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申请/专利权人：浙江新再灵科技股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的电梯异响和告警音检测方法及系统。方法为：S1、采集加速度数据，判断加速度是否超过设定的加速度阈值以判断当前电梯是否存在异常振动；S2、采集对应异常振动开始时间前i秒后j秒，共i+j秒的监控视频数据；S3、从监控视频数据中获取音频信号；S4、对音频信号进行数据预处理；S5、将预处理后的音频信号输入检测模型；检测模型输出检测的音频类型及对应的检测概率；音频类型包括：电梯异响、告警音或正常；S6、分别判断电梯异响或告警音的检测概率是否超过所设定的检测概率的阈值，若超过检测概率的阈值，则将音频类型及对应的检测概率和对应的电梯编号、检测时间实时上报监测平台。检测方法快速准确。
主权项：1.一种基于深度学习的电梯异响和告警音检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集加速度数据，判断加速度是否超过设定的加速度阈值以判断当前电梯是否存在异常振动；S2、采集对应异常振动开始时间前i秒后j秒，共i+j秒的监控视频数据；S3、从监控视频数据中获取音频信号；S4、对音频信号进行数据预处理；S5、将预处理后的音频信号输入检测模型；检测模型输出检测的音频类型及对应的检测概率；音频类型包括：电梯异响、告警音或正常；S6、分别判断电梯异响或告警音的检测概率是否超过所设定的检测概率的阈值，若超过检测概率的阈值，则将音频类型及对应的检测概率和对应的电梯编号、检测时间实时上报监测平台。
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百度查询： 浙江新再灵科技股份有限公司 一种基于深度学习的电梯异响和告警音检测方法及系统
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