CN112684750B - 一种采砂船水下智能监测的设备及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种采砂船水下智能监测装置，涉及水声目标监测技术领域，声学传感器模块采集到的信号经变送器转换为电压信号，通过数据采集模块对电压信号进行采集，数字信号处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理后经特征提取模块提取信号特征，将信号特征与样本库模块中的数据比对，对样本库模块设置阈值，比较采集到的信号与样本库内信号的特征差异，未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明样本库模块内的信号数据与采集到的信号特征差别较大，系统不报警；数据采集模块与信号处理模块之间通过通信模块连接，电源模块为本装置提供电能；有益效果为：布置方便灵活、可以较好的识别各类采砂船，可大范围进行布控。

Description

一种采砂船水下智能监测的设备及方法

技术领域

本发明涉及水声目标监测技术领域，涉及一种采砂船水下智能监测的设备及方法，特别是对禁采砂区域偷采砂行为的智能化监测设备及方法。

背景技术

近年来，随着经济社会的快速发展和国家基础建设的需要，砂石需求居高不下，同时河河、湖泊总体砂量持续减少，砂石供需矛盾日益突出。大多数砂石主要是依靠采砂船在河道等地获取，由于建筑用砂石的不可替代性，在利益驱动和重大利润的诱惑下，非法采砂行为屡禁不止。河道砂石的迅速减少，严重破坏河河堤坝的建设效果，导致洪涝灾害频发，严重影响河流域生态文明建设，同时导致国家资源和经济利益的损失。

当前，对于禁采区内偷采砂行为，通常通过群众举报和定期巡逻监管，执法人员现场勘察取证，来处理犯罪行为，导致监管的严重滞后。目前，市场上也有部分设备可以实现采砂船的监测，通常是由船载设备辅以北斗导航定位完成，很少在河道上布放有针对性地监测采砂信号特征的设备。因此，实时监测河道采砂状态，防止盗采砂事件的发生，是河流域自然生态监测急需解决的问题。

通过国内外专利文献检索发现有一些相关专利文献报道，主要有以下一些：

1、公布号为CN 103758174A的专利公开了一种基于北斗卫星定位信息远程监控采砂船作业的装置，利用北斗卫星定位技术，通过 MCU控制器执行各种数据处理以及控制指令，有效的对采砂船工作状况进行监控，还可以在禁采期发出警报，提醒工作人员停止作业。该需要在采砂船上安放定位设备，属于主动监测的方法，但非法采砂船通常不会安放，对非法采砂行为的监测效果不好。

2、公布号为CN109597342A的专利公开了一种动态组网智能辨识的采砂船监测装置及方法，利用动态组网及数据融合技术，通过声学设备采集不同区域位置的其他采砂船的声学特征，辅助分析待辨识挖砂船的状态，提升准确性。有效的对采砂船工作位置和工作状态进行监控。该方案需要在水域内布放大量的传感器设备并进行组网，设备投入成本和运行成本高，且不利于设备后期的维护。

综上所述，目前市场上关于采砂船监测的装置还很少，主要的方法还是通过水政GPS管理系统对采砂船工作区域和时间进行监管，但偷砂船往往不会安装类似的设备，这种方法对合法合规的砂船可以有效监管，但对违法违规的砂船效果不佳。虽然现在也有人从声学传感器角度采集信号对信号提取特征并识别，但是需要布置的传感器较多，布放成本大，监控的区域有限，并且困难，短期内并不适合实际应用于河流域监测的场景。

发明内容

本发明为了解决现有技术中的不足之处，提供一种可接收水声信号范围广，抗干扰性能强，监测准确性高的采砂船智能监测设备及方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种采砂船智能监测设备，包括声学传感器模块，数据采集模块，数字信号处理模块，特征提取模块，样本库模块，电源模块，通信模块，以及报警系统模块；所述声学传感器模块采集到的信号经变送器转换为电压信号，通过数据采集模块对电压信号进行采集，数字信号处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理后经特征提取模块提取信号特征，将信号特征与样本库模块中的数据比对，对样本库模块设置阈值，比较采集到的信号与样本库内信号的特征差异，未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明样本库模块内的信号数据与采集到的信号特征差别较大，系统不报警；数据采集模块与信号处理模块之间通过通信模块连接，电源模块为本装置提供电能。

优选的，所述数据采集模块还包括前端滤波模块和前端放大器模块，声学传感器模块采集到水下声学信号后，与滤波器模块相连，滤除部分水下环境的干扰噪声，保留更多采砂船工作的特征信号，使得信号特征更细致；同时，经过放大器模块，将采集到的信号放大20db，使传感器能接收到的信号范围更广。

