周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质，属于安防技术领域，包含：在设定周界铺设连续振动光纤；用高采样频率采集光纤振动信号；对高频采样的原始振动信号直接进行频谱分析；根据频谱分析结果对原始振动信号设置滤波器参数进行高通滤波；结合计算效率及特征提取信息的有效性，对滤波后的振动信号进行小波包分解；对小波包分解后的小波系数进行小波能量计算；根据预设的小波包能级等级阈值与入侵事件类型的对应关系，判断入侵类型。本发明专利技术实现自动且精确判定周界入侵类型的技术效果。技术效果。技术效果。

【技术实现步骤摘要】
周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质


[0001]本专利技术涉及安防
，尤其涉及一种周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质。

技术介绍

[0002]周界安防在边境保护、核电站、发电站等重点区域的应用广泛，如果这些区域的安全不能得以保障，较为严重的话会影响一个国家经济的发展。而传统的振动光纤算法都是采用分帧及提取时域特征指标的方法，此方法在工程应用上较为广泛，但是其判断的精准度不高，且难以识别出入侵的类型。在人工智能与大数据高速发展的今日，显然传统方法很难满足如今的工程应用。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术要解决的技术问题是提供一种周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质,以解决周界入侵判断不准确、无法判断入侵类型的问题。
[0004]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
[0005]根据本专利技术的一个方面，提供的一种周界入侵的判断方法，包括：
[0006]在设定周界铺设连续振动光纤；
[0007]用高采样频率采集光纤上的振动信号；
[0008]对高频采样获得的原始振动信号直接进行频谱分析；
[0009]根据频谱分析结果设置滤波器参数对原始振动信号进行高通滤波；
[0010]结合计算效率以及特征提取信息的有效性，对滤波后的振动信号进行小波包分解；
[0011]对小波包分解后的小波系数进行小波能量计算；
[0012]根据预设的小波包能级等级阈值与入侵事件类型的对应关系，判断入侵类型。
[0013]进一步的，所述高频采样的采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。
[0014]进一步的，所述的频谱分析包括对信号进行FFT变换，并在频谱分析中选用矩形窗以防止频谱泄漏。
[0015]进一步的，所述高通滤波包括选用无入侵情况下的振动信号作为基础信号进行高通滤波，处理不同环境的背景噪声。
[0016]进一步的，所述综合计算效率与特征的有效性包括：选用db4小波基，以及分解层数为4。
[0017]进一步的，所述方法的步骤对小波包分解后的小波系数进行小波能量计算进一步设置为：计算所有分解节点小波包能量的平均小波包能量。
[0018]进一步的，所述入侵类型包括无入侵、晃动、敲击一种或多种。
[0019]根据本专利技术的另一个方面，提供的一种监控服务器，包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，至少一个应用程序被
配置为用于执行上述任一周界入侵的判断方法。
[0020]根据本专利技术的再一个方面，提供的一种计算机可读的存储介质，计算机可读的存储介质上存储至少一个应用程序，所述至少一个应用程序被配置为用于执行上述任一周界入侵的判断方法。
[0021]本专利技术实施例的周界入侵的判断方法、监控服务器及存储介质，通过在周界周围设置振动光纤，然后采集并分析振动光纤上的信号来判断信号类型，从而判断出入侵及入侵类型，大大提高了检测精度。
附图说明
[0022]图1是本专利技术其中一个实施例中周界入侵的判断方法的实现流程示意图；
[0023]图2是振动光纤的振动原始信号；
[0024]图3是振动光纤原始振动信号频谱；
[0025]图4是振动光纤滤波后振动信号；
[0026]图5是小波分解后的信号；
[0027]图6是小波能量与入侵种类间的关系。
具体实施方式
[0028]为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0029]如图1所示，为本申请其中一个实施例提供的周界入侵的判断方法，包括步骤：
