本發明專利技術實施例公開了一種基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測方法、裝置、設備及介質，該方法包括：接收預置的MEMS傳感器的檢測請求；根據預置的第一生成式對抗網絡生成多組所述MEMS傳感器的第一輸入信號；將多組所述第一輸入信號輸入至所述MEMS傳感器中，得到每組所述第一輸入信號的第一輸出信號；將每組所述第一輸出信號輸入至預置的第二生成式對抗網絡中，得到每組所述第一輸出信號的特征圖；將所述特征圖輸入至預置的VGG神經網絡中，得到所述MEMS傳感器的檢測結果。本發明專利技術基于神經網絡技術，不僅提升了MEMS傳感器檢測的可靠性和準確性，同時還提高了對MEMS傳感器的多樣性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于神經網絡，尤其涉及一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、mems(mems,micro-electro-mechanical?system，微電子機械系統)傳感器為采用微電子和微機械加工技術制造出的新型傳感器，與傳統的傳感器相比，mems傳感器具有體積小、重量輕、成本低、功耗低、可靠性高、易于集成并進行批量化生產等特點，同時由于mems傳感器具備微米量級的特征尺寸，進而使得mems傳感器可以完成某些傳統的傳感器所無法實現的功能。
2、現有技術中，在mems傳感器是否存在異常進行檢測時，通常采用單一的輸入信號以得到輸出信號，然后將輸出信號與期望輸出信號的值進行誤差分析，若誤差在可接受的范圍內，則判定mems傳感器不存在異常，但是采用該方法檢測mems傳感器是否異常時，mems傳感器可能因環境因素的影響而導致mems傳感器的輸出值處于誤差允許的范圍之內，進而導致在對mems傳感器進行異常檢測時存在著準確度不高的問題。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供了一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法、裝置、設備及介質，旨在解決現有技術中在對mems傳感器的進行異常檢測時，準確率不高的問題。
2、第一方面，本專利技術提供了一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
3、第一獲取單元，獲取預置的正常mems傳感器、預置的異常mems傳感器輸出的多組第二輸出信號；
>4、第一訓練單元，根據所述第二輸出信號對所述第一生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第一生成式對抗網絡；5、第三獲取單元，獲取所述第一生成式對抗網絡訓練時輸出的多組第二輸入信號；
6、第五輸入單元，將多組所述第二輸入信號輸入至任意mems傳感器中，得到多組第三輸出信號；
7、第三訓練單元，根據多組所述第三輸出信號對所述第二生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第二生成式對抗網絡；
8、接收單元，接收預置的mems傳感器的檢測請求；
9、第一生成單元，根據預置的第一生成式對抗網絡生成多組所述mems傳感器的第一輸入信號；
10、第一輸入單元，將多組所述第一輸入信號輸入至所述mems傳感器中，得到每組所述第一輸入信號的第一輸出信號；
11、第二輸入單元，將每組所述第一輸出信號輸入至預置的第二生成式對抗網絡中，得到每組所述第一輸出信號的特征圖；
12、第三輸入單元，將所述特征圖輸入至vgg神經網絡中，得到所述mems傳感器的檢測結果。
13、優選地，在根據多組所述第三輸出信號對所述第二生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第二生成式對抗網絡之后，上述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法還包括：根據所述第二生成式對抗網絡訓練時輸出的特征圖對所述vgg神經網絡進行訓練，得到訓練后的vgg神經網絡。
14、第二方面，本專利技術還提供了一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測裝置，其包括：
15、第一獲取單元，用于獲取預置的正常mems傳感器、預置的異常mems傳感器輸出的多組第二輸出信號；
16、第一訓練單元，用于根據所述第二輸出信號對所述第一生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第一生成式對抗網絡；
17、第三獲取單元，用于獲取所述第一生成式對抗網絡訓練時輸出的多組第二輸入信號；
18、第五輸入單元，用于將多組所述第二輸入信號輸入至任意mems傳感器中，得到多組第三輸出信號；
19、第三訓練單元，用于根據多組所述第三輸出信號對所述第二生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第二生成式對抗網絡；
20、接收單元，用于接收預置的mems傳感器的檢測請求；
21、第一生成單元，用于根據預置的第一生成式對抗網絡生成多組所述mems傳感器的第一輸入信號；
22、第一輸入單元，用于將多組所述第一輸入信號輸入至所述mems傳感器中，得到每組所述第一輸入信號的第一輸出信號；
23、第二輸入單元，用于將每組所述第一輸出信號輸入至預置的第二生成式對抗網絡中，得到每組所述第一輸出信號的特征圖；
24、第三輸入單元，用于將所述特征圖輸入至vgg神經網絡中，得到所述mems傳感器的檢測結果。
25、優選地，所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測裝置，還包括：第四訓練單元，用于根據所述第二生成式對抗網絡訓練時輸出的特征圖對所述vgg神經網絡進行訓練，得到訓練后的vgg神經網絡。
26、第三方面，本專利技術提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至2中任一項所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法。
27、第三方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序當被處理器執行時使所述處理器執行如權利要求1至2中任一項所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法。
28、本專利技術所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法預先采用訓練好的生成式對抗網絡生成mems傳感器可輸出差異性較大的信號，然后將該信號輸入至待檢測的mems傳感器中并將待檢測的mems傳感器輸出的信號輸入至另外一個訓練好的生成式對抗網絡中，得到相應的特征圖，然后對該特征圖進行分類識別以實現對待檢測的mems傳感器的分類，進而提升了mems傳感器檢測的可靠性和準確性，同時還提高了對mems傳感器的多樣性。
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【技術保護點】
1.一種基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測方法，其特征在于，根據多組所述第三輸出信號對所述第二生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第二生成式對抗網絡之后，還包括：
3.一種基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測裝置，其特征在于，包括：
4.根據權利要求3所述的基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測裝置，其特征在于，還包括：
5.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至2中任一項所述的基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測方法。
6.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序當被處理器執行時使所述處理器執行如權利要求1至2中任一項所述的基于神經網絡的MEMS傳感器的檢測方法。
【技術特征摘要】
1.一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測方法，其特征在于，根據多組所述第三輸出信號對所述第二生成式對抗網絡進行訓練，得到訓練后的第二生成式對抗網絡之后，還包括：
3.一種基于神經網絡的mems傳感器的檢測裝置，其特征在于，包括：
4.根據權利要求3所述的基于神經網絡的mems傳感器的檢測裝置，其特征在于，還包...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王小平，曹萬，熊波，
申請(專利權)人：武漢飛恩微電子有限公司，
類型：發明
國別省市：
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