JPH09101197A - Model discrimination method using helicopter sound and device therefor - Google Patents
Model discrimination method using helicopter sound and device thereforInfo
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- JPH09101197A JPH09101197A JP25732095A JP25732095A JPH09101197A JP H09101197 A JPH09101197 A JP H09101197A JP 25732095 A JP25732095 A JP 25732095A JP 25732095 A JP25732095 A JP 25732095A JP H09101197 A JPH09101197 A JP H09101197A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、ヘリコプタ音や車両走
行音が混在するような監視領域内で検知された音の音源
が、ヘリコプタであるか車両であるかを判別するための
判別装置において、音源がヘリコプタであると判別され
た場合、このヘリコプタ音から、更にそのヘリコプタの
機種をも識別する方法及びその装置に関するものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a discriminating apparatus for discriminating whether a sound source of a sound detected in a monitoring area where helicopter sounds and vehicle running sounds are mixed is a helicopter or a vehicle. The present invention relates to a method and an apparatus for identifying the helicopter model from the helicopter sound when it is determined that the sound source is a helicopter.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、この種の装置としては、例えば、
ヘリコプタ音と車両音との識別装置が本願出願人により
既に提案されており（例えば、特願平５−１６４５１２
号）、音響センサにより検知された音（以下「検知音」
という。）を、周波数分析して得られる周波数分析デー
タ（以下「検知音スペクトラム」という）の各スペクト
ラムの急峻性及び周波数の安定性から、各スペクトラム
が急峻で、かつ、周波数が安定している場合、音源はヘ
リコプタ、この条件を満足しない場合の音源はヘリコプ
タ以外、例えば車両であると判別するようにしていた。2. Description of the Related Art Conventionally, as this type of apparatus, for example,
A device for discriminating between helicopter sound and vehicle sound has already been proposed by the applicant of the present invention (for example, Japanese Patent Application No. 5-164512).
No.), the sound detected by the acoustic sensor (hereinafter, “detection sound”)
That. ) From the frequency analysis data (hereinafter referred to as “detection sound spectrum”) obtained by frequency analysis, from the steepness of each spectrum and the stability of frequency, when each spectrum is steep and the frequency is stable, The sound source is a helicopter, and if this condition is not satisfied, the sound source is a vehicle other than the helicopter, for example, a vehicle.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検知音
の音源がヘリコプタであると判別できても、ヘリコプタ
の機種まで識別することができない。また、車両音で
も、車両走行速度が遅い場合、或いは、アイドル中のエ
ンジン音にも、ヘリコプタ音に類似したスペクトラムの
急峻性及び周波数の安定性があって、判別確率を高める
ことが難しいという問題があり、技術的に満足できるも
のではなかった。However, even if it is possible to determine that the sound source of the detected sound is a helicopter, it is not possible to identify even the model of the helicopter. In addition, there is a problem that it is difficult to increase the probability of discrimination because the vehicle sound, the vehicle traveling speed is low, or the engine sound during idle has spectrum steepness and frequency stability similar to a helicopter sound. However, it was not technically satisfactory.
【０００４】本発明は、上記した従来の問題点を除去
し、ヘリコプタ音と車両音との識別を行うとともに、更
にヘリコプタ音と識別できる場合、そのヘリコプタの機
種をも高い判別確率で識別することができるヘリコプタ
音による機種識別方法及びその装置を提供することを目
的とする。The present invention eliminates the above-mentioned conventional problems, distinguishes between a helicopter sound and a vehicle sound, and when the helicopter sound can be further distinguished, identifies the model of the helicopter with a high discrimination probability. It is an object of the present invention to provide a model identification method and a device therefor capable of performing a helicopter sound.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、 （１）ヘリコプタ音による機種識別方法において、
（ａ）ヘリコプタにおけるメインロータ音のスペクトラ
ムとテイルロータ音のスペクトラムとの二つのスペクト
ラムを分離して抽出し、（ｂ）前記メインロータ音のス
ペクトラムとテイルロータ音のスペクトラムからそれぞ
れメインロータパターンデータとテイルロータパターン
データとを作成し、（ｃ）前記メインロータパターンデ
ータと、予め記憶されているヘリコプタの機種のメイン
ロータ音のスペクトラムパターンデータとを比較照合
し、（ｄ）前記テイルロータパターンデータと、予め記
憶されている機種のヘリコプタのテイルロータ音のスペ
クトラムパターンデータとを比較照合し、（ｅ）前記
（ｃ）と（ｄ）の照合結果に基づいて判断を行い、ヘリ
コプタの機種を判別するようにしたものである。In order to achieve the above object, the present invention provides: (1) In a model identification method based on helicopter sound,
(A) Two spectra, a spectrum of a main rotor sound and a spectrum of a tail rotor sound in a helicopter, are separated and extracted, and (b) a main rotor pattern data and a tail rotor sound spectrum are respectively extracted from the spectrum of the main rotor sound and the spectrum of the tail rotor sound. Pattern data is created, and (c) the main rotor pattern data and the pre-stored spectrum pattern data of the main rotor sound of the helicopter model are compared and collated, and (d) the tail rotor pattern data and the The helicopter model of the helicopter is compared and compared with the stored spectrum pattern data of the tail rotor sound of the helicopter, and (e) the helicopter model is determined based on the comparison results of (c) and (d). It is a thing.
