[发明专利]一种用于光纤围栏安防系统的围栏入侵识别方法

摘要

本发明公开一种用于光纤围栏安防系统的围栏入侵识别方法，测量并存储光纤围栏振动信号；利用过零率阈值方法，截取大于阈值参数的光纤振动异常信号块；接着，计算异常信号块的五组特征参数，最后，利用人工神经网络方法对特征参数进行训练，对未知安防入侵的振动信号进行识别。本发明在光纤围栏安防系统中运用了两级入侵行为识别机制，即先对振动异常事件进行截取，再对异常事件数据进行人工网络识别，从而避免了对振动正常数据段进行智能识别的计算，使围栏安防入侵事件识别过程更具有针对性，提高了光纤围栏入侵报警系统的工作效率，此外，本发明可有效地降低大风大雨对围栏安防入侵识别的干扰，精确分辨围栏主要入侵事件。

主权项

一种用于光纤围栏安防系统的围栏入侵识别方法，包括如下步骤：(1)利用分布式光纤振动传感系统，对围栏挂网光纤振动信号进行拾取；(2)对采集的光纤振动信号进行滑动窗分帧处理，并计算分帧光纤振动信号的过零率，其中，对采集的光纤振动信号进行海明窗分帧处理，得到分帧光纤振动信号xn(m)，过零率Zn的计算方法为：Zn=12Σm=0N-1|sgn[xn(m)]-sgn[xn(m-1)]|]]>其中，sgn[]是符号函数，即：sgn[x]=1,(x≥0)-1,(x<0),]]>N为信号帧长；(3)设定过零率阈值，对大于过零率阈值参数的光纤振动异常信号块进行截取，以获取异常振动块；(4)分别提取过零率异常的异常振动块的五组特征参数，它们分别是：过零率总数、短时能量、持续时间、最大振动上升沿角度及末尾极值下降沿斜率，其中短时能量为：En=Σm=0N-1xn2(m)]]>N为信号帧长；其中最大振动上升沿角度定义为：假设异常振动块的起始振动坐标点为(x1,y1),幅值最大振动点的坐标为(x2,y2),则最大振动上升沿角度θ是θ＝argtan((y2‑y1)/(x2‑x1))优选地，上述步骤(4)中所述的为末尾极值下降沿斜率定义为：假设异常振动块第一个极大值点的振动坐标点为(x3,y3),截止点的坐标为(x4,y4),则末尾极值下降沿斜率k是：k＝(y4‑y3)/(x4‑x3)；(5)最后利用人工神经网络方法，对已知入侵行为的五组特征参数进行训练，并对未知入侵行为的光纤振动信号进行识别。