The invention discloses a distributed optical fiber vibration intrusion recognition system, including the distributed optical fiber vibration sensing system used to identify the fiber fence intrusion vibration signal; abnormal vibration of block truncation of the optical fiber vibration signal acquisition module, the sub frame processing, calculation of frame fiber vibration signal zero crossing rate; the interception of abnormal vibration block; feature extraction module provide, as characteristic parameters of artificial neural network pattern recognition; artificial neural network module, through the training of the known intrusions parameters for accurate identification of vibration data of unknown intrusion events. The present invention in optical fiber fence security system uses two level intrusion recognition mechanism, which is to the abnormal vibration events were intercepted, then artificial neural network recognition of abnormal event data, thus avoiding the calculation of the intelligent recognition of the vibration of the normal data segment, the security fence intrusion event recognition process is more targeted, improve a fiber fence intrusion alarm system efficiency.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤围栏安防领域,尤其涉及一种分布式光纤围栏振动入侵识别系统。
技术介绍
光纤围栏以光纤振动作为传感对象,具有监测范围广、灵敏度高、环境适应性好、抗干扰能力强等多方面优势,在安防领域有着广泛地应用。光纤围栏安防报警系统的工作原理为:当围栏入侵行为产生时(如攀爬、踩踏、摇晃、挤压等),可使围栏上的光纤产生微小振动;利用传感光纤对上述振动信号进行实时采集,结合先进的信号处理及模式识别手段,对围栏入侵行为进行识别,并将入侵报警信息(包含报警位置、报警类型、持续时间等)实时、可靠地上报给安防管理系统。安防报警系统的关键是入侵识别算法。现有大多数光纤围栏安防系统依靠能量阈值或过零率阈值方式对入侵事件进行识别,较好的解决了入侵行为报警问题,但它不能准确辨识脚踹、攀爬等具体入侵行为。与此同时,大风暴雨等恶劣自然环境下的光纤振动也极易被识别为入侵行为,导致大量误报现象的发生。虽然具有模式识别功能的光纤围栏安防系统能精准识别围栏入侵具体行为事件,但该系统存在着大量冗余计算,即对所有光纤振动信号进行模式识别处理,缺乏对正常振动数据和异常数据的区分,导致光纤围栏安防系统数据处理量大的问题。事实上,屏蔽大风大雨等无害事件的干扰,对围栏入侵主要事件(如剪网、攀爬等)进行精准识别,已成为光纤围栏安防系统实际应用急需解决的两个重要问题。本专利技术提出一种新型的分布式光纤振动入侵识别方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种分布式光纤振动入侵识别系统,其通过简单的光纤围栏振动信号测量,采用过零率阈值方法截取光纤振动异常数据块;接着采用特征提取技术,从振动异常 ...
【技术保护点】
一种分布式光纤振动入侵识别系统,其特征在于所述分布式光纤振动入侵识别系统包括分布式光纤振动传感系统,用以识别围栏入侵光纤振动信号;异常振动块截取模块,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;通过设定过零率阈值,对大于过零率阈值参数的光纤振动异常的异常振动块进行截取;特征提取模块,分别计算异常振动块的过零率总数、短时能量、持续时间、最大振动上升沿角度及极值末尾下降沿斜率,为人工网络模式识别方法提供特征参数;人工神经网络模块,通过对已知入侵事件特征参数进行训练,对未知入侵事件的振动数据进行精确识别。
【技术特征摘要】
1.一种分布式光纤振动入侵识别系统,其特征在于所述分布式光纤振动入侵识别系统包括分布式光纤振动传感系统,用以识别围栏入侵光纤振动信号;异常振动块截取模块,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;通过设定过零率阈值,对大于过零率阈值参数的光纤振动异常的异常振动块进行截取;特征提取模块,分别计算异常振动块的过零率总数、短时能量、持续时间、最大振动上升沿角度及极值末尾下降沿斜率,为人工网络模式识别方法提供特征参数;人工神经网络模块,通过对已知入侵事件特征参数进行训练,对未知入侵事件的振动数据进行精确识别。2.如权利要求1所述的一种分布式光纤振动入侵识别系统,其特征在于所述的分布式光纤振动传感系统将传感光纤挂网安装在围栏上,利用M-Z干涉原理,以识别围栏入侵光纤振动信号。3.如权利要求1所述的一种分布式光纤振动入侵识别系统,其特征在于所述的滑动窗分帧处理使用的窗函数为海明窗。4.如权利要求1所述的一种分布式光纤振动入侵识别系统,其特征在于所述的分帧光纤振动信号Xn(m)的过零率Zn的计算方法为:Zn=12Σm=0N-1|sgn[xn(m)]-sgn[xn(m-1)]...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋超,赵国庆,冯小蔚,胡小燕,
申请(专利权)人:上海华魏光纤传感技术有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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