【０００６】（２）ヘリコプタ音による機種識別装置に
おいて、（ａ）ヘリコプタにおけるメインロータ音のス
ペクトラムとテイルロータ音のスペクトラムとの二つの
スペクトラムを分離して抽出するスペクトラム分離手段
と、（ｂ）メインロータ音のスペクトラムとテイルロー
タ音のスペクトラムからそれぞれメインロータパターン
データとテイルロータパターンデータとを作成するパタ
ーン作成手段と、（ｃ）前記メインロータパターンデー
タと、予め記憶されているヘリコプタの機種のメインロ
ータ音のスペクトラムパターンデータとを比較照合する
第１の比較照合手段と、（ｄ）前記テイルロータパター
ンデータと、予め記憶されているヘリコプタの機種のテ
イルロータ音のスペクトラムパターンデータとを比較照
合する第２の比較照合手段と、（ｅ）前記第１の比較照
合手段と、第２の比較照合手段からの照合結果に基づい
て判別を行い、ヘリコプタの機種を判別する機種判別手
段とを具備するようにしたものである。(2) In a device identifying device based on helicopter sound, (a) a spectrum separating means for separating and extracting two spectra of a main rotor sound and a tail rotor sound in the helicopter; and (b) a main rotor. Pattern creating means for creating main rotor pattern data and tail rotor pattern data from the sound spectrum and the tail rotor sound spectrum, respectively, and (c) the main rotor pattern data and the main rotor sound of the helicopter model stored in advance. And (d) the tail rotor pattern data and the second pre-stored helicopter model tail rotor sound spectrum pattern data are compared and collated. Comparison And a model discriminating means for discriminating the model of the helicopter based on the collating result from the first comparing and collating means and the second comparing and collating means. Is.
【０００７】[0007]
【作用】本発明は、一般には、ヘリコプタ音のスペクト
ラムは、メインロータ音のスペクトラムと、テイルロー
タ音のスペクトラムとの基本周波数の異なる二つのスペ
クトラムから構成されていることに着目し、スペクトラ
ムの急峻性及び周波数の安定性による判別のほかに、メ
インロータ音のスペクトラムと、テイルロータ音のスペ
クトラムとの二つのスペクトラムを分離して抽出し、予
め記憶されている機種のメインロータ音のスペクトラム
パターン（以下「第１の標準パターン」という）及びテ
イルロータ音のスペクトラムパターン（以下「第２の標
準パターン」という）と比較照合することにより、ヘリ
コプタの機種を高い判別確率で識別することができる。According to the present invention, in general, the spectrum of the helicopter sound is composed of two spectra having different fundamental frequencies, that is, the spectrum of the main rotor sound and the spectrum of the tail rotor sound. In addition to the determination based on the frequency stability and the frequency stability, the spectrum of the main rotor sound and the spectrum of the tail rotor sound are separated and extracted, and the spectrum pattern of the main rotor sound of the model stored in advance (hereinafter referred to as " By comparing and collating with the spectrum pattern of the tail rotor sound (hereinafter referred to as the "second standard pattern"), the helicopter model can be identified with a high discrimination probability.