优选的，数据采集模块设置有6个buffer缓冲块，每个缓冲块保留1秒的声信号信息，以避免系统因数据处理不及时造成采集数据堵塞情况的发生。

一种采砂船水下智能监测方法，包括如下步骤：

1)收集采砂船工作时的音频信号；

2)提取采砂船特征音频信号建立样本库，并设置阈值；

3)声学传感器模块实时采集水下音频特征信号；

4)将采集到的音频信号与步骤2)样本库内的信号进行比对；

5)如对比结果未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明模板与采集到的信号特征差别较大，系统不报警并返回步骤3)。

优选的，步骤2)及步骤3)中特征提取采用MFCC提取方式，提取采砂船工作状态下的特征信息，其方法为：

上式中，S(i,m)为Mel滤波器中的能量，M为带通滤波器的滤波器组个数，计算出的Mel滤波器组的能量取对数后计算其离散余弦变换，就是MFCC参量。

优选的，所述步骤2)中，将提取到的特征信号每隔1秒进行保留，建立偷采砂工况特征样本库。

优选的，所述步骤3)中，每隔一秒从数据采集模块的buffer 缓冲块中获取经过滤波放大后的信号，利用现代信号处理的方式提取采砂船吸沙状态下的特征信号。

优选的，步骤1)及步骤3)中声学传感器模块获取的数据需要经过通过变送器把信号变换成标准的电压信号，再经过采集卡的滤波和放大模块预处理采集的数据信息，采集卡模块有6个buffer缓冲块，用来临时存储采集的数据。

优选的，样本库由多个1秒左右的采砂船采砂特征信号构成。

优选的，报警系统模块对判断后的结果进行预警，同时保留采集到的挖沙工况声学信号进行取证。

本发明的有益效果为：

构建特征样本库，保留各型号采砂船偷采砂工作样本信息；利用滤波放大模块扩大挖沙船偷采砂的信号监测范围；采用多缓存块设计思想，以秒为单位对缓存的数据实时提取特征，并与特征样本库内的数据做模板匹配；最终，可以使用较少的设备部署，实现非采砂区域的挖沙船工作状态的有效监测，并对采集到的水域内声信号实时提取特征，判断预警，减少传统人工监测的投入，实现自动化的预警工作。针对布置水域环境的不同，设计基于岸基和水中央放置的两种设备安装方式，更好的监测采砂信号特征。

附图说明

通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，在附图中：

图1为本发明的系统模块框架构图；

图2为采砂船的工作原理示意图；

图3为本发明的水下部分支架式安装方案示意图；

图4为本发明的水下部分三脚架式安装方案示意图；

图5为采砂船工作时的梅尔倒谱系数图；

图6为采砂船不工作时的梅尔倒谱系数图；

图7为本发明提出的算法样本模板与采集到的数据信息对比示意图；

图8为本发明采砂监测识别流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清除，下面将结合本发明实施例中的附图，本发明实施例中的技术方案进行清除、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明的一种采砂船智能监测设备和方法，包括声学传感器模块，数据采集模块，前端滤波模块，前端放大模块，数字信号处理模块，特征提取模块，样本库模块，报警系统模块。所述声学传感器模块采集到的信号经变送器转换为电压信号，通过数据采集模块对电压信号进行采集，数字信号处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理后经特征提取模块提取信号特征，将信号特征与样本库模块中的数据比对，对样本库模块设置阈值，比较采集到的信号与样本库内信号的特征差异，未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明样本库模块内的信号数据与采集到的信号特征差别较大，系统不报警；数据采集模块与信号处理模块之间通过通信模块连接，电源模块为本装置提供电能。所述数据采集模块还包括前端滤波模块和前端放大器模块，声学传感器模块采集到水下声学信号后，与滤波器模块相连，滤除部分水下环境的干扰噪声，保留更多采砂船工作的特征信号，使得信号特征更细致；同时，经过放大器模块，将采集到的信号放大20db，使传感器能接收到的信号范围更广。平均布置间隔可以达到一公里，减少声学传感器布置的密度。重点放置于偷采砂猖獗的水域，即可用最少的设备投入达到监测采砂船偷采砂工况的效果。

如图3及图4所示，上述监测设备根据河岸的宽度和周围环境状况共有两种布置方式，分别布置于河岸基两侧或河中心；当河面宽度较小，偷采砂区域离河岸较近的情况下，可以在岸基线边缘50米放置智能监测设备；当河面宽度较大，偷采砂区域离河岸较远的情况下，可以在远离岸基线的河岸中央放置智能监测设备。由于放置位置的不同，声学传感器的布置方式、通信和供电方式也会有所不同。

