CN110689727A - 基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置及方法 - Google Patents

Abstract

本公开公开了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置及方法，包括：正四面体麦克风阵列，安装在道路监控杆上，其内部设有四个麦克风，四个麦克风用于采集道路上路面声音信号，将采集的路面声音信号上传给工控计算机；工控计算机，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；工控计算机，还将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

Description

基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置及方法

技术领域

本公开涉及车辆抓拍技术领域，特别是涉及基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

目前车辆鸣笛抓拍技术是基于声音成像的原理，通过构建一字形、十字形、圆形、螺旋形等不同结构形式的麦克风阵列，对环境声音形成声音分布图，从中分析出车辆鸣笛声音的声源位置。采用这些平面式的麦克风阵列，声音分布信息丰富，对于汽车鸣笛抓拍信息冗余大，数据处理量大，抓拍面积小；并且声音探头数量越多，阵列成本高。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

基于平面阵的圆形、十字形、螺旋形等结构形状麦克风阵列，其中螺旋形结构的阵列定位精度最高，但需要的麦克风探头数量在30个以上，组成的声音探头阵列成本较高。这些方法要形成声音强度分布图，信息冗余多，运算量大，实时性差，对高速运行汽车定位误差大。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置及方法；

第一方面，本公开提供了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置；

基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置，包括：

正四面体麦克风阵列，安装在道路监控杆上，包括壳体，壳体内部设有四个麦克风，四个麦克风用于采集道路上路面声音信号，将采集的路面声音信号上传给工控计算机；

工控计算机，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

工控计算机，还将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

第二方面，本公开还提供了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍方法；

基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍方法，包括：

接收由安装在道路监控杆上的正四面体麦克风阵列采集的道路路面声音信号；

对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：

本发明属于交通电子信息技术领域，是一种基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛识别、定位、抓拍技术。该技术通过使用正四面体结构的麦克风阵列布局，仅需要4个麦克风，即可实现对任意方向的汽车笛声进行定位。

该技术的特点就是，首先依靠麦克风探头采集声音，从时域、频域联合进行汽车笛声特征提取，从而能够快速的识别、分离汽车笛声的信息，后级信息处理压力小，丢失率低；其次同步触发视频记录系统，能够同步获得鸣笛时车辆位置场景，声音信息和视频信息同步性强，能满足高速车辆运动场景的鸣笛声音定位；然后通过正四面体的特殊阵列结构算法，实现鸣笛声源的定位；最后通过坐标关系的转换，在记录视频中标记出鸣笛车辆并识别车牌信息。

该技术采用4个探头组成正四面体的立体式麦克风阵列，只针对汽车鸣笛声音进行处理，提取声音来源信息，抓拍实时性好，作用面积大，能满足宽车道大视野场景下的定位精度，也大大降低了汽车鸣笛抓拍设备部署成本。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为第一个实施例的麦克风阵列结构示意图；

图2为第一个实施例的硬件连接示意图；

图3为第一个实施例的声源定位原理图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

第一方面，本公开提供了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置；

如图2所示，基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置，包括：

正四面体麦克风阵列，安装在道路监控杆上，其内部设有四个麦克风，四个麦克风用于采集道路上路面声音信号，将采集的路面声音信号上传给工控计算机；

工控计算机，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

工控计算机，还将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

作为一个或多个实施例，工控计算机对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；具体包括：

工控计算机，对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；

工控计算机，利用鸣笛信号到达四个麦克风的时间差，计算鸣笛信号声源位置与四个麦克风之间的距离差；

工控计算机，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置。

如图1所示，作为一个或多个实施例，所述正四面体麦克风阵列，包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风和第四麦克风；

所述正四面体麦克风阵列安装在支架上；

所述支架，包括：竖直杆、水平杆、第一倾斜杆和第二倾斜杆；

所述竖直杆的底端安装在道路监控杆上，所述竖直杆的顶端固定有第二麦克风；所述竖直杆与水平面相互垂直；

所述水平杆的一端安装在竖直杆的中间位置点上，所述水平杆的另外一端固定有第一麦克风；所述水平杆与水平面相互平行；所述水平杆与竖直杆相互垂直；

所述第一倾斜杆的一端固定在竖直杆的中间位置点上，所述第一倾斜杆的另外一端固定有第三麦克风；所述第一倾斜杆与竖直杆之间的夹角为120度；所述第一倾斜杆与水平杆之间的夹角是90度；

