一种基于麦克风阵列与深度学习的暴力行为检测方法

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一种基于麦克风阵列与深度学习的暴力行为检测方法
申请号:CN202511313804
申请日期:2025-09-15
公开号:CN121034314A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于麦克风阵列与深度学习的暴力行为检测方法,属于智能安防技术领域。该方法包括:通过麦克风阵列进行声纹识别与声源定位,采用TDOA与GCC‑PHAT算法精确定位异常音频来源;利用数据预处理、梅尔频率倒谱系数等声学特征结合卷积循环神经网络,实现嘈杂环境下的异常声音识别。同时,针对监控视频采用三维卷积深度神经网络,融合空间和时间信息,智能检测多种暴力行为。系统结合音频与视频两种检测结果,当二者一致时即时报警,有效提升检测准确率和响应速度,降低误报率。该方法可广泛应用于公共场所、社区等智能安防场景,实现实时、自动、精准的暴力行为监测与预警。
技术关键词
麦克风阵列 深度学习模型 卷积循环神经网络 梅尔频率倒谱系数 三维卷积深度神经网络 视频数据解码 三维卷积神经网络 声学特征 智能安防技术 样本 异常声音 频谱特征 时域特征 残差网络 时序特征 算法 音频