【０００８】[0008]
【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
ながら詳細に説明する。図１は本発明の実施例を示すヘ
リコプタ音による機種識別装置のブロック図、図２はそ
の機種識別装置のヘリコプタ識別回路のブロック図であ
る。これらの図に示すように、センサ１の出力はヘリコ
プタ識別回路２の入力側に接続され、ヘリコプタ識別回
路２の二つの出力は、ピーク周波数抽出回路３のそれぞ
れの入力側に接続され、ピーク周波数抽出回路３の出力
はスペクトラム分離回路４の入力側に接続され、スペク
トラム分離回路４の二つの出力はパターン作成回路５の
それぞれの入力側に接続され、パターン作成回路５の二
つの出力は機種識別回路６のそれぞれの入力側に接続さ
れ、機種識別回路６の出力は表示器８の入力に接続され
る。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a model identification device based on a helicopter sound according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram of a helicopter identification circuit of the model identification device. As shown in these figures, the output of the sensor 1 is connected to the input side of the helicopter identification circuit 2, and the two outputs of the helicopter identification circuit 2 are connected to the respective input sides of the peak frequency extraction circuit 3 to obtain the peak frequency. The output of the extraction circuit 3 is connected to the input side of the spectrum separation circuit 4, the two outputs of the spectrum separation circuit 4 are connected to the respective input sides of the pattern creation circuit 5, and the two outputs of the pattern creation circuit 5 are model identification. It is connected to each input side of the circuit 6, and the output of the model identification circuit 6 is connected to the input of the display 8.
【０００９】また、標準パターンメモリ回路７の出力は
機種識別回路６の標準パターン入力側に接続される。更
に、ヘリコプタ識別回路２では、周波数分析回路２−１
の出力は急峻度算出回路２−２、周波数安定度算出回路
２−３の入力側に接続され、更に、前述したように、ヘ
リコプタ識別回路２の一つの出力として、ピーク周波数
抽出回路３の入力側に接続される。急峻度算出回路２−
２の出力及び周波数安定度算出回路２−３の出力は、判
別回路２−４のそれぞれの入力側に接続され、判別回路
２−４の出力も、前述したように、ヘリコプタ識別回路
２の別の出力として、ピーク周波数抽出回路３における
周波数分析回路２−１の出力とは別の入力側に接続され
る。The output of the standard pattern memory circuit 7 is connected to the standard pattern input side of the model identification circuit 6. Further, in the helicopter identification circuit 2, the frequency analysis circuit 2-1
Is connected to the input side of the steepness calculation circuit 2-2 and the frequency stability calculation circuit 2-3, and as described above, it is also input to the peak frequency extraction circuit 3 as one output of the helicopter identification circuit 2. Connected to the side. Steepness calculation circuit 2-
2 and the output of the frequency stability calculation circuit 2-3 are connected to the respective input sides of the discrimination circuit 2-4, and the output of the discrimination circuit 2-4 is also different from that of the helicopter discrimination circuit 2 as described above. Is connected to an input side different from the output of the frequency analysis circuit 2-1 in the peak frequency extraction circuit 3.
【００１０】図１において、検知音はセンサ１により音
響電気変換され、センサ１の出力から検知音信号Ｓ1 と
して、ヘリコプタ識別回路２の周波数分析回路２−１で
周波数分析され、検知音スペクトラムＳ2 となる。検知
音スペクトラムＳ2 の各スペクトラムについて、急峻度
算出回路２−２では急峻度を算出し、所定値以上の急峻
度を有するスペクトラムの情報を急峻度データＳ3 とし
て、また、周波数安定度算出回路２−３では周波数安定
度を算出し、所定値以上の周波数安定度を有するスペク
トラムの情報を周波数安定度データＳ4 として、それぞ
れ、判別回路２−４に供給する。判別回路２−４では、
急峻度及び周波数安定度が共に所定値以上のスペクトラ
ムのみの情報を判別データＳ5 として出力する。In FIG. 1, the detected sound is acoustoelectrically converted by the sensor 1, and the output of the sensor 1 is subjected to frequency analysis as a detected sound signal S 1 by the frequency analysis circuit 2-1 of the helicopter identification circuit 2 to detect the detected sound spectrum S 1. It becomes 2 . The steepness degree calculation circuit 2-2 calculates the steepness degree for each spectrum of the detected sound spectrum S 2 , and the information of the spectrum having the steepness degree equal to or higher than a predetermined value is used as the steepness degree data S 3 , and the frequency stability calculation circuit In 2-3, the frequency stability is calculated, and the information of the spectrum having the frequency stability equal to or higher than a predetermined value is supplied to the determination circuit 2-4 as the frequency stability data S 4 . In the discrimination circuit 2-4,
The information of only the spectrum whose steepness and frequency stability are both above a predetermined value is output as the discrimination data S 5 .