所述第二倾斜杆的一端固定在竖直杆的中间位置点上，所述第二倾斜杆的另外一端固定有第四麦克风；所述第二倾斜杆与竖直杆之间的夹角为120度；所述第二倾斜杆与水平杆之间的夹角是90度。

作为一个或多个实施例，所述对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；具体步骤包括：

S211：对于车辆鸣笛声音强度设定合适阈值；

S212：对采集声音信号进行短时能量计算，判断其声强是否大于阈值，若大于阈值，则判定为鸣笛信号；若小于等于阈值，则判定为非鸣笛信号；

S213：对于鸣笛信号通过数字滤波器进行滤波处理，得到鸣笛信号的基波信号，排除鸟鸣和刹车非鸣笛信号的影响，得到无噪声的鸣笛信号。

如图3所示，作为一个或多个实施例，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；具体步骤包括：

S231：四个麦克风探头以正四面体结构空间分布，定义横杆处麦克风为第一麦克风，竖杆处麦克风为第二麦克风，以面向第一麦克风为基准，其左侧为第三麦克风，右侧为第四麦克风；

S232：对四个麦克风采集到声音信号进行相关性分析，得出声源位置到达第二麦克风与第一麦克风的时间差为T₂₁，第三麦克风与第一麦克风的时间差为T₃₁，第四麦克风与第一麦克风的时间差为T₄₁，定义声音在空气中的传播速度为C，则声音到达第一麦克风与其他三个麦克风探头之间的路程距离差分别为：

D₂₁＝C*T₂₁；

D₃₁＝C*T₃₁；

D₄₁＝C*T₄₁；

S233：声源相对于中心点与横杆夹角定义为方位角α，与竖杆夹角定义为俯仰角β；

方位角正切值

俯仰角余切值

作为一个或多个实施例，利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置，具体步骤包括：

S241：对相机视场进行标定测量，分别得到相机离地面高度H，相机与地面垂直相交点到相机视场区域中心点的距离D_center，相机视场区域的宽度D_width，相机视场区域的长度D_length；

S242：分别计算相机视场中心线宽度方向上，

方向角最小值弧度

方向角最大值弧度

S243：分别计算相机视场中心线长度方向上，

俯仰角最小值弧度

俯仰角最大值弧度

S244：对相机视场坐标归一化处理，左上角位置坐标为(0，0)，视场中心点坐标为(0.5，0.5)；

安装时相机与麦克风阵列相对位移为S，定义以面向第一麦克风为基准，相机位于第一麦克风左侧时，S位正值，相机位于第一麦克风右侧时，S为负值；

S245：声源位置的对应至相机视场中的X坐标为：

x＝(α/180*π)/R_right+0.5+S/D_width，

声源位置的对应至相机视场中的Y坐标为：

y＝(β/180*π-R_far)/(R_near-R_far)。

第二方面，本公开还提供了基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍方法；

基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍方法，包括：

S1：接收由安装在道路监控杆上的正四面体麦克风阵列采集的道路路面声音信号；

S2：对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

S3：在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

S4：将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

作为一个或多个实施例，所述S2中，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；具体步骤包括：

S21：对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；

S22：利用鸣笛信号到达四个麦克风的时间差，计算鸣笛信号与四个麦克风之间的距离差；

S23：根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置。

作为一个或多个实施例，所述对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；具体步骤包括：

S211：对于车辆鸣笛声音强度设定合适阈值；

S212：对采集声音信号进行短时能量计算，判断其声强是否大于阈值，若大于阈值，则判定为鸣笛信号；若小于等于阈值，则判定为非鸣笛信号；

S213：对于鸣笛信号通过数字滤波器进行滤波处理，得到鸣笛信号的基波信号，排除鸟鸣和刹车非鸣笛信号的影响，得到无噪声的鸣笛信号。

如图3所示，作为一个或多个实施例，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；具体步骤包括：

S231：四个麦克风探头以正四面体结构空间分布，定义横杆处麦克风为第一麦克风，竖杆处麦克风为第二麦克风，以面向第一麦克风为基准，其左侧为第三麦克风，右侧为第四麦克风；

