警报系统技术方案

用于警报系统（100）的检测器（10）可操作以监测被监测区域的扰动。该检测器包括第一神经网络，该第一神经网络已被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被警报系统（100）触发的假警报与在正常操作模式下警报应被触发的扰动。检测器（10）被配置成接收来自用户的指令检测器（10）进入训练模式的输入。该输入包括分类设置，该分类设置指令检测器（10）将检测器（10）处于训练模式时记录的后续扰动标记为指示假警报的扰动，或者标记为在正常操作模式下警报应被触发的扰动。

【技术实现步骤摘要】
警报系统
本专利技术涉及用于包括神经网络的警报系统的检测器、用于警报系统的训练系统以及训练警报系统的方法。检测器的神经网络被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被警报系统触发的假警报与在正常操作模式下应该触发警报的扰动。本专利技术对于但不限于用于检测被监测区域中入侵者的入侵者警报系统可特别有用。
技术介绍
某些区域被配备警报系统是常见的。这些区域包括私人住宅、办公室、商店或其他商业场所。当这些区域无人值守时，通常装备警报系统，以便检测不想要的扰动(诸如入侵者)的出现。降低警报系统中的假警报率是值得期望的。假警报可能使执法部门由于对付假警报而产生在能够响应真正的紧急情况中的延迟。一些系统向当地执法部门注册，并且当警报被触发时，执法部门将会到场。如果假警报过于频繁，则这些场所可能会被从登记册中删除，并且当警报被触发时，执法人员将不再到场。类似地，如果警报过于频繁地被激活，则邻居可能会忽略它。如果系统是被监测系统，并且太多的假警报被触发，则也可能会带来成本。由于假警报的数量过多，用户可能也变得不愿意装备警报。这然后使得该区域容易受到入侵者攻击。应当理解，当存在真正的入侵者时，减少未能触发警报的发生也是重要的。许多传统的安全系统使用运动检测器，其检测由体温(红外能量)生成的无源红外(PIR)信号。“无源”是指系统的传感器检测由其他物体产生的信号，但自身不发射这些信号。无源红外传感器被广泛用在家庭安全系统中。典型系统的传感器可以检测到它监测的区域中的热量和热源的移动，从而将这个区域划分成保护性“网格”。如果移动对象出现在太多网格区中和/或红外能级跨网格区快速变化，则传感器跳闸，从而触发警报。其他安全系统利用有源信号，诸如超声或射频场。“有源”是指传感器发射信号并检测对应的反射信号。例如，传感器可以发射无线电脉冲并测量来自移动对象的反射，以便检测其移动。传感器还能遵循类似的原理从LED发射红外信号。典型的警报系统，诸如家用警报系统，被设计成检测被监测区域内的人类入侵者。然而，其他扰动也可能触发警报。例如，宠物、机器人真空吸尘器、移动风扇或类似装置可能会触发警报。由来自供暖系统、空调系统或打开的窗户/门的气流引起的被监测区域中对象的移动也可能触发警报。此外，机械振动、电磁扰动、热气流和白光辐射能触发警报。典型的安全系统在销售给客户之前进行广泛测试。测试通常涉及在测试区域中的模拟场景。例如，这些模拟可能是入侵者闯入一所房子或商店。模拟在受控环境中运行，以允许安全系统检测入侵者并触发适当的响应。测试持续进行，直到安全系统达到所要求的准确级别。在警报可以被认证以供使用之前，需要一定的级别。安全系统的测试可能是一个漫长的过程，并且模拟场景通常并不是真实情况的完美表现。当安装安全系统时，可能存在许多其他环境因素，这些因素在模拟场景中没有考虑到。因此，需要一种检测器和关联的警报系统，以在安装位置获得更好的准确度。还值得期望的是在不以增加的测试时间为代价的情况下实现这种提高的准确度，并且因此提供一种能快速推向市场的检测器和关联的警报系统是有利的。
技术实现思路