【００１１】本発明では、弁別の基準となる急峻度及び
周波数安定度の所定値については特定しない。従来技術
では、この時点で、急峻度及び周波数安定度が共に所定
値以上のスペクトラムが大半を占める場合は、検知音の
音源はヘリコプタであるとしていた。しかし、車両音で
も車両走行速度が遅い場合、或いは、アイドル中のエン
ジン音には、ヘリコプタ音に類似したスペクトラムの急
峻度及び周波数安定度があって、判別データＳ5 の中に
も、ヘリコプタ音に類似したスペクトラムの情報も混入
していることもあり、判別確率を高くできなかった。In the present invention, the predetermined values of the steepness and the frequency stability, which are the criteria for discrimination, are not specified. In the prior art, at this point, if the spectrum in which both the steepness and the frequency stability are equal to or higher than a predetermined value occupy the majority, the sound source of the detected sound is the helicopter. However, even if the vehicle speed is slow even with the vehicle sound, or the engine sound during idle has a steepness of spectrum and frequency stability similar to the helicopter sound, and the helicopter sound is included in the discrimination data S 5. Since the information of the spectrum similar to that was mixed in, the discrimination probability could not be increased.
【００１２】ピーク周波数抽出回路３では、検知音スペ
クトラムＳ2 の中から、判別データＳ5 に該当するスペ
クトラムだけを抽出し、ピーク周波数データＳ6 として
出力し、スペクトラム分離回路４に供給する。スペクト
ラム分離回路４では、まず、ピーク周波数データＳ6 に
対し、１０〜５０Ｈｚの帯域内の所定レベル以上のスペ
クトラムの中から、レベルが上位１〜５位程度の範囲
で、複数の高調波を有するスペクトラムの中で最低の周
波数ｆM を抽出する。The peak frequency extraction circuit 3 extracts only the spectrum corresponding to the discrimination data S 5 from the detected sound spectrum S 2 , outputs it as peak frequency data S 6 , and supplies it to the spectrum separation circuit 4. The spectrum separation circuit 4, first, with respect to the peak frequency data S 6, from among the predetermined level or more spectrum in the band of 10～50Hz, levels in the range of 1 to 5 position about the upper, having a plurality of harmonics Extract the lowest frequency f M in the spectrum.
【００１３】更に、ピーク周波数データＳ6 の中から、
ｍ・ｆM （ｍは正の整数）に相当するスペクトラムだけ
を抽出し、メインロータスペクトラムＳ7 として出力
し、パターン作成回路５のメインロータスペクトラム入
力に供給する。周波数ｆM はメインロータスペクトラム
Ｓ7 の基本周波数（以下「ＣＲM 」という）に相当し、
ｍはＣＲM の次数である。Further, from the peak frequency data S 6 ,
Only the spectrum corresponding to m · f M (m is a positive integer) is extracted, output as the main rotor spectrum S 7 , and supplied to the main rotor spectrum input of the pattern creating circuit 5. The frequency f M corresponds to the fundamental frequency of the main rotor spectrum S 7 (hereinafter referred to as “CR M ”),
m is the order of the CR M.
【００１４】また、ピーク周波数データＳ6 に対し、４
０〜１２０Ｈz の帯域内の所定レベル以上のスペクトラ
ムの中から、レベルが上位１〜３位程度の範囲で、複数
の高調波を有するスペクトラムの中で最低の周波数ｆT
を抽出し、更に、ピーク周波数データＳ6 の中から、ｎ
・ｆT （ｎは正の整数）に相当するスペクトラムだけを
抽出し、テイルロータスペクトラムＳ8 として出力し、
パターン作成回路５のテイルロータスペクトラム入力に
提供する。周波数ｆT は、テイルロータスペクトラムＳ
8 の基本周波数（以下「ＣＲT 」という）に相当し、ｎ
はＣＲT の次数である。Further, for the peak frequency data S 6 , 4
From the predetermined level or more spectrum in the band of 0～120H z, levels in the range of 1 to 3 of about upper, the lowest among a spectrum having a plurality of harmonic frequency f T
From the peak frequency data S 6
・ Only the spectrum corresponding to f T (n is a positive integer) is extracted and output as the tail rotor spectrum S 8 .
It is provided to the tail rotor spectrum input of the pattern generation circuit 5. The frequency f T is the tail rotor spectrum S
Corresponds to 8 fundamental frequencies (hereinafter referred to as “CR T ”), n
Is the order of the CR T.