S232：对四个麦克风采集到声音信号进行相关性分析，得出声源位置到达第二麦克风与第一麦克风的时间差为T₂₁，第三麦克风与第一麦克风的时间差为T₃₁，第四麦克风与第一麦克风的时间差为T₄₁，定义声音在空气中的传播速度为C，则声音到达第一麦克风与其他三个麦克风探头之间的路程距离差分别为：

D₂₁＝C*T₂₁；

D₃₁＝C*T₃₁；

D₄₁＝C*T₄₁；

S233：声源相对于中心点与横杆夹角定义为方位角α，与竖杆夹角定义为俯仰角β；

方位角正切值

俯仰角余切值

作为一个或多个实施例，利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置，具体步骤包括：

S241：对相机视场进行标定测量，分别得到相机离地面高度H，相机与地面垂直相交点到相机视场区域中心点的距离D_center，相机视场区域的宽度D_width，相机视场区域的长度D_length；

S242：分别计算相机视场中心线宽度方向上，

方向角最小值弧度

方向角最大值弧度

S243：分别计算相机视场中心线长度方向上，

俯仰角最小值弧度

俯仰角最大值弧度

S244：对相机视场坐标归一化处理，左上角位置坐标为(0，0)，视场中心点坐标为(0.5，0.5)；

安装时相机与麦克风阵列相对位移为S，定义以面向第一麦克风为基准，相机位于第一麦克风左侧时，S位正值，相机位于第一麦克风右侧时，S为负值；

S245：声源位置的对应至相机视场中的X坐标为：

x＝(α/180*π)/R_right+0.5+S/D_width，

声源位置的对应至相机视场中的Y坐标为：

y＝(β/180*π-R_far)/(R_near-R_far)。

针对以上问题，本发明提出的正四面体麦克风阵列，其结构形式如图2所示。在四个杆件末端处安置4个麦克风探头，探头方向与最长杆的朝向保持一致。麦克风探头数量的减少，大大降低了声音探头阵列的成本。同时在声音定位前，对接收到的信号进行处理，识别分离出汽车鸣笛声音，同步产生时频触发信号，后续数据处理压力也大幅减轻，保证了实时性和捕获率，提高了高速运行汽车的定位精度。

本发明提出的基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍技术，其系统方案如图2所示。

1.首先进行声音信号的采集，通过正四面体结构的麦克风阵列，采集到路面声音信号；

2.提取声音信号特征，判断是否为车辆的鸣笛信号，同时排除刹车、轰鸣、震动等干扰信息的影响，提高鸣笛抓拍准确度；

3.确定为鸣笛声音后，利用鸣笛声音到达四个麦克风的时间差，然后利用信号的相关性，计算出时延信息，再根据正四面体结构的麦克风阵列特性，计算出声源相对于中心点的方位角α及俯仰角β，再利用坐标系的转换，进而计算出鸣笛声源在摄像机视场中的位置；

4.在完成车辆鸣笛定位的同时，触发实时监控摄像机的抓拍功能，利用图像处理技术对鸣笛车辆颜色、车牌号等信息进行识别，并且拍摄车辆鸣笛时刻图片及鸣笛时刻前后各2s内的录音信息。

5.记录车辆违章信息并上传至交警管理平台，作为执法证据。

基于本发明的正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍技术，充分利用立体空间信息，仅需要四个麦克风，组成正四面体结构，即可实现车辆鸣笛声音的定位，大大降低了麦克风阵列成本，而基于平面式的麦克风阵列，无论是一字阵或者十字阵，在采用同样麦克风数量的前提下，不能实现鸣笛声音的精确定位。如果是圆形或者螺旋形平面阵列，需要的麦克风数量至少要十几个甚至更多，麦克风阵列的成本较高。基于本发明的汽车笛声识别和分离的预处理机制，触发拍照延迟小，定位数据与视频场景时差小，高速运动汽车位移小，定位误差小；后级定位只针对分离出的有效汽车笛声，信息冗余小，实时性高，漏抓率低。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍装置，其特征是，包括：

