龐金生,胡 山,張 龍,孫銀斌,陳偉濤,楊 鵬
(天津職業(yè)技術(shù)師范大學,天津300222)
護林系統(tǒng)主要包括聲音模型、聲音數(shù)據(jù)采集終端和太陽能發(fā)電裝置。利用華為云平臺實現(xiàn)對聲音模型的構(gòu)建和訓練,將訓練好的模型部署到服務器當中。使用Android開發(fā)一款實現(xiàn)位置定位、采集聲音數(shù)據(jù)和上傳聲音數(shù)據(jù)到服務器功能的手機APP。將手機終端上傳的聲音數(shù)據(jù)進行識別和分析,當聲音數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時,及時把位置信息和報警信息通過短信和郵件等形式通知護林人員[3]。通過太陽能板、鋰電池等相結(jié)合解決手機終端的供電問題,晴天情況下可以對單節(jié)2 000 mAh容量的鋰電池完成一次充電,能給手機提供的充電次數(shù)由實際使用的手機型號來確定。
系統(tǒng)硬件裝置主要由舊手機、太陽能板、充電電路板模塊、充電管理模塊等組成。硬件裝置充電功能如圖1所示。

圖1 硬件裝置充電功能
采用多塊5 V太陽能電池板,電池板最大提供工作電流30 mA,體積小,便于在森林的樹木上面進行安裝和使用。根據(jù)實際場景可以通過二極管并聯(lián)多塊太陽能板,滿足更大鋰電池容量的充電需求。
充電電路板模塊以CN3791芯片為核心,該芯片具有PWM降壓、渦流、恒流和恒壓充電模式,包括輸入低電壓鎖存和電池端過壓保護,適合對單節(jié)鋰電池充電進行管理,適用于太陽能板供電的實際應用。
充電管理模塊包括STM32單片機最小系統(tǒng)、OLED液晶顯示屏模塊、升壓模塊、穩(wěn)壓模塊、USB充電接口、鋰電池和防水外殼等。
通過STM32F103C8T6單片機采集當前太陽能板的充電電壓和充電電流,并通過單片機控制OLED液晶顯示屏來顯示當前數(shù)據(jù),主要用于安裝過程中的功能測試。硬件裝置系統(tǒng)運行如圖2所示。

圖2 硬件裝置系統(tǒng)運行
系統(tǒng)采用華為云AI開發(fā)平臺ModelArts的自動學習功能構(gòu)建聲音模型,需要將收集到的電鋸聲音數(shù)據(jù)集和卡車聲音數(shù)據(jù)集添加到對象存儲服務中,聲音數(shù)據(jù)格式為WAV格式,單條聲音數(shù)據(jù)大于1 s且小于10 s。模型搭建流程如圖3所示,第一步是收集系統(tǒng)所需的電鋸聲音數(shù)據(jù)和卡車行駛時的聲音數(shù)據(jù)[4],創(chuàng)建聲音分類項目,對不同的聲音數(shù)據(jù)集進行標注,設置訓練參數(shù)后開始訓練模型,訓練完成后將得到模型的召回率、精確率、準確率和F1(綜合考慮召回率和精確值)值,方便快捷。

圖3 模型的搭建及部署流程
訓練好的模型部署到在線服務,模型處于運行中時可以開始進行服務測試,測試方法有多種,可以直接在預測界面直接添加待測試的聲音文件進行測試,也可以采取調(diào)用API的方式進行聲音測試,每次測試都會返回聲音識別結(jié)果,識別結(jié)果包括被測聲音的預測類別和預測置信度。模型詳細信息如圖4所示。

圖4 模型詳細信息
手機軟件功能主要包括采集當前環(huán)境的聲音數(shù)據(jù)并上傳到所搭建的服務器中,通過GPS定位采集當前位置的經(jīng)緯度信息。通過ModelArts在線服務提供的API接口地址與服務器實時通訊,把在線服務返回的識別結(jié)果發(fā)送到手機上,當識別結(jié)果為電鋸聲音或卡車聲音等異常聲音時,立即將當前位置信息通過短信和郵件等形式通知相關(guān)的護林人員。APP起始界面如圖5所示。