【００１５】図３は本発明の実施例を示すヘリコプタの
メインロータとテイルロータのスペクトラムが混在して
いる例を示す図、図４は本発明の実施例を示すヘリコプ
タのメインロータのスペクトラムの例を示す図、図５は
そのメインロータ音の標準パターン例を示す図、図６は
本発明の実施例を示すヘリコプタのテイルロータのスペ
クトラムの例を示す図、図７はそのテイルロータ音の標
準パターン例を示す図、図８はアイドル車両音のパター
ン例を示す図、図９はアイドル車両音のパターンデータ
例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example in which the spectrums of the main rotor and tail rotor of the helicopter showing the embodiment of the present invention are mixed, and FIG. 4 is an example of the spectrum of the main rotor of the helicopter showing the embodiment of the present invention. 5 is a diagram showing an example of a standard pattern of the main rotor sound, FIG. 6 is a diagram showing an example of a spectrum of a tail rotor of a helicopter showing an embodiment of the present invention, and FIG. 7 is an example of a standard pattern of the tail rotor sound. FIG. 8 is a diagram showing an example of an idle vehicle sound pattern, and FIG. 9 is a diagram showing an example of idle vehicle sound pattern data.
【００１６】すなわち、図３に、メインロータスペクト
ラムＳ7 とテイルロータスペクトラムＳ8 が混在してい
るピーク周波数データＳ6 の例が示されており、図４
に、ピーク周波数データＳ6 から抽出されたメインロー
タスペクトラムＳ7 の例が示されている。また、図６
に、ピーク周波数データＳ6 から抽出されたテイルロー
タスペクトラムＳ8 の例が示されている。That is, FIG. 3 shows an example of the peak frequency data S 6 in which the main rotor spectrum S 7 and the tail rotor spectrum S 8 are mixed, and FIG.
An example of the main rotor spectrum S 7 extracted from the peak frequency data S 6 is shown in FIG. FIG.
An example of the tail rotor spectrum S 8 extracted from the peak frequency data S 6 is shown in FIG.
【００１７】低速度走行車両又はアイドル車両音のパタ
ーンは、ヘリコプタ音に類似したスペクトラムの急峻度
及び周波数安定度があっても、図３に示すような連続し
たスペクトラムを持つヘリコプタ音のパターンとは異な
り、図８に示すような、不連続なスペクトラムパターン
となり、メインロータスペクトラムＳ7 とテイルロータ
スペクトラムＳ8 とが分離された時点では、低速度走行
車両又はアイドル車両音のパターンは殆ど除去される。The sound pattern of a low-speed running vehicle or an idle vehicle is different from the helicopter sound pattern having a continuous spectrum as shown in FIG. 3 even though the spectrum steepness and frequency stability are similar to those of the helicopter sound. Differently, a discontinuous spectrum pattern as shown in FIG. 8 is obtained, and at the time when the main rotor spectrum S 7 and the tail rotor spectrum S 8 are separated, the low speed vehicle or idle vehicle sound pattern is almost removed. .
【００１８】また、パターン作成回路５では、入力され
たメインロータスペクトラムＳ7 及びテイルロータスペ
クトラムＳ8 について、各スペクトラムのＣＲM 又はＣ
ＲTの次数と、レベルを数段階の階級で表現したレベル
の階級との対応表（以下「パターンデータ」という）の
形でメインロータパターンデータＳ9 及びテイルロータ
パターンデータＳ10を作成し、機種識別回路６に供給す
る。レベルの階級は、例えば、レベルの大きい順に４・
３・２・１・０とすることなどが考えられるが、本発明
では、レベルの階級数及び表現形式は特定しない。Further, the pattern generating circuit 5, the main rotor spectrum S 7 and tail rotor spectrum S 8 input, for each spectrum CR M or C
The main rotor pattern data S 9 and the tail rotor pattern data S 10 are created in the form of a correspondence table (hereinafter referred to as “pattern data”) between the order of RT and the level class in which the level is expressed in several levels, Supply to the model identification circuit 6. The rank of the level is, for example, 4
Although it may be possible to set it to 3, 2, 1.0, etc., in the present invention, the number of levels and the expression form are not specified.
【００１９】そこで、作成されたメインロータパターン
データＳ9 及びテイルロータパターンデータＳ10は、機
種識別回路６で標準パターンメモリ回路７から読み出さ
れた標準パターンデータＳ11，Ｓ12と照合される。この
点について、図１０を用いて詳細に説明する。図１０は
本発明の実施例を示すヘリコプタ音による機種識別装置
の機種識別回路のブロック図である。Therefore, the created main rotor pattern data S 9 and tail rotor pattern data S 10 are collated with the standard pattern data S 11 , S 12 read from the standard pattern memory circuit 7 by the model identification circuit 6. . This point will be described in detail with reference to FIG. FIG. 10 is a block diagram of a model identification circuit of a model identification device based on helicopter sound showing an embodiment of the present invention.
