[发明专利]一种基于磁感应信号的移动设备监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于磁感应信号的移动设备监控方法，其特征在于，包括：

收集环境磁感应数据，

对所述磁感应数据进行预处理，

对预处理后的磁感应数据进行特征提取，

将提取的特征输入预训练好的识别模型，输出识别结果，其中，所述识别结果包括使用设备的用户、设备类别和当前运行的应用中的一个或多个；

所述对所述磁感应数据进行预处理，包括：

采用高斯滤波算法进行平滑滤波，

采用快速傅里叶变换得到频域信号，

采用主成分分析提取其主要成分；

所述识别结果包括使用设备的用户、设备类别和当前运行的应用，

所述将提取的特征输入预训练好的识别模型，输出识别结果，具体包括：

将提取的特征输入预训练好的识别模型，

根据提取的特征识别得到设备类别，

根据提取的特征和得到的设备类别识别得到当前运行的应用，

根据提取的特征、得到的设备类别和当前运行的应用识别得到使用设备的用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于磁感应信号的移动设备监控方法，其特征在于，所述对预处理后的磁感应数据进行特征提取，包括：

进行对预处理后的磁感应数据进行时间窗口划分；

使用全连接卷积神经网络模型基于单个时间窗口的时域信号和频域信号进行特征提取。

3.根据权利要求1所述的一种基于磁感应信号的移动设备监控方法，其特征在于，所述识别模型为包含时域和频域特征的长短期记忆全卷积神经网络。

4.一种基于磁感应信号的移动设备监控系统，其特征在于，包括贴片式磁力传感器，以及与贴片式磁力传感器连接的上位机，所述上位机包括：

数据预处理模块，接收贴片式磁力传感器发送的环境磁感应数据，并对所述磁感应数据进行预处理，

特征提取模块，对预处理后的磁感应数据进行特征提取，

识别分类模块，用于将提取的特征输入预训练好的识别模型，输出识别结果，其中，所述识别结果包括使用设备的用户、设备类别和当前运行的应用中的一个或多个；

所述对所述磁感应数据进行预处理，包括：

采用高斯滤波算法进行平滑滤波，

采用快速傅里叶变换得到频域信号，

采用主成分分析提取其主要成分；

所述识别结果包括使用设备的用户、设备类别和当前运行的应用，

所述将提取的特征输入预训练好的识别模型，输出识别结果，具体包括：

将提取的特征输入预训练好的识别模型，

根据提取的特征识别得到设备类别，

根据提取的特征和得到的设备类别识别得到当前运行的应用，

根据提取的特征、得到的设备类别和当前运行的应用识别得到使用设备的用户。

5.根据权利要求4所述的一种基于磁感应信号的移动设备监控系统，其特征在于，所述贴片式磁力传感器和上位机通过无线通信方式传输数据。

6.根据权利要求4所述的一种基于磁感应信号的移动设备监控系统，其特征在于，所述对预处理后的磁感应数据进行特征提取，包括：

进行对预处理后的磁感应数据进行时间窗口划分；

使用全连接卷积神经网络模型基于单个时间窗口的时域信号和频域信号进行特征提取。