[发明专利]一种光纤围栏入侵监测系统及其模式识别方法有效

专利信息
申请号: 201310163016.X 申请日: 2013-05-06
公开(公告)号: CN103236127A 公开(公告)日: 2013-08-07
发明(设计)人: 谢鑫;吴慧娟;饶云江;牛文谦 申请(专利权)人: 无锡成电光纤传感科技有限公司
主分类号: G08B13/00 分类号: G08B13/00
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 马晓亚
地址: 214135 江苏省无锡市新区*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 光纤 围栏 入侵 监测 系统 及其 模式识别 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及周界安防技术领域,尤其涉及一种光纤围栏入侵监测系统及其模式识别方法。

背景技术

安全是一个社会和企业赖以生存和发展的基础。近年来,随着我国经济的发展,综合国力的日益强大,人民生活日渐富裕,由此人们在解决了居住问题后,日益关心的是居住是否安全。由于一些规模大、造价昂贵建筑结构的出现,其周界和财产安全存在着一定的安全隐患,如军事区域、发电厂、机场、油田油井等复杂环境周界安全及重要区域的预警尤为值得关注。不仅如此,学校周边、金融中心、居民住宅小区的安全防范也成为居民们越来越关心的问题。因此,一个安全有效的周界安防监测系统在对预防和打击犯罪,维护社会治安,预防灾害事故,减少国家、集体财产和人民生命等方面就显得尤为重要。而传统的安防预警系统主要基于电学传感器,由于受客观技术条件限制,传统电学传感器无法应用于易燃、易爆、高温、强电磁干扰等恶劣环境中,然而光纤传感器具有抗电磁干扰、电绝缘性能好、耐腐蚀、体积小、重量轻等优点,使其特别适用于如军事区域、核电站、机场、易燃易爆场所等安防系统。

但是仅仅能解决入侵报警的问题是不够的,入侵信号可分为有害信号和无害信号。其中,有害信号包括人或器械对光纤的侵扰,无害信号包括风雨、雷电以及小动物等自然环境的干扰,故如何准确分辨入侵事件中的有害信号,将无害信号屏蔽,减少不必要的虚警和误警,提高感知系统报警的智能化水平,是实际应用急需解决的重要问题。

发明内容

本发明的目的在于通过一种光纤围栏入侵监测系统及其模式识别方法,来解决以上背景技术部分提到的问题。

为达此目的,本发明采用以下技术方案:

一种光纤围栏入侵监测系统,其包括:传感光缆、波长解调仪、信号处理终端装置;

所述传感光缆铺设在围栏上,该传感光缆中串联有N个光纤布拉格光栅(FBG)振动传感器,用于感知围栏上的振动信号,输出给波长解调仪,其中,N为正整数,可根据用户实际需要设定;

所述波长解调仪与光纤布拉格光栅振动传感器连接,用于将所述振动信号转换为传感器波长变化信号,并对入侵事件的信号进行采样;

所述信号处理终端装置与波长解调仪连接,用于对波长解调仪输出的采样信号进行处理,对入侵事件类型进行识别,决定是否报警。

本发明还公开了一种基于上述光纤围栏入侵监测系统的光纤围栏入侵监测系统模式识别方法,其包括如下步骤:

步骤S101、光纤布拉格光栅振动传感器感知围栏上的振动信号,输出给波长解调仪;

步骤S102、波长解调仪将所述振动信号转换为传感器波长变化信号,并以固定时间长度对系统设计所需进行识别的各种典型入侵事件进行采集,获得到采样信号a,输出给信号处理终端装置;

步骤S103、信号处理终端装置对波长解调仪输出的采样信号a进行处理,根据分类器输出结果代表的事件模式决定是否报警。

特别地,所述步骤S103具体包括:

步骤S1031、对采样信号a进行预处理;

步骤S1032、对采样信号a的时域特征进行分析,构建采样信号a的特征矢量,并将其作为分类器的一组输入;

步骤S1033、构建基于神经网络的分类器并进行初始化,将系统设计所需进行识别的各种典型入侵事件进行预分类并确定各个典型入侵事件的分类器目标输出,利用各个典型入侵事件的特征矢量构建分类器的训练样本集,并对分类器进行训练;

步骤S1034、提取波长解调仪输出的采样信号a的特征矢量,将其输入到步骤S1033中训练好的分类器中进行输出判决,将得到的分类器输出与各个典型入侵事件的分类器目标输出进行比较,如果分类器输出与某一个典型入侵事件的目标输出的误差在一个预设范围内,则将该采样信号a归类为此种事件模式,并进行相应的报警。

特别地,所述步骤S1031具体包括:

首先对采样信号a进行去均值操作,即将采样信号的每个样值点都减去采样信号a的均值,确定一个动态阈值参数thresh,

thresh=sum(abs(a))/length(a)*(1-sum(abs(a))/length(a))6

其中,a表示采样信号,abs(a)表示对采样信号a的每个样值点取绝对值,sum(a)表示对采样信号a进行求和操作,length(a)表示采样信号a的样值点的个数;然后对采样信号a进行分段,每隔length(a)/N个点划分一个区域Q,由此可得到Q1,Q2,…,QN共N个区域,并分别在各个区域内按照以下公式统计交叉点LC的数目,

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