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申请/专利权人：延安大学

摘要：本发明提供一种保护建筑的白蚁虫害监测方法及监测系统，涉及虫害防治技术领域，本发明利用声波传感器采集声波数据，计算出声波数据的梅尔频率倒谱系数与其一阶差分和二阶差分，生成声波特征向量；通过温湿度传感器采集温度数据和湿度数据，分别计算出温湿度对应的标准差、变化率和不均匀性，生成温度特征向量和湿度特征向量，通过跨模态处理技术，将特征向量转化为特征矩阵，并结合声波特征矩阵和温湿度特征矩阵生成融合矩阵，将融合矩阵作为输入值，是否有白蚁出现作为标签训练深度学习网络，通过训练好的深度学习网络根据实时输入的融合矩阵判断是否出现白蚁。本发明通过多模态传感器系统，结合声波、温度和湿度以及机器学习技术实现白蚁监测。

主权项：1.一种保护建筑的白蚁虫害监测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：将声波传感器、温湿度传感器部署在待监测白蚁活动目标区域，每隔1m设置一个声波传感器，每间隔0.5m设置一个温湿度传感器；步骤2：通过声波传感器间隔10分钟采集一次目标区域声音信号，并通过一个高通滤波器对声音信号进行预加重，将预加重之后的信号分割成20~40ms的短时帧信号，帧信号之间有50%的部分重叠，对每一帧信号通过汉明窗函数进行加窗，并将加窗后的帧信号从时域信号转化为频域信号，将频域信号通过梅尔滤波器生成梅尔频率倒谱系数，将梅尔频率倒谱系数与其一阶差分和二阶差分组合生成声波特征向量；步骤3：通过温湿度传感器间隔10分钟采集一次目标区域的温度数据，根据每次采集的温度数据生成温度标准差、温度变化率和温度不均匀性，将所述温度标准差、温度变化率和温度不均匀性组合成温度特征向量；步骤4：通过温湿度传感器间隔10分钟采集一次目标区域的湿度数据，根据每次采集的湿度数据生成湿度标准差、湿度变化率和湿度不均匀性，将所述湿度标准差、湿度变化率和湿度不均匀性组合成湿度特征向量；步骤5：将声波特征向量、温度特征向量和湿度特征向量转化为对应的声波矩阵和温湿度矩阵，通过跨模态注意力机制调整声波矩阵和温湿度矩阵的权重，生成融合矩阵；步骤6：构建深度学习网络，在融合矩阵上标注是否有白蚁出现的标签后，将其输入到深度学习网络中进行训练，得到输入值为融合矩阵，输出值为是否有白蚁出现的白蚁预测模型；步骤7：将待识别建筑的实时声波、实时温度和实时湿度数据按照上述步骤实时生成融合矩阵，再将该融合矩阵输入至白蚁预测模型中，判断是否有白蚁出现。

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权利要求：

百度查询： 延安大学 保护建筑的白蚁虫害监测方法及监测系统