根据第一方面，本专利技术提供了一种用于警报系统的检测器，其中该检测器可操作以监测被监测区域的扰动，其中该检测器包括由拓扑和第一参数集定义的第一神经网络，其中第一神经网络已被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被警报系统触发的假警报和在正常操作模式下警报应被触发的扰动，其中检测器被配置成接收来自用户的指令检测器进入训练模式的输入，并且其中该输入包括分类设置，该分类设置指令检测器将检测器处于训练模式时记录的后续扰动标记为指示假警报的扰动，或者标记为在正常操作模式下警报应被触发的扰动。因而，用户可以将检测器设置为训练操作模式。当这样做时，用户可以设置适用于该特定会话的分类设置。分类设置可以或者指令检测器将检测器处于训练模式时记录的后续扰动标记为指示假警报的扰动(“假警报”训练模式)，或者标记为在正常操作模式下警报应被触发的扰动(“真警报”训练模式)。例如，用户可以确保被监测区域没有人在里面，使得被监测区域对于人是不可接近的，并且然后可以将检测器设置为训练模式。在这种情况下，当将检测器设置为训练模式时，用户可以设置分类设置，以便规定在检测器处于训练模式时发生的任何扰动都应该被标记为指示假警报(即，当在正常操作模式下时警报不应被激活的扰动)。在工作时，这建立了能够潜在地引起假警报的环境因素的基线。这些环境因素可特定于检测器被安装在其中的特定被监测区域。备选地，用户可以将检测器设置成训练模式，并且可以设置分类设置，以便规定在警报处于训练模式时发生的任何扰动应该被标记为在正常操作模式下警报应被触发的扰动(“真警报”训练模式)。然后，用户能模拟入侵者可能执行的各种活动(例如，打开窗户或门以及在被监测区域周围移动)。检测器可以包括被配置成发送和接收信息的通信接口。通信接口可以是任何有线或无线接口。无线接口的例子包括WiFi、蓝牙、ZigBee等。检测器可以被配置成检测红外辐射、声波、超声波和射频波中的至少一种。例如，检测器可以是PIR传感器。检测器可以利用诸如超声、红外或雷达的有源信号，并且可以发射脉冲信号并测量移动对象的反射，以便检测其移动。因此，检测器可以包括至少一个换能器，该换能器可操作以接收红外辐射、声波、超声波和射频波中的至少一种，并且可操作以将接收到的量转换成电信号。该检测器可以包括至少一个换能器，该换能器可操作以生成红外辐射、声波、超声波和射频波中的至少一种。检测器可以将检测到的量转换成电信号。这些电信号可以被处理以从电信号中提取特征参数。例如，特征参数可以包括频率、相移、时间延迟、最大值、最小值和平均值、振幅、相位谱分量、强度和持续时间中的至少一个。检测器可以包括处理器，该处理器可操作以处理由检测器接收到的电信号。不但具有训练模式，检测器还可以可操作在正常操作模式下。正常模式可对应于检测器被装备好，即，可操作以检测扰动并在如果适当的情况下生成警报(即，如果扰动没有被作为假警报而不予理会)。此类正常模式可以例如在被监测空间是安全的并且在被监测区域中没有人时被激活。例如，在检测器被设置在家中的情况下，当居民白天离开家或者当居民晚上睡觉时，检测器可以被设置为操作在正常模式下(即，检测器可以被装备)。检测器也可以具有不活动模式(即关闭模式)。当被监测区域中有授权人员时，通常会设置这种模式。例如，在检测器被设置在家中的情况下，当居民在白天时间期间在家中出现并活动时，检测器可以被设置为操作在不活动模式下。在正常操作模式下，检测器可以被配置成将电信号的特征参数输入到神经网络中，并计算神经网络响应，以确定检测到的扰动是否是假警报(并且因此可以被忽略，而不触发警报)，或者扰动是否潜在地可能由入侵者引起，使得应该触发警报。检测器可以被配置成当处于训练模式时，向存储装置发送电信号的特征参数和关联的标签（即，标记为假警报，或标记为在正常操作模式下警报应被触发的扰动，这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于警报系统的检测器，其中所述检测器可操作以监测被监测区域的扰动，/n其中所述检测器包括由拓扑和第一参数集定义的第一神经网络，其中所述第一神经网络已被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被所述警报系统触发的假警报与在所述正常操作模式下警报应被触发的扰动，/n其中所述检测器被配置成接收来自用户的指令所述检测器进入训练模式的输入，并且其中所述输入包括分类设置，所述分类设置指令所述检测器将所述检测器处于所述训练模式时记录的后续扰动标记为指示假警报的扰动，或者标记为在所述正常操作模式下所述警报应被触发的扰动。/n