声学传感器根据布置方式的不同共有两种放置形式，一在靠近河岸线边缘的位置，可以采取吊装放置的形式，放置声学传感器，另一端连接河岸基上的智能监测设备。二在远离河岸基的河面中央位置，可以采取三脚架支撑放置的形式，在河底固定一个支撑的三脚架，在三脚架中央悬挂放置声学传感器，另一端连接布置在水面中央的智能监测设备。声学传感器采集到的信号不能直接连接到通用数据采集卡上，需要通过变送器把信号变换成标准的电压信号。然后再通过采集卡对变送器的信号进行采集；

同时，数据采集模块设置有6个buffer缓冲块，每个缓冲块保留1秒的声信号信息，避免系统因数据处理不及时造成采集数据堵塞情况的发生。

数字信号处理模块用来对采集到的水下声信号进行处理，再经过特征提取模块，每隔一秒从数据采集模块的buffer缓冲块中获取经过滤波放大后的信号，利用现代信号处理的方式提取采砂船偷采砂状态下的信号特征。

样本库模块用来保留采砂船吸砂工况下的特征。根据早先水听器采集到的采砂船工况的信号特征可以发现，采砂船在工作状态下会有一小段0.5秒-1秒的信号幅值变化，将特殊工况下的特征信号每隔1 秒进行保留，建立偷采砂工况特征样本库。同时，对样本库设置阈值，比较采集到的信号与样本库内信号的特征差异，未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明模板与采集到的信号特征差别较大，系统不报警。

电源模块保证整体监测系统的供电需求，需要与数据采集模块等设备连接。电源模块根据放置位置的不同，共有两种放置方式，一是河面宽度不大，可在岸基附近采用市政电缆供电，220V电源连接设备的变压器，电源具有防浪涌冲击、过压过流保护功能，抗干扰能力强的特点。二是河面宽度较大，可在河面采取太阳能电板供电的方式。

通信模块保证系统对外通信的需求，通过4G/5G民用通信网络与后台服务器数据进行通信连接。按照放置方式的不同，有两种通信模块的设计，一是河面宽度不大，可在岸基附近采用有线网络直连的方式传输数据；二是河面宽度较大，设备放置于河面中央时，可采用 4G/5G无线通信的方式传输数据。通信模块向后台管理系统返回模版库和采集信号特征的对比结果，保证数据间的连接通畅。

报警系统模块保证系统能正常预警偷采砂的工况，将样本库判断的结果和通信模块相连，实时传输阈值范围内的判断结果。连续三次判断结果为偷采砂的特征信号，即自动发送信息至管理平台，同时发送报警信息到值班工作人员的屏幕。

电源和通信模块保证系统的正常运行和数据传输。电源模块采用工控机电源，可以适应工业现场电压波动大的情况，具有较宽的调整范围，输出电流电压偏差小，平均故障时间长。通信模块采用4G/5G 有线通信和无线通信相结合的方式，向管理系统传输报警信息。

特征提取采用MFCC提取方式，提取采砂船工作状态下的特征信息，其方法为：

上式中，S(i,m)为Mel滤波器中的能量，计算出的Mel滤波器组的能量取对数后计算其离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)，就是MFCC参量。M为带通滤波器的滤波器组个数。

模板中的数据特征也是经过MFCC变换后得到的，传感器采集后的信号数据在数字信号处理模块提取MFCC的特征，将模板数据特征和采集变换后的特征进行模板比较，在设定阈值范围内即为采砂工况，自动报警，超过阈值范围无需报警。

如图2所示，采砂船工作的原理，将其和先前采集到的声纹数据联系，发现吸砂时会有明显的声纹变化特征。对先前采集到的吸砂特征构建特征样本库，监测采砂船吸砂的声纹特征信号，对其进行模板匹配。

数据采集模块与数字信号处理模块相连，用现代信号处理的方法提取信号特征，建立特征样本库，设置判定阈值。将采集到的信号做数字信号处理提取特征后，与特征样本库内保留的特征做模板匹配，小于阈值范围即为采砂特征，大于阈值范围即为未采砂特征，系统回到最初采集信号的步骤，持续输入信号，经过滤波放大后再提取特征，进行模板匹配，不断循环。

连续3次信号特征在阈值范围内，即判定偷采砂工况，自动向报警系统模块提醒，利用声光信号提醒值班工作人员。

如图7所示，本发明提出的算法样本模板与采集到的数据信息对比示意图，不难看出，样本模板的采砂特征与采集到的声纹数据信息有明显差异时，模板差值变化较大，颜色深的部分是采砂特征与非采砂特征对比的情况。

