一种基于声振数据融合的无人碾压压实质量智能分析方法

本发明公开一种基于声振数据融合的无人碾压压实质量智能分析方法，包括：1)利用安装于无人碾轮毂上的加速度传感器，收集压实全过程的振动信号；2)收集压实全过程的声波信号；3)基于1D‑GAN网络对信号进行增强；4)分别提取振动信号与声波信号的特征；5)通过卷积、池化步骤后实现特征层级的融合；6)通过将所有提取的振动和声学特征送入全连接层来实现，在全连接层中实现特征融合的过程；7)将融合特征与压实指标干密度建立联系，提取压实质量评价指标；8)基于强算力GPU搭建深度学习框架，训练模型；9)完成对仓面压实质量的分析，并对现场生产作业进行指导；本发明解决人工特征提取过度依赖经验性的问题，提高压实质量预测模型的精度。