正四面体麦克风阵列，安装在道路监控杆上，其内部设有四个麦克风，四个麦克风用于采集道路上路面声音信号，将采集的路面声音信号上传给工控计算机；

工控计算机，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

工控计算机，还将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

2.如权利要求1所述的装置，其特征是，工控计算机对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；具体包括：

工控计算机，对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；

工控计算机，利用鸣笛信号到达四个麦克风的时间差，计算鸣笛信号声源位置与四个麦克风之间的距离差；

工控计算机，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置。

3.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述正四面体麦克风阵列，包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风和第四麦克风；

所述正四面体麦克风阵列安装在支架上；

所述支架，包括：竖直杆、水平杆、第一倾斜杆和第二倾斜杆；

所述竖直杆的底端安装在道路监控杆上，所述竖直杆的顶端固定有第二麦克风；所述竖直杆与水平面相互垂直；

所述水平杆的一端安装在竖直杆的中间位置点上，所述水平杆的另外一端固定有第一麦克风；所述水平杆与水平面相互平行；所述水平杆与竖直杆相互垂直；

所述第一倾斜杆的一端固定在竖直杆的中间位置点上，所述第一倾斜杆的另外一端固定有第三麦克风；所述第一倾斜杆与竖直杆之间的夹角为120度；所述第一倾斜杆与水平杆之间的夹角是90度；

所述第二倾斜杆的一端固定在竖直杆的中间位置点上，所述第二倾斜杆的另外一端固定有第四麦克风；所述第二倾斜杆与竖直杆之间的夹角为120度；所述第二倾斜杆与水平杆之间的夹角是90度。

4.如权利要求2所述的装置，其特征是，所述对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；具体步骤包括：

S211：对于车辆鸣笛声音强度设定合适阈值；

S212：对采集声音信号进行短时能量计算，判断其声强是否大于阈值，若大于阈值，则判定为鸣笛信号；若小于等于阈值，则判定为非鸣笛信号；

S213：对于鸣笛信号通过数字滤波器进行滤波处理，得到鸣笛信号的基波信号，排除鸟鸣和刹车非鸣笛信号的影响，得到无噪声的鸣笛信号。

5.如权利要求2所述的装置，其特征是，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；具体步骤包括：

S231：四个麦克风探头以正四面体结构空间分布，定义横杆处麦克风为第一麦克风，竖杆处麦克风为第二麦克风，以面向第一麦克风为基准，其左侧为第三麦克风，右侧为第四麦克风；

S232：对四个麦克风采集到声音信号进行相关性分析，得出声源位置到达第二麦克风与第一麦克风的时间差为T₂₁，第三麦克风与第一麦克风的时间差为T₃₁，第四麦克风与第一麦克风的时间差为T₄₁，定义声音在空气中的传播速度为C，则声音到达第一麦克风与其他三个麦克风探头之间的路程距离差分别为：

D₂₁＝C*T₂₁；

D₃₁＝C*T₃₁；

D₄₁＝C*T₄₁；

S233：声源相对于中心点与横杆夹角定义为方位角α，与竖杆夹角定义为俯仰角β；

方位角正切值

俯仰角余切值

或者，

利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置，具体步骤包括：

S241：对相机视场进行标定测量，分别得到相机离地面高度H，相机与地面垂直相交点到相机视场区域中心点的距离D_center，相机视场区域的宽度D_width，相机视场区域的长度D_length；