【００２０】標準パターンメモリ回路７には、機種が分
かっているヘリコプタの標準メインロータパターンデー
タ（以下「第１の標準パターンデータ」という）と、機
種が分かっているヘリコプタの標準テイルロータパター
ンデータ（以下「第２の標準パターンデータ」という）
が予め記憶されている。そこで、標準パターンメモリ回
路７から読み出される第１の標準パターンデータＳ
11は、機種識別回路６の第１の比較照合回路６−１にお
いて、メインロータパターンデータＳ9 と比較照合さ
れ、その照合結果の情報Ｓ13が得られる。また、標準パ
ターンメモリ回路７から読み出される第２の標準パター
ンデータＳ12は、機種識別回路６の第２の比較照合回路
６−２において、テイルロータパターンデータＳ10と比
較照合され、その照合結果の情報Ｓ14が得られる。In the standard pattern memory circuit 7, standard main rotor pattern data of a helicopter of which model is known (hereinafter referred to as "first standard pattern data") and standard tail rotor pattern data of a helicopter of known model ( Hereinafter referred to as "second standard pattern data")
Is stored in advance. Therefore, the first standard pattern data S read from the standard pattern memory circuit 7
11 is compared and collated with the main rotor pattern data S 9 in the first comparison and collation circuit 6-1 of the model identification circuit 6, and information S 13 of the collation result is obtained. Further, the second standard pattern data S 12 read from the standard pattern memory circuit 7 is compared and collated with the tail rotor pattern data S 10 in the second comparison and collation circuit 6-2 of the model identification circuit 6, and the collation result is obtained. Information S 14 is obtained.
【００２１】更に、上記した情報Ｓ13と情報Ｓ14は、機
種判別回路６−３において、判断が行われ、ヘリコプタ
の機種が判別される。例えば、情報Ｓ13はＡ機種のヘリ
コプタであるとの情報であっても、情報Ｓ14がＡ機種の
ヘリコプタでない場合は、Ａ機種のヘリコプタとは判別
されない。要するに、情報Ｓ13と情報Ｓ14がともにＡ機
種のヘリコプタであるとの情報が得られた場合、Ａ機種
のヘリコプタであると判別される。Further, the information S 13 and the information S 14 are judged by the model judging circuit 6-3 to judge the model of the helicopter. For example, even if the information S 13 is the information that the helicopter is the A model, if the information S 14 is not the helicopter of the A model, it is not determined that the helicopter is the A model. In short, when the information S 13 and the information S 14 are both information indicating that they are helicopters of model A, it is determined that they are helicopters of model A.
【００２２】このように、標準パターンデータは、機種
が分かっているヘリコプタの標準メインロータパターン
データと標準テイルロータパターンデータからなり、メ
インロータパターンデータＳ9 と標準パターンデータＳ
11とが、また、テイルロータパターンデータＳ10と標準
パターンデータＳ12とが一致するか、或いは、極めて近
似している場合に、標準パターンデータの機種をもっ
て、入力されたメインロータスペクトラムＳ7 及びテイ
ルロータスペクトラムＳ8 に対応するヘリコプタの機種
と判定し識別する。As described above, the standard pattern data is composed of standard main rotor pattern data and standard tail rotor pattern data of a helicopter of which model is known, and main rotor pattern data S 9 and standard pattern data S
11 and the tail rotor pattern data S 10 and the standard pattern data S 12 are the same or very close to each other, the model of the standard pattern data is used to input the input main rotor spectrum S 7 and The helicopter model corresponding to the tail rotor spectrum S 8 is determined and identified.
【００２３】標準パターンメモリ回路７には、各種のヘ
リコプタに対する標準パターンデータＳ11，Ｓ12が格納
されており、上述のパターン照合でパターンが一致しな
い場合は、次の標準パターンを読み出し、パターン照合
でパターンが一致する機種を抽出することにより、検知
音の音源となったヘリコプタの機種を識別することがで
きる。The standard pattern memory circuit 7 stores standard pattern data S 11 and S 12 for various helicopters. If the patterns do not match in the above pattern matching, the next standard pattern is read out and the pattern matching is performed. The model of the helicopter that is the sound source of the detected sound can be identified by extracting the model whose pattern matches with.
【００２４】パターンデータ照合でパターンデータが一
致し、或いは、極めて近似し、機種が識別されれば、識
別データＳ13として出力され、表示器８に供給され、必
要とするデータが表示される。なお、本発明では、表示
内容及び表示形式は特定しない。また、本発明は上記実
施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づい
て種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から
排除するものではない。If the pattern data match or are extremely close to each other in the pattern data collation and the model is identified, it is output as identification data S 13 and supplied to the display device 8 to display the required data. In the present invention, the display content and display format are not specified. Further, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible based on the gist of the present invention, and these are not excluded from the scope of the present invention.
