在進出關口,集裝箱走私是一個嚴重的問題,所以對空箱的識別十分必要。目前,集裝箱非侵入式的探測技術主要有兩種:X射線探測和γ射線檢測。這兩種都是輻射性的探測方式,利用射線重建圖像技術可以清晰的觀測到集裝箱體內的狀態(tài),精度高但對人體會造成很大的危害。同時,這兩種方式成本昂貴且會消耗大量能源。本文從成本和對人體無害的角度考慮,提出了基于強聲激振的空箱識別系統(tǒng),用強聲發(fā)聲器發(fā)出高聲壓級的聲信號作用在箱體側面,箱體另一側用非接觸式的微聲傳感器采集箱體的聲振信號,通過聲信號的方式判別是否是空箱。通過理論推導和仿真分析可知,集裝箱在空箱和非空箱狀態(tài)的聲振模態(tài)和衰減時間不同,即兩種狀態(tài)的時域和頻域都都有差別。在實際采集數據時,接收的聲信號易受環(huán)境噪聲干擾,故對降噪方法進行分析和研究。在簡單噪聲干擾的情況下,噪聲和箱體聲振信號都有很強的非高斯性,采集的信號實際是這兩個信號的混合信號,使用FastICA算法極大化采集信號的非高斯性做降噪處理。本文的目的是區(qū)別空箱和非空箱,本質是二分類問題。深度卷積神經網絡算法在圖像識別等領域取得了巨大的成功,本文將降噪后的一維音頻數據變轉換成包含時域和頻頻信息的梅爾頻譜圖... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

伽馬射線掃描儀系統(tǒng)1-鉆60探傷機;2-前準直器;3-集裝箱；4-拖動系統(tǒng);5.后

網格劃分圖

聲壓級-結構位移圖(a)聲壓級位移圖;(b)位移圖


本文編號：3079503