S242：分别计算相机视场中心线宽度方向上，

方向角最小值弧度

方向角最大值弧度

S243：分别计算相机视场中心线长度方向上，

俯仰角最小值弧度

俯仰角最大值弧度

S244：对相机视场坐标归一化处理，左上角位置坐标为(0，0)，视场中心点坐标为(0.5，0.5)；

安装时相机与麦克风阵列相对位移为S，定义以面向第一麦克风为基准，相机位于第一麦克风左侧时，S位正值，相机位于第一麦克风右侧时，S为负值；

S245：声源位置的对应至相机视场中的X坐标为：

x＝(α/180*π)/R_right+0.5+S/D_width，

声源位置的对应至相机视场中的Y坐标为：

y＝(β/180*π-R_far)/(R_near-R_far)。

6.基于正四面体麦克风阵列的车辆鸣笛抓拍方法，其特征是，包括：

接收由安装在道路监控杆上的正四面体麦克风阵列采集的道路路面声音信号；

对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；

在得到鸣笛信号的声源位置后，触发监控摄像机的抓拍功能，对声源位置的车牌进行抓拍，并对抓拍的车牌图像进行车牌号识别；并且拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像，并对鸣笛时刻前后设定时间范围内的声音信号进行录音；

将识别的车牌号、拍摄鸣笛车辆鸣笛时刻的图像和录音上传给交警执法服务器，交警执法服务器将监控信息发送给交警终端。

7.如权利要求6所述的方法，其特征是，对路面声音信号进行处理，得到鸣笛信号的声源位置；具体步骤包括：

S21：对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；

S22：利用鸣笛信号到达四个麦克风的时间差，计算鸣笛信号与四个麦克风之间的距离差；

S23：根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置。

8.如权利要求7所述的方法，其特征是，所述对四个麦克风采集的路面声音信号进行特征提取，根据提取的特征剔除掉噪声信号，保留鸣笛信号；具体步骤包括：

S211：对于车辆鸣笛声音强度设定合适阈值；

S212：对采集声音信号进行短时能量计算，判断其声强是否大于阈值，若大于阈值，则判定为鸣笛信号；若小于等于阈值，则判定为非鸣笛信号；

S213：对于鸣笛信号通过数字滤波器进行滤波处理，得到鸣笛信号的基波信号，排除鸟鸣和刹车非鸣笛信号的影响，得到无噪声的鸣笛信号。

9.如权利要求7所述的方法，其特征是，根据距离差和预设的正四面体麦克风阵列中相邻麦克风之间的距离，计算出鸣笛信号的声源相对于正四面体麦克风阵列中心点的方位角和俯仰角；具体步骤包括：

S231：四个麦克风探头以正四面体结构空间分布，定义横杆处麦克风为第一麦克风，竖杆处麦克风为第二麦克风，以面向第一麦克风为基准，其左侧为第三麦克风，右侧为第四麦克风；

S232：对四个麦克风采集到声音信号进行相关性分析，得出声源位置到达第二麦克风与第一麦克风的时间差为T₂₁，第三麦克风与第一麦克风的时间差为T₃₁，第四麦克风与第一麦克风的时间差为T₄₁，定义声音在空气中的传播速度为C，则声音到达第一麦克风与其他三个麦克风探头之间的路程距离差分别为：

D₂₁＝C*T₂₁；

D₃₁＝C*T₃₁；

D₄₁＝C*T₄₁；

S233：声源相对于中心点与横杆夹角定义为方位角α，与竖杆夹角定义为俯仰角β；

方位角正切值

俯仰角余切值

10.如权利要求7所述的方法，其特征是，利用坐标系的转换，得到鸣笛信号的声源位置，具体步骤包括：

S241：对相机视场进行标定测量，分别得到相机离地面高度H，相机与地面垂直相交点到相机视场区域中心点的距离D_center，相机视场区域的宽度D_width，相机视场区域的长度D_length；

S242：分别计算相机视场中心线宽度方向上，

方向角最小值弧度

方向角最大值弧度

S243：分别计算相机视场中心线长度方向上，

俯仰角最小值弧度

俯仰角最大值弧度

S244：对相机视场坐标归一化处理，左上角位置坐标为(0，0)，视场中心点坐标为(0.5，0.5)；

安装时相机与麦克风阵列相对位移为S，定义以面向第一麦克风为基准，相机位于第一麦克风左侧时，S位正值，相机位于第一麦克风右侧时，S为负值；

S245：声源位置的对应至相机视场中的X坐标为：

x＝(α/180*π)/R_right+0.5+S/D_width，

声源位置的对应至相机视场中的Y坐标为：

y＝(β/180*π-R_far)/(R_near-R_far)。

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