【００２５】[0025]
【発明の効果】以上、詳細に説明したのように、本発明
によれば、以下のような効果を奏することができる。 （１）請求項１記載の発明によれば、探知音を周波数分
析して得られるスペクトラムの急峻性及び周波数の安定
性による判別のほかに、メインロータ音のスペクトラム
と、テイルロータ音のスペクトラムとの二つのスペクト
ラムを分離して抽出し、パターンデータ化して、予め分
かっている機種のメインロータ音の第１の標準パターン
データ及びテイルロータ音の第２の標準パターンデータ
と比較照合し、それらの照合結果の情報に基づいてヘリ
コプタの機種を判別するすることにより、ヘリコプタの
機種まで識別することができ、しかも、判別確率を高め
ることができる。As described in detail above, according to the present invention, the following effects can be obtained. (1) According to the invention described in claim 1, in addition to the determination based on the steepness of the spectrum and the stability of the frequency obtained by frequency-analyzing the detected sound, the spectrum of the main rotor sound and the spectrum of the tail rotor sound are distinguished from each other. The two spectra are separated and extracted, converted into pattern data, and compared and collated with the first standard pattern data of the main rotor sound and the second standard pattern data of the tail rotor sound of a known model, and the collation results are obtained. By discriminating the model of the helicopter based on the above information, even the model of the helicopter can be discriminated, and the discrimination probability can be increased.
【００２６】（２）請求項２記載の発明によれば、探知
音を周波数分析して得られるスペクトラムの急峻性及び
周波数の安定性による判別のほかに、ヘリコプタの機種
まで識別することができ、しかも、判別確率を高めるこ
とができるヘリコプタ音による機種判別装置を簡単な構
成で得ることができる。(2) According to the invention described in claim 2, besides the discrimination based on the steepness of the spectrum and the stability of the frequency obtained by frequency-analyzing the detected sound, it is possible to identify even the model of the helicopter, Moreover, it is possible to obtain, with a simple configuration, a model identification device that uses a helicopter sound and that can increase the identification probability.
【図１】本発明の実施例を示すヘリコプタ音による機種
識別装置のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a model identification device using helicopter sound according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の実施例を示す機種識別装置のヘリコプ
タ識別回路のブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of a helicopter identification circuit of a model identification device showing an embodiment of the present invention.
【図３】本発明の実施例を示すヘリコプタのメインロー
タとテイルロータのスペクトラムが混在している例を示
す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example in which spectra of a main rotor and a tail rotor of a helicopter according to an embodiment of the present invention are mixed.
【図４】本発明の実施例を示すヘリコプタのメインロー
タのスペクトラムの例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a spectrum of a main rotor of a helicopter showing an embodiment of the present invention.
【図５】本発明の実施例を示すメインロータ音の標準パ
ターン例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a standard pattern of a main rotor sound showing an embodiment of the present invention.
【図６】本発明の実施例を示すヘリコプタのテイルロー
タのスペクトラムの例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a spectrum of a tail rotor of a helicopter showing an embodiment of the present invention.
【図７】本発明の実施例を示すヘリコプタのテイルロー
タ音の標準パターン例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a standard pattern of a tail rotor sound of a helicopter showing an embodiment of the present invention.
【図８】アイドル車両音のパターン例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a pattern of an idle vehicle sound.
【図９】アイドル車両音のパターンデータ例を示す図で
ある。FIG. 9 is a diagram showing an example of pattern data of idle vehicle sound.
【図１０】本発明の実施例を示すヘリコプタ音による機
種識別装置の機種識別回路のブロック図である。FIG. 10 is a block diagram of a model identification circuit of a model identification device based on helicopter sound according to an embodiment of the present invention.
