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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：本发明涉及智能农业监测技术领域，具体涉及一种基于双耳听觉效应的风速风向检测方法；该方法采用传声器与磁力计同时采集外界音频数据和磁场数据，利用微处理器对传感器数据进行初步处理，随后发送到上位机，由风声音频增强模型提取出高质量的风声音频信号，分别提取出两侧的风声音频信号特征，导入到风速风向检测模型中得到风速与风向信息，结合磁场数据，获得实际的外界风速与风向信息；本方案可实现冠层内风速风向的高精度在线测量，且具备结构简单、体积尺寸小、重复性好以及成本低等优点，可为果园风送施药技术发展提供技术支持。

主权项：1.一种基于双耳听觉效应的风速风向检测方法，其特征在于，该方法采用基于双耳听觉效应的风速风向检测装置，所述装置包括耳廓模型采用仿生学设计的左耳模型和右耳模型，所述左耳模型和所述右耳模型分别连接有用于采集外界声音数据的左传声器和右传声器，所述装置还包括微处理器、信号传输模块以及用于解算所述装置在地球坐标系下的方向的磁力计，所述微处理器接收所述左传声器、右传声器和所述磁力计的传感器数据，并通过所述信号传输模块将所述传感器数据传输至上位机进行处理分析；该方法包括以下步骤：S1：所述左传声器、右传声器以及所述磁力计分别同时采集带有时间戳的外界音频数据和磁场数据，统称为传感器数据；S2：所述微处理器对步骤S1中的传感器数据进行初步时间对齐与滤波处理，通过所述信号传输模块将处理过后的所述传感器数据传输至上位机；S3：所述上位机将步骤S2中已经得到初步过滤后的所述传感器数据中的音频数据导入到风声音频增强模型中，提取出风声音频信号的音频特征，并以所述音频特征为输入，再导入到风速风向检测模型中，得到相对于设备的风速与风向信息；S4：结合所述磁场数据，将步骤S3中获取的风速与风向信息转换至地球坐标系，获得实际的外界风速与风向信息；在步骤S3中，所述风速风向检测模型采用机器学习的方法构建，包括：S3.1：提取出左右两侧纯净风声音频信号的所述音频特征，将其放在一个数组内，记为T＝[L1,L2,L3,…,Ln,R1,R2,R3,…Rn]；S3.2：以音频特征T为输入，风速V与传感器相对风向r-180°～180°为输出，采用支持向量机或BP神经网络机器学习方法训练纯净风声音频信号数据集，构建多输入双输出的风速风向检测回归模型；在步骤S4中，所述的风向转换中，需要在已知风速V与传感器相对r的基础上，分析同一时间戳的所述磁场数据，获取此刻所述装置坐标系与地球坐标系的旋转偏差a，基于该所述旋转偏差修正传感器相对风向r，得出外界的实际风向R：R＝r-a。

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百度查询： 中国农业大学 一种基于双耳听觉效应的风速风向检测方法