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近年来,随着经济的迅猛发展,室内智能监控系统越来越受到人们的关注。针对当今智能监控的现状,提出了一种融合音频和视频的室内智能监控系统,系统首先对麦克风阵列采集的信号进行预处理和声源定位,在估计出声源位置后,实现球机的实时转向,最后采用异常检测技术对监控场景情况进行检测,从而判断是否报警。真实室内环境下的测试结果表明,声源定位准确率和异常检测识别率分别为87.5%和71.67%,达到了预期的设计要求。 相似文献
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麦克风阵列的声源定位一直是阵列信号处理领域的研究热点.以互功率谱相位估计法（mutual power spectrum phase estimation,CSP）为代表的时延估计法因为其原理简单、计算量小、易于实现而得到广泛应用.虽然CSP算法在高信噪比环境下有不错的估计效果,但当信噪比较低和声学场景较复杂时,算法效果急剧下降.为了解决这一问题,本文对CSP算法进行改进.通过对CSP算法的时延估计结果进行筛选,剔除不合理的时延值,更新算法参数后重新进行估计以得到合理的时延值,并经过多帧信号加权得到声源的时延值与位置信息.为了验证所提算法的有效性,本文分别在Matlab与真实环境下进行了实验验证,结果表明,改进后的CSP算法相比原有算法在时延估计精度方面有明显改善. 相似文献
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