基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，该系统的具体实现步骤为步骤一：建立多传感器感知单元；步骤二：通过将微控制器连接传感器，分别对各个传感器进行数据采集；步骤三：总结实验结果，提出改进方法；步骤四：将步骤二中得到的一部分采集数据建立样本标签，制作数据集；步骤五：构造多传感器融合算法，模型采用1维卷积进行特征提取，多层感知器进行分类预测；将步骤四中带标签数据放入模型进行样本训练；步骤六：将步骤五中得到的模型转译，配合着步骤二中得到的另一部分采集数据，完成加载权重数据并进行分类预测。对比传统的信号分析算法，其泛化能力更好，对于复杂环境的感知准确度能提高一个数量级的精度。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统
本专利技术涉及周界安防技术
，具体为一种多传感器融合的分布式周界安防环境感知装置和系统。
技术介绍
周界安防环境感知装置是指通过传感器采集数据进而获取周界四周环境的信息，并通过人工智能算法进行特征提取、池化、分类等一系列操作后，感知周围环境的一种装置。该装置能有效预防和保护周界及周界内部设施遭到破坏或非法入侵。现有的技术手段主要包括3大类：1、接触式报警，该方法将开关量信号加到铁网横筋和竖筋中，并需要将多片铁网串接到一起，在施工期间及容易造成铁网之间相互短路，给施工带来了巨大的难度；并且在铁网在连接好后，由于用铁网当导线来传输开关量信号，在高低温、大风、动物撞击等情况下极容易造成断路发生，从而导致整个装置丧失检测能力。2、非接触探测报警，首先该方法多以微波感知为主要检测手段，其中由于微波传感器携带的信息较少，故需要大量的组网，在较小的区域内需要多个传感器组成阵列形式，才能有效的检测到环境的变化，应用成本较高，检测1公里的距离往往需要50万以上的费用；其二该方法所有的传感数据都需要回传服务器进行后续处理，由于前端采集的数据量较大，在网络带宽有限的情况下，其传输过程及后续处理时间就会造成检测的较慢，一般检测时间为1-2秒左右。3、视频类感知报警，该方法往往采用安防球形摄像头为图像采集装置，通过后端服务器对前端采集的图像进行处理，判断区域内是否有如异常。该种方式首先是受到天气、光线影响较大，检测准确率波动较大。其二是该种方式的视场角较大，对近处的目标检测的较好，远处小目标检测的效果较差，其三是二维摄像机不能空间定位，不好判断异常位置。除了上述几种近几年出现的较理想的周界安防检测装置外，其传统的检测方式：红外对射、电子围栏、振动光纤、泄漏电缆等都因为误报率、漏报率高的原因，很难应用在防护等级较高的领域。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，以解决一种传感器获取的数据特征信息较少的问题，通过多传感器融合在不同维度上进行独立采样，增加了样本数据的信息量、多样性。并采用深度学习、大数据技术，提高了算法的鲁棒性，进而很大的降低了系统的误报漏报率。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，该系统的具体实现步骤包括步骤一：建立多传感器感知单元；步骤二：通过将微控制器连接传感器，分别对各个传感器进行数据采集；步骤三：总结实验结果，提出改进方法；步骤四：将步骤二中得到的一部分采集数据建立样本标签，制作数据集；步骤五：构造多传感器融合算法，模型采用1维卷积进行特征提取，多层感知器进行分类预测；将步骤四中带标签数据放入模型进行样本训练；步骤六：将步骤五中得到的模型转译，配合着步骤二中得到的另一部分采集数据，完成加载权重数据并进行分类预测；并通过不断的迭代训练，最终得到理想的模型及权重数据，降低系统的误报漏报率。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：采用多传感器融合技术，将单一的一各维度上的数据，丰富为三个维度。数据量方面变为原来的3倍，数据多样性方面同样是原来的3倍，由于各传感器是相互独立的工作的，测量检测原理都不同，可形成立体感知场，由线到面再到空间的全空间感知体系。针对无线传感器的通信传输原理，将原有的单一无线传感器增加到两个，组成多输入多输出的收发通信系统。避免了信道之间的相互干扰，收端多个信号同时被严重衰减的概率就会以指数形式减少，误码率由3％降为0.6％。无线传感器与电路板之间形成一定的角度，是的链路之间的RSSI值明显增强；原来焊接在电路板上值往往在3-4左右，而形成角度后其值可达到15左右。代表着无线传感之间的连接信号质量较好，其对应的感知灵敏度也越高。优化采集方式，在一条顺序排列的总线上，由原来的顺序收发，改为交叉收发形式，使其形成的感知场覆盖范围更全面，避免了出现覆盖盲区。引入神经网络，建立多层感知器模型，运用大数据训练的方式得出权重文件，再将模型转译成微控制器能运行的C程序，最后移植到微控制内部，对新的传感器数据进行推理运算，得出分类结果。对比传统的信号分析算法，其泛化能力更好，对于复杂环境的感知准确度能提高一个数量级的精度。附图说明图1为本专利技术的数据流程框图。图2为本专利技术的装置内部组成框图。图3为本专利技术的立体感知示意图。图4a为本专利技术的无线传感器安装角度调整后示意图。图4b为本专利技术的无线传感器安装角度调整前示意图。图5a为本专利技术的无线传感器交叉采集示意图。图5b为本专利技术的无线传感器顺序采集示意图。图6a为本专利技术的ARM内核微控制器电路图。图6b为本专利技术的第一无线传感器电路图。图6c为本专利技术的第二无线传感器电路图。图6d为本专利技术的微波雷达传感器电路图。图6e为本专利技术的6轴运动传感器电路图。图6f为本专利技术的防拆开关电路图。图6g为本专利技术的电路框图。图7为本专利技术的传感器数据采集流程图。图8为本专利技术的多层感知器神经网络示意图。图9为本专利技术的神经网络模型结构图。图10为本专利技术的卷积操作过程图。具体实施方式请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，该系统的具体实现步骤为步骤一：建立多传感器感知单元；传感器包括对称设置的2个无线传感器、1个微波雷达传感器、1个6轴运动传感器和1个ARM内核微控制器；如图2所示。2个无线传感器分别为第一无线传感器和第二无线传感器；无线传感器用来获取接收的信号强度指示(RSSI)，用来判定链接质量。通常是在104us内进行基带IQ功率积分得到RSSI的瞬时值，即RSSI(瞬时)＝sum(I^2+Q^2)，1秒内8192点的平均值，RSSI(平均值)＝sum(RSSI(瞬时))/8192，通常用RSSI平均值判断干扰。本专利技术在原有单无线传感器基础上设计双传感器结构，数据的收发采用分离形式，通信方式由半工转为全双工，且根据无线通信原理MIMO(多输入输出技术)每个接收无线传感器接收来自多个发射传感器的不同信号，这些信号的衰减是相互独立的，这样接收端多个信号同时被严重衰减的概率就会以指数形式减少。6轴运动传感器通过采集的数据，主要对加速度数据进行时域、频域分析。其中加速度传感器配置角速度传感器为500Hz。本专利技术所用6轴传感器内部自带嵌入式运动驱动库(DMP)，不需微控制参与计算，大大降低了微控制器运算压力。时域上计算该装置的角度信息，频域上计算512点的z轴(周界正面方向的)FFT变换后的能量值及频率值。通过对时频域的分析能准确的分析装置运动状态，进而判断异常类型。雷达传感器利用电磁波探测目标，通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获取目标距离电磁波发射点的距离、运动方向、方位、高度等信息。雷达传感器采用的24GHz本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，其特征在于：该系统的具体实现步骤包括/n步骤一：建立多传感器感知单元；/n步骤二：通过将微控制器连接传感器，分别对各个传感器进行数据采集；/n步骤三：总结实验结果，提出改进方法；/n步骤四：将步骤二中得到的一部分采集数据建立样本标签，制作数据集；/n步骤五：构造多传感器融合算法，模型采用1维卷积进行特征提取，多层感知器进行分类预测；将步骤四中带标签数据放入模型进行样本训练；/n步骤六：将步骤五中得到的模型转译，配合着步骤二中得到的另一部分采集数据，完成加载权重数据并进行分类预测；并通过不断的迭代训练，最终得到理想的模型及权重数据，降低系统的误报漏报率。/n

