[发明专利]基于振动光纤和深度学习的入侵报警系统、方法及介质在审
申请号: | 201911276258.3 | 申请日: | 2019-12-12 |
公开(公告)号: | CN111145475A | 公开(公告)日: | 2020-05-12 |
发明(设计)人: | 桂小刚;张博;王静;臧元章;姜大闯;江兆凤;王翔;张磊;赵拓;杨啸宇;任玉彬 | 申请(专利权)人: | 上海微波技术研究所(中国电子科技集团公司第五十研究所) |
主分类号: | G08B13/186 | 分类号: | G08B13/186;G01H9/00 |
代理公司: | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人: | 李佳俊;郭国中 |
地址: | 200063 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于振动光纤和深度学习的入侵报警系统,包括:一级定位报警模块:对瑞利散射信号进行拉平、高通滤波、阈值设置和提取特征量,得到一级报警位置点;二级检测报警模块:根据一级报警位置点,获取视频流信息,根据深度学习YOLOV3模型融合背景差分法GMM完成入侵行为的检测,进行二级检测报警。本发明能快速得到可疑入侵信号的位置点,发生一级报警;可以准确快速地识别出是否为人为入侵,实现二级报警;成本低,准确率高。 | ||
搜索关键词: | 基于 振动 光纤 深度 学习 入侵 报警 系统 方法 介质 | ||
【主权项】:
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