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Underground Pipeline Surveillance with an Algorithm Based on Statistical Time-Frequency Acoustic Features

Tsinghua Science and Technology 2022年第2期27卷 358-371页

作者： Tianlei Wang Jiuwen Cao Ru Xu Jianzhong Wang the Artificial Intelligence Institute and also with the Key Lab for IoT and Information Fusion Technology of ZhejiangHangzhou Dianzi UniversityHangzhou 310018China Zhejiang Sanhua Automotive Components Co.Ltd. Hangzhou 310008China

Underground pipeline networks suffer from severe damage by earth-moving devices due to rapid ***,designing a round-the-clock intelligent surveillance system has become crucial and *** this study,we develop an acoustic signal-based excavation device recognition system for underground pipeline *** front-end hardware system is equipped with an acoustic sensor array,an Analog-to-Digital Converter(ADC)module(ADS1274),and an industrial processor Advanced RISC Machine(ARM)cortex-A8 for signal collection and algorithm ***,a novel Statistical Time-Frequency acoustic Feature(STFF)is proposed,and a fast Extreme Learning Machine(ELM)is adopted as the *** on real recorded data show that the proposed STFF achieves better discriminative capability than the conventional acoustic cepstrum *** addition,the surveillance platform is applicable for encountering big data owing to the fast learning speed of ELM.

关键词： underground pipeline surveillance time-frequency feature excavation device recognition Extreme Learning Machine(ELM)

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