１ センサ ２ ヘリコプタ識別回路 ２−１ 周波数分析回路 ２−２ 急峻度算出回路 ２−３ 周波数安定度算出回路 ２−４ 判別回路 ３ ピーク周波数抽出回路 ４ スペクトラム分離回路 ５ パターン作成回路 ６ 機種識別回路 ６−１ 第１の比較照合回路 ６−２ 第２の比較照合回路 ６−３ 機種判別回路 ７ 標準パターンメモリ回路 ８ 表示器 1 Sensor 2 Helicopter Discrimination Circuit 2-1 Frequency Analysis Circuit 2-2 Steepness Calculation Circuit 2-3 Frequency Stability Calculation Circuit 2-4 Discrimination Circuit 3 Peak Frequency Extraction Circuit 4 Spectrum Separation Circuit 5 Pattern Creation Circuit 6 Model Identification Circuit 6 -1 First comparison / collation circuit 6-2 Second comparison / collation circuit 6-3 Model discrimination circuit 7 Standard pattern memory circuit 8 Display
Claims (2)
のスペクトラムとテイルロータ音のスペクトラムとの二
つのスペクトラムを分離して抽出し、（ｂ）前記メイン
ロータ音のスペクトラムとテイルロータ音のスペクトラ
ムからそれぞれメインロータパターンデータとテイルロ
ータパターンデータとを作成し、（ｃ）前記メインロー
タパターンデータと、予め記憶されているヘリコプタの
機種のメインロータ音のスペクトラムパターンデータと
を比較照合し、（ｄ）前記テイルロータパターンデータ
と、予め記憶されているヘリコプタの機種のテイルロー
タ音のスペクトラムパターンデータとを比較照合し、
（ｅ）前記（ｃ）と（ｄ）の照合結果に基づいて判断を
行い、ヘリコプタの機種を判別することを特徴とするヘ
リコプタ音による機種識別方法。1. A spectrum of a main rotor sound and a spectrum of a tail rotor sound in a helicopter are separated and extracted, and (b) a main rotor sound spectrum and a tail rotor sound spectrum are respectively extracted from the main rotor sound spectrum. Pattern data and tail rotor pattern data are created, and (c) the main rotor pattern data and the spectrum pattern data of the main rotor sound of a helicopter model stored in advance are compared and collated, and (d) the tail rotor. The pattern data and the spectrum pattern data of the tail rotor sound of the model of the helicopter stored in advance are compared and collated,
(E) A model identification method based on helicopter sound, characterized in that a judgment is made based on the collation results of (c) and (d) above to judge the model of the helicopter.
のスペクトラムとテイルロータ音のスペクトラムとの二
つのスペクトラムを分離して抽出するスペクトラム分離
手段と、（ｂ）前記メインロータ音のスペクトラムとテ
イルロータ音のスペクトラムからそれぞれメインロータ
パターンデータとテイルロータパターンデータとを作成
するパターン作成手段と、（ｃ）前記メインロータパタ
ーンデータと、予め記憶されているヘリコプタの機種の
メインロータ音のスペクトラムパターンデータとを比較
照合する第１の比較照合手段と、（ｄ）前記テイルロー
タパターンデータと、予め記憶されているヘリコプタの
機種のテイルロータ音のスペクトラムパターンデータと
を比較照合する第２の比較照合手段と、（ｅ）前記第１
の比較照合手段と、第２の比較照合手段からの照合結果
に基づいて判断を行い、ヘリコプタの機種を判別する機
種判別手段とを具備することを特徴とするヘリコプタ音
による機種識別装置。2. A spectrum separating means for separating and extracting two spectra of a main rotor sound spectrum and a tail rotor sound spectrum in a helicopter, and (b) the main rotor sound spectrum and the tail rotor sound spectrum. And (c) the main rotor pattern data and the spectrum pattern data of the main rotor sound of the model of the helicopter stored in advance are compared and collated. First comparing and collating means, (d) second comparing and collating means for comparing and collating the tail rotor pattern data with previously stored spectrum pattern data of tail rotor sound of a helicopter model, and (e) The first
And a model discrimination device for discriminating the model of the helicopter based on the collation result from the second comparison and collation device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25732095A JPH09101197A (en) | 1995-10-04 | 1995-10-04 | Model discrimination method using helicopter sound and device therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25732095A JPH09101197A (en) | 1995-10-04 | 1995-10-04 | Model discrimination method using helicopter sound and device therefor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09101197A true JPH09101197A (en) | 1997-04-15 |
Family
ID=17304730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25732095A Pending JPH09101197A (en) | 1995-10-04 | 1995-10-04 | Model discrimination method using helicopter sound and device therefor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09101197A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018101987A (en) * | 2018-01-31 | 2018-06-28 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Sound source display system in monitoring area and sound source display method |
| JP2019100975A (en) * | 2017-12-07 | 2019-06-24 | 富士通株式会社 | Abnormality detection computer program, abnormality detection apparatus and abnormality detection method |
| US10824876B2 (en) | 2015-11-06 | 2020-11-03 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Pilotless flying object detection system and pilotless flying object detection method |
| US10909384B2 (en) | 2015-07-14 | 2021-02-02 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Monitoring system and monitoring method |
-
1995
- 1995-10-04 JP JP25732095A patent/JPH09101197A/en active Pending
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|---|---|---|---|---|
| US10909384B2 (en) | 2015-07-14 | 2021-02-02 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Monitoring system and monitoring method |
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