【技术特征摘要】
20190424 EP 19170903.91.一种用于警报系统的检测器，其中所述检测器可操作以监测被监测区域的扰动，
其中所述检测器包括由拓扑和第一参数集定义的第一神经网络，其中所述第一神经网络已被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被所述警报系统触发的假警报与在所述正常操作模式下警报应被触发的扰动，
其中所述检测器被配置成接收来自用户的指令所述检测器进入训练模式的输入，并且其中所述输入包括分类设置，所述分类设置指令所述检测器将所述检测器处于所述训练模式时记录的后续扰动标记为指示假警报的扰动，或者标记为在所述正常操作模式下所述警报应被触发的扰动。


2.如权利要求1所述的检测器，其中所述检测器包括被配置成发送和接收信息的通信接口。


3.如权利要求1或2所述的检测器，其中所述检测器被配置成检测红外辐射、声波、超声波和射频波中的至少一种，并且被配置成将检测到的量转换成电信号。


4.如权利要求3所述的检测器，其中所述检测器被配置成从所述电信号中提取特征参数。


5.如权利要求4所述的检测器，其中在正常操作模式下，所述检测器被配置成将所述电信号的所述特征参数输入到所述神经网络中，并计算所述神经网络响应，以确定检测到的扰动是否是假警报，或者是否应该触发所述警报。


6.如权利要求4或5所述的检测器，其中当处于所述训练模式时，所述检测器被配置成将所述电信号的所述特征参数发送到存储装置。


7.一种警报系统，包括如任一前述权利要求所述的检测器和配置成存储由所述检测器记录的所标记的扰动的所述电信号的所述特征参数的存储装置，其中所述存储装置包括配置成发送和接收信息的通信接口。


8.如权利要求7所述的警报系统，包括用户界面，所述用户界面允许所述用户将所述检测器置于训练模式，并且其中所述用户界面允许所述用户设置分类设置，所述分类设置指示在所述检测器处于所述训练模式时记录的后续扰动应该被标记为指示假警报的扰动，还是标记为在所述正常操作模式下所述警报应被触发的扰动，
其中所述用户界面被配置成由具有被配置成发送和接收信息的通信接口的用户装置运行。


9.如权利要求7或8所述的警报系统，包括远程训练系统，其中所述远程训练系统包括被配置成发送和接收信息的通信接口，其中所述远程训练系统包括第二神经网络，所述第二神经网络具有与所述第一神经网络相同的拓扑并且由第二参数集定义，其中所述第二神经网络已经被训练成区分在正常操作模式下不应导致警报被所述警报系统触发的假警报与在所述正常操作模式下警报应被触发的扰动，其中所述远程训练系统存储扰动的现有训练集，所述现有训练集中的扰动的集合被标记为指示假警报的扰动，或者标记为在所述警报系统的所述正常操作模式下所...

【专利技术属性】
技术研发人员：T利塞夫斯基，R鲁塞克，
申请(专利权)人：开利公司，
类型：发明
国别省市：美国;US