圖5 APP起始界面
3.2.1 對當前環(huán)境聲音采集
通過手機內(nèi)置的麥克風捕獲音頻數(shù)據(jù)和存儲[5],本系統(tǒng)采用間斷錄音上傳的方式進行工作,每次錄音時長為5 s左右,完成錄音后實時上傳到華為云平臺的在線服務進行聲音識別。
3.2.2 上傳音頻文件訪問在線服務
在線服務的狀態(tài)處于“運行中”時,會為用戶提供可調(diào)用的API,API為標準Restful API。可以通過Token認證、AK/SK簽名認證和APP認證3種方式調(diào)用在線服務,在線服務將識別結(jié)果以json格式返回給用戶。通過判斷返回的識別結(jié)果決定是否要發(fā)送報警信息。
3.2.3 使用高德地圖平臺實現(xiàn)定位功能
在高德開放平臺注冊賬號并創(chuàng)建新應用,創(chuàng)建的應用如圖6所示,選擇綁定的服務為“Android平臺SDK”,獲取相應的安全碼并配置相關(guān)文件,獲取定位數(shù)據(jù)的過程包括初始化定位、配置參數(shù)并啟動定位、選擇相應的定位模式、獲取定位結(jié)果和停止定位。

圖6 使用高德開發(fā)平臺創(chuàng)建應用
高精度定位模式:同時使用網(wǎng)絡定位和GPS定位,優(yōu)先返回最高精度的定位結(jié)果和對應的地址描述信息。
低功耗定位模式:不會使用GPS和其他傳感器,只會使用網(wǎng)絡定位(Wi-Fi和基站定位)。
僅用設備定位模式:不需要連接網(wǎng)絡,只使用GPS進行定位,這種模式下不支持室內(nèi)環(huán)境的定位,需要在室外環(huán)境下才可以成功定位。
本系統(tǒng)結(jié)合實際應用需求優(yōu)先選擇高精度定位模式,系統(tǒng)設置以單次定位為主,當聲音數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時才會獲取當前的位置信息。通過解析AMapLocation對象的具體字段,可以獲取當前的緯度、經(jīng)度、精度信息、地址、國家信息、省信息、城市信息、城區(qū)信息、街道信息、城市編碼、地區(qū)編碼、GPS的當前狀態(tài)和定位時間等。
3.2.4 發(fā)送報警短信
Android有SmsManager發(fā)送短信和內(nèi)置Intent發(fā)送短信兩種方式[6]。本系統(tǒng)采用第一種方式,創(chuàng)建SmsManager對象之后,使用sendDataMessage()方法指定的手機號碼發(fā)送短信。聲音數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時才會執(zhí)行發(fā)送功能,把需要的地理位置信息和報警信息等發(fā)送到護林人員的通訊設備中。APP啟動運行如圖7所示。

圖7 APP啟動運行
隨著科技的快速發(fā)展,無人化監(jiān)控和無線化監(jiān)控已成為社會發(fā)展的必然需求,深度學習正在逐漸成為人工智能領(lǐng)域的主流發(fā)展方向,利用深度學習技術(shù)實現(xiàn)對聲音數(shù)據(jù)的識別可靠性正在不斷提高[7]。本系統(tǒng)通過聲音識別技術(shù)來監(jiān)聽森林的實時聲音數(shù)據(jù),當監(jiān)聽到電鋸伐木或卡車行駛等異常聲音時及時通知護林人員,更高效率地實現(xiàn)對森林生態(tài)系統(tǒng)的保護,減少了人力資源的浪費。利用太陽能板解決手機終端的無線供電需求,手機終端使用回收的舊手機進行制作,從而減少對電能資源和終端設備資源的消耗。