基于监控相机音频数据的风速测量深度学习方法及系统

本发明属于气象学、计算机听觉、深度学习技术领域，公开了一种基于监控相机音频数据的风速测量深度学习方法及系统，包括：监控音频数据的分离与获取；提取监控风声的均方根能量和MEL频谱图作为风声的时、频域特征；引入双注意力机制，建立SA‑CNN风声频域特征提取深度学习模型和CA‑CNN风声时域特征提取深度学习模型，进而形成风速测量深度学习模型。本发明从监控相机这一崭新视角，将监控风声的时频域特征进行融合实现风速的精准计算。本发明易于部署和实施，无需对已安装的监控相机进行拆卸和标定，便于气象、交通、城市管理等部门的引入和应用。