[发明专利]入侵行为识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810243918.7 | 申请日： | 2018-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN108399696A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 尹崇禄 | 申请（专利权）人： | 中科润程（北京）物联科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G08B13/02 | 分类号： | G08B13/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 张海洋 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种入侵行为识别方法及装置，涉及安防的技术领域，该入侵行为识别方法包括：获取时间序列信号，其中，时间序列信号为被测围界振动的振幅随时间排列而成的序列信号；从时间序列信号中提取特征量，其中，特征量包括：被测围界振动的最大振幅、能量、频谱能量分布系数、能量变化率和能量变化率梯度的最大值；将特征量作为机器学习算法的输入量进行入侵行为识别，以通过机器学习算法的输出量确定被测围界的入侵行为类型。本发明缓解了传统机器学习识别入侵行为成本高且适用性差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 入侵行为 时间序列信号 机器学习算法 能量变化率 特征量 入侵行为类型 传统机器 分布系数 频谱能量 时间排列 提取特征 序列信号 最大振幅 输出量 输入量 安防 缓解 学习 | ||
【主权项】：
1.一种入侵行为识别方法，其特征在于，包括：获取时间序列信号，其中，所述时间序列信号为被测围界振动的振幅随时间排列而成的序列信号；从所述时间序列信号中提取特征量，其中，所述特征量包括：所述被测围界振动的最大振幅、能量、频谱能量分布系数、能量变化率和能量变化率梯度的最大值；将所述特征量作为机器学习算法的输入量进行入侵行为识别，以通过所述机器学习算法的输出量确定所述被测围界的入侵行为类型。
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