[0030]S1，在设定周界铺设连续振动光纤；
[0031]设定周界，就是在需要进行周界安全检测的范围，例如边境线处的围栏、核电站的周围的围栏等。连续振动光纤为相对的概念，可以在一个分段或一个分区为连续光纤，一个大的范围可以包括几段的连续光纤。
[0032]S2，用高采样频率采集光纤上的振动信号；
[0033]优选的，高频采样的采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。
[0034]S3，对高频采样获得的原始振动信号直接进行频谱分析；
[0035]具体的，频谱分析包括对信号进行FFT变换，并在频谱分析中选用矩形窗以防止频谱泄漏。
[0036]S4，根据频谱分析结果设置滤波器参数对振动信号进行高通滤波；
[0037]其中，高通滤波包括选用无入侵情况下的振动信号作为基础信号进行高通滤波，处理不同环境的背景噪声，即对采集的原始振动光纤在无入侵的情况下进行高频采样，得到如图2所示的原始光纤振动信号x(n)，然后对原始振动信号进行直接的FFT频谱分析，即可得到原始振动光纤的频谱Y(f)。如图3所示，最终根据频谱中的主要谱线进行滤波器参数的设置。例如图3所示的频谱，主要谱线在60Hz一下，因此该滤波器的设置为高通滤波器，截止频率为60Hz,最终可以得到如图4所示的经过滤波器滤波后的滤波信号F(n)。
[0038]S5，结合计算效率以及特征提取信息的有效性，对滤波后的振动信号进行小波包分解；
[0039]小波包分解后的信号如图5所示。在滤波信号的基础上对信号进行小波包分解，其中分解层数越多，就会对信号的频带划分的越细化，包含的信息也会越多；但是带来的问题就是分解的特征维数也是成倍的增加，导致特征提取的算法计算速度下降，严重影响计算效率。综合考虑计算效率与信号提取的有效特征，对光纤振动信号采取小波基为db4，分解层数为四层对滤波后的振动信号进行小波包分解,得到每一个分解系数C
j
(n)。
[0040]S6，对小波包分解后的小波系数进行小波能量计算；
[0041]优选的，计算所有分解节点小波包能量的平均小波包能量。
[0042]进一步在信号C
j
(n)的基础上，提取各个子频带的小波能量E
j
，其中小波能量计算公式如下式：
[0043][0044]S7，根据预设的小波能量阈值，判断是否有入侵事件；如果有，则根据预设的小波包能级等级阈值与入侵事件类型的对应关系，判断入侵类型。
[0045]其中，入侵类型包括晃动、敲击一种或多种。
[0046]最终在实际工程中的效果图如图6所示，包括了无入侵、敲击、晃动三种类型的小波包能量只，可以看出在无人入侵时检测到的小波能量最小，其次是敲击，小波能量最大的是晃动。因此，根据环境的需要，设定不同的小波能量阈值即可将不同种类的入侵进行划分。例如，将是否有入侵的小波包能量阈值设置为1，低于这个值的信号，代表无入侵；将能量值介于1
‑
20之间的，定义为敲击类型，将能量值大于20的定义为晃动，即可实现入侵类型的自动且精确的判断。还可以进一步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种周界入侵的判断方法，包括：在设定周界铺设连续振动光纤；用高采样频率采集光纤上的振动信号；对高频采样获得的原始振动信号进行频谱分析；根据频谱分析结果设置滤波器参数对振动信号进行高通滤波；结合计算效率以及特征提取信息的有效性，对滤波后的振动信号进行小波包分解；对小波包分解后的小波系数进行小波能量计算；根据预设的小波包能级等级阈值与入侵事件类型的对应关系，判断入侵类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述高频采样的采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的频谱分析包括对信号进行FFT变换，并在频谱分析中选用矩形窗以防止频谱泄漏。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述高通滤波包括选用无入侵情况下的振动信号作为基础信号进行高通滤波，处理不同环境的背景噪声。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘琢，郝富强，龚敏，彭志斌，陆振国，罗杰，余太平，陈华平，丁会霞，刘宇鹏，贺东台，
申请(专利权)人：深圳市行健自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：