【技术特征摘要】
1.基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，其特征在于：该系统的具体实现步骤包括
步骤一：建立多传感器感知单元；
步骤二：通过将微控制器连接传感器，分别对各个传感器进行数据采集；
步骤三：总结实验结果，提出改进方法；
步骤四：将步骤二中得到的一部分采集数据建立样本标签，制作数据集；
步骤五：构造多传感器融合算法，模型采用1维卷积进行特征提取，多层感知器进行分类预测；将步骤四中带标签数据放入模型进行样本训练；
步骤六：将步骤五中得到的模型转译，配合着步骤二中得到的另一部分采集数据，完成加载权重数据并进行分类预测；并通过不断的迭代训练，最终得到理想的模型及权重数据，降低系统的误报漏报率。


2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，其特征在于：步骤一具体为
所述的传感器包括对称设置的2个无线传感器、1个微波雷达传感器、1个6轴运动传感器和1个ARM内核微控制器；
2个无线传感器分别为第一无线传感器和第二无线传感器；
无线传感器、微波雷达传感器和6轴运动传感器用于采集周界附近的环境信息，ARM内核微控制器用于对采集的数据进行分析计算，判断出周界附近的物体类型以及是否有异常行为；
所述的雷达传感器进行5-8米的远距离探测，所述的无线传感器进行近距离探测，用于填补微波雷达传感器的死角；所述的6轴运动传感器进行接触探测。


3.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，其特征在于：步骤二中微控制器与传感器的连接方式为
ARM内核微控制器的型号为STM32F407；第一无线传感器与ARM内核微控制器的USART1相连，第一无线传感器的5脚、6脚对应的ARM内核微控制器引脚号为PA10、PA9；第二无线传感器与ARM内核微控制器的USART3相连，第二无线传感器的5脚、6脚对应的ARM内核微控制器引脚号为PB10、PB11；
微波雷达传感器输出2脚与ARM内核微控制器的输入捕获I/O口相连，对应ARM内核微控制器的引脚号为PA0；
6轴运动传感器与ARM内核微控制器通过IIC接口连接，用于进行寄存器的配置、数据的读取；6轴运动传感器的23、24脚对应的ARM内核微控制器引脚为PB9、PB8；6轴运动传感器的12脚为控制引脚，与ARM内核微控制器的PC0引脚相连。


4.根据权利要求3所述的基于多传感器融合的分布式周界安防环境感知系统，其特征在于：步骤三具体为
针对无线传感器的通...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴迪，张志佳，李冬，王刚伟，梁丽卓，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21