如图8所示，本发明采砂监测识别流程示意图，每一秒钟采集的信号，与模板库内保留的一秒采砂特征信号进行比较匹配，判断是否采砂，并不断循环采集监测。在连续时间的系统内，运用多buffer 缓冲区设计，使识别流程连贯无间断，当在阈值范围内有连续3次的吸砂特征信号出现时，输出报警信息。

本发明装置的主要功能：

本发明具有自动探测采砂船工况，区域，以及识别采砂船类型的功能。可以自动对偷采砂作业状态，偷采砂作业时间，作业声纹特征等进行智能监测，在达到阈值范围内的采砂船特征时，系统可以自动保留相关采砂特征数据的取证信息，自动向值班管理人员报警，并调用设备附近的视频监控查看水域船舶航行情况，及时向监测水面派出快速无人监察船，进行驱赶和取证工作；硬件故障自动报警、市电掉电提醒，太阳能电池电压不足提醒，设备远程运维控制，自动存储偷采砂信号特征音频数据，构建的采砂船样本特征库。

该发明采砂船智能监测设备和方法，将对河流域内的非法采砂船的偷采砂工况进行智能监控，自动取证保留采砂船偷采砂的声纹信息，实现了对河流域内非法采砂的有效监测和管理。

本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)收集采砂船工作时的音频信号；

2)提取采砂船特征音频信号建立样本库，并设置阈值；

3)声学传感器模块实时采集水下音频特征信号；

4)将采集到的音频信号与步骤2)样本库内的信号进行比对；

5)如对比结果未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明模板与采集到的信号特征差别较大，系统不报警并返回步骤3)；

步骤2)及步骤3)中特征提取采用MFCC提取方式，提取采砂船工作状态下的特征信息，其方法为：

上式中，S(i,m)为Mel滤波器中的能量，M为带通滤波器的滤波器组个数，计算出的Mel滤波器组的能量取对数后计算其离散余弦变换，就是MFCC参量；

用于实现上述方法的采砂船水下智能监测装置，包括声学传感器模块、数据采集模块、数字信号处理模块、特征提取模块、样本库模块、电源模块、通信模块以及报警系统模块；所述声学传感器模块采集到的信号经变送器转换为电压信号，通过数据采集模块对电压信号进行采集，数字信号处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理后经特征提取模块提取信号特征，将信号特征与样本库模块中的数据比对，对样本库模块设置阈值，比较采集到的信号与样本库内信号的特征差异，未超过阈值向预警模块返回报警信息；超过阈值范围，表明样本库模块内的信号数据与采集到的信号特征差别较大，系统不报警；数据采集模块与信号处理模块之间通过通信模块连接，电源模块为本装置提供电能。

2.根据权利要求1所述的一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于，所述步骤2)中，将提取到的特征信号每隔1秒进行保留，建立偷采砂工况特征样本库。

3.根据权利要求1所述的一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于，所述步骤3)中，每隔一秒从数据采集模块的buffer缓冲块中获取经过滤波放大后的信号，利用现代信号处理的方式提取采砂船吸沙状态下的特征信号。

4.根据权利要求1所述的一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于：步骤1)及步骤3)中声学传感器模块获取的数据需要经过通过变送器把信号变换成标准的电压信号，再经过采集卡的滤波和放大模块预处理采集的数据信息，采集卡模块有6个buffer缓冲块，用来临时存储采集的数据。

5.根据权利要求1所述的一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于：样本库由多个1秒左右的采砂船采砂特征信号构成。

6.根据权利要求1所述的一种采砂船水下智能监测方法，其特征在于：报警系统模块对判断后的结果进行预警，同时保留采集到的挖沙工况声学信号进行取证。

7.根据权利要求1所述的种采砂船水下智能监测方法，其特征在于，所述数据采集模块还包括前端滤波模块和前端放大器模块，声学传感器模块采集到水下声学信号后，与滤波器模块相连，滤除部分水下环境的干扰噪声，保留更多采砂船工作的特征信号，使得信号特征更细致；同时，经过放大器模块，将采集到的信号放大20db，使传感器能接收到的信号范围更广。

8.根据权利要求1所述的种采砂船水下智能监测方法，其特征在于，数据采集模块设置有6个buffer缓冲块，每个缓冲块保留1秒的声信号信息，以避免系统因数据处理不及时造成采集数据堵塞情况的发生，保证系统识别的实时性。

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