0022] 圖5為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的一維數(shù)組轉(zhuǎn)換成曲線示意圖；
[0023] 圖6為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu) 不意圖；
[0024] 標(biāo)號(hào)說明：
[0025] 10、第一獲取模塊；20、轉(zhuǎn)換模塊；30、統(tǒng)計(jì)模塊；40、判斷模塊。
【具體實(shí)施方式】
[0026] 為詳細(xì)說明本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容、所實(shí)現(xiàn)目的及效果，W下結(jié)合實(shí)施方式并配合附 圖予W說明。
[0027] 本發(fā)明最關(guān)鍵的構(gòu)思在于；統(tǒng)計(jì)所述聲譜圖數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)頻率范圍的條紋數(shù)量； 判斷所述條紋數(shù)量是否超過第一預(yù)設(shè)閥值，若是，則玻璃破碎事件發(fā)生。
[002引請(qǐng)參照?qǐng)D1，為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】的一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方 法步驟流程圖，具體如下：
[0029] 一種基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃破碎的檢測(cè)方法，包括：
[0030] 獲取待檢測(cè)的音頻數(shù)據(jù)；
[0031] 將所述音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的聲譜圖數(shù)據(jù)；
[0032] 統(tǒng)計(jì)所述聲譜圖數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)頻率范圍的條紋數(shù)量；
[0033] 判斷所述條紋數(shù)量是否超過第一預(yù)設(shè)閥值，若是，則玻璃破碎事件發(fā)生。
[0034] 從上述描述可知，本發(fā)明的有益效果在于；本發(fā)明提供的基于聲譜條紋檢測(cè)玻璃 破碎的檢測(cè)方法可在一定空間內(nèi)采集音頻數(shù)據(jù)，無需將檢測(cè)裝置安裝在玻璃制品上，使用 更加靈活方便。通過采用統(tǒng)計(jì)聲譜條紋數(shù)目來檢測(cè)玻璃破碎，相比現(xiàn)有采用壓電陶瓷來感 應(yīng)高頻能量W檢測(cè)玻璃破碎的方法，不但兼顧了高頻信息，而且添加了條紋檢測(cè)，準(zhǔn)確性更 高，還省去了使用壓電傳感器等特定硬件材質(zhì)的必要，更利于推廣使用。
[0035] 進(jìn)一步的，所述"獲取待檢測(cè)的音頻數(shù)據(jù)"具體為：獲取預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng)度的待檢測(cè)的 音頻數(shù)據(jù)；
[0036] 所述預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng)度的值的獲取方法為：
[0037] 獲取多個(gè)玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本；
[003引對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)；
[0039] 繪制端點(diǎn)檢測(cè)后的音頻數(shù)據(jù)樣本的概率分布圖；
[0040] 獲取所述概率分布圖中預(yù)設(shè)概率范圍值對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng)度的值。
[0041] 由上述描述可知，通過上述獲取多個(gè)玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本，結(jié)合概率分布圖 可得出大概玻璃破碎聲音的音頻長(zhǎng)度（即為預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng)度的值），在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中，采集1000 個(gè)玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，根據(jù)上述方法，得出音頻長(zhǎng)度在0. 6S-0. 8s范圍滿足概 率90%W上的要求，其中最優(yōu)值為0.7s。所述音頻長(zhǎng)度為時(shí)間長(zhǎng)度。所述預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng)度的 值的獲取只在第一次檢測(cè)中獲取，若進(jìn)行多次檢測(cè)，則直接使用第一次獲取的預(yù)設(shè)音頻長(zhǎng) 度的值，無需再次獲取。
[0042] 進(jìn)一步的，所述"統(tǒng)計(jì)所述聲譜圖數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)頻率范圍的條紋數(shù)量"中的"預(yù)設(shè) 頻率范圍"W及所述"判斷所述條紋數(shù)量是否超過第一預(yù)設(shè)閥值"中的"第一預(yù)設(shè)閥值"的 獲取方法為：
[0043] 采集多個(gè)玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本和日常聲音的音頻數(shù)據(jù)樣本；
[0044] 獲取所述玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本在不同頻率范圍的條紋數(shù)目和所述日常聲音 的音頻數(shù)據(jù)樣本在不同頻率范圍的條紋數(shù)目；
[0045] 繪制所述玻璃破碎的音頻數(shù)據(jù)樣本在不同頻率范圍的條紋數(shù)目的概率分布圖和 所述日常聲音的音頻數(shù)據(jù)樣本在不同頻率范圍的條紋數(shù)目的概率分布圖，依據(jù)最優(yōu)的誤判 率與誤識(shí)率，得到預(yù)設(shè)頻率范圍和第一預(yù)設(shè)閥值。其中，誤識(shí)率