专利名称：宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置的利记博彩app
技术领域：
本发明涉及一种模式识别装置，尤其是一种宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，属于模式识别的技术领域。
背景技术：
随着科技以及社会的发展，各个国家地区之间的竞争变得越来越激烈，与此同时， 各种危险恐怖活动也越演越烈。因此，对于一些重要设施或区域，如军事禁区、高危禁区以及机场，核电站等等，需要高灵敏、智能化的安全监控系统来保证这些设施或区域的安全。 目前，用于建筑物周界安防的技术有红外，微波以及传统的铁丝电网等技术，但它们都有各自致命的缺点，难以对信号进行准确复杂的处理，因此对周界安全保护、禁止非法入侵的效率较低。调查显示，社会上对高灵敏智能安防系统的需求巨大，而全世界只有国外为数极少的公司能生产符合社会需求的周界安防系统。
宽域全光纤安防系统主要用于仓库、机场、易燃易爆品库、危险品库、国境线、航空、航天基地、军事基地、工农业基地、银行、博物馆、监狱、城市自来水、煤气、天然气、供热管道、石油、天然气长输送管道、输电线网等的安全监测监控。周界安全防卫都属于宽域全光纤扰动传感与定位系统的应用领域。
作为宽域全光纤扰动传感网络系统前端系统，全光纤反射干涉分布式传感系统将裹携着各类噪声以及扰动信息的混合信号接收下来之后，存储到数据信号缓存器中，此时能否对检测到的信号进行及时准确的处理和识别就成了评价该系统性能优劣的关键。发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。
按照本发明提供的技术方案，所述宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，位于前端的信号缓存器、数据读取器、信号去噪模块及去噪判别模块顺序串联连接， 所述去噪判别模块的“否”输出端与主控制器相连，去噪判别模块的“是”输出端通过端点检测模块与端点检测结果判别模块相连，端点检测结果判别模块的“否”输出端与主控制器的输入端相连，端点检测结果判别模块的“是”输出端与特征提取模块相连，所述特征提取模块通过特征对比模块与特征结果判别模块相连，所述特征结果判别模块的“否”输出端通过类别特征库与特征对比模块相连，特征结果判别模块的“是”输出端通过SVM识别模块与模式判别结果模块相连，所述模式判别结果模块的“否”输出端与特征提取模块相连，模式判别结果模块的“是”输出端与识别结果显示存储器相连，识别结果显示存储器与主控制器相互连接；所述主控制器还与小波基类型库、报警器及待识别信号存储器相互连接；去噪判别模块的输入端直接还与信号缓存器相连，主控制器与端点检测模块的输入端相连，主控制器的输出端与信号去噪模块相连。
所述主控制器与信号去噪模块及去噪判别模块构成小波去噪自适应环；去噪判别模块对信号缓存器输入的信号与经过信号去噪模块进行谱相减去噪信号比较判断；若去噪判别模块内比较判断结果不达标时，主控制器改变信号去噪模块的去噪方法或到小波基类型库中选择合适小波基，通过信号去噪模块再次去噪，直至去噪判别模块比较判断结果达标为止；所述小波基类型库内可选择的小波基包括Daubechies小波基及Symlets小波基。
所述主控制器与端点检测模块及端点检测结果判别模块构成信号端点检测自适应环；通过端点检测模块去除去噪判别模块输入的无用信号并对特征信号进行加强，当端点检测结果判别模块对端点检测模块输入信号判别不达标时，主控制器调整端点检测模块的参数，直至端点检测结果判别模块检测达标为止。
所述特征对比模块、类别特征库及特征结果判别模块构成信号识别自适应环；当特征结果判别模块判定信号特征在类别特征库不存在时，特征结果判别模块将新的信号特征写入类别特征库，否则将判断信号特征输入SVM识别模块。
所述特征提取模块、特征对比模块、SVM识别模块及模式结果判别模块构成模式识别自适应环；所述SVM识别模块将识别结果送入模式结果判别模块进行判别，当模式结果判别模块判定SVM识别模块识别结果不符合时，则模式结果判别模块通过返回特征提取模块重新特征提取，以使得SVM识别模块识别结果与模式结果判别模块相匹配。
所述特征提取模块通过小波特征提取法、双谱特征提取法或希尔伯特变换特征提取法进行特征提取。
当识别结果显示存储器向主控制器输入识别危险信号时，主控制器通过报警器进行报警，并通过识别结果显示存储器显示识别结果。
本发明的优点在分布式全光纤反射干涉传感系统基础上，根据环境中各类扰动信号的发生机制和特点，提出了采用谱相减去噪或小波域去噪、小波变换能量阈值特征提取、人工智能SVM (支持向量机分类器)等综合的信号处理方法，对信号的类别(有害入侵或无害扰动)进行识别，实时准确地识别出危险性事件；凭借其严格的判别函数和大量的备选处理方法，可以在不同的环境下实现对各种采集信号最佳的处理和识别效果，即该方法有很强的鲁棒性和很高的识别正确率，能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。
图1为本发明宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置结构框图。
图2为本发明宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置原理图。
图3为db7小波的尺度函数和小波函数。
图4为sym4小波的尺度函数和小波函数。
图5为含有噪声的攀爬围栏信号以及去噪声之后的攀爬信号。
图6为含有噪声的剪围栏防护网信号以去噪声之后的剪围栏防护网信号。
图7为含有噪声的大雨信号以及去噪声之后的大雨信号。
图8为含有噪声的冲床信号以及去噪声之后的冲床信号。
附图标记说明100-系统主机、101-主控制器、201-信号缓存器、202-数据读取器、203-待识别信号存储器、204-信号去噪模块、205-小波基类型库、206-去噪判别模块、207-端点检测模块、208-端点检测结果判别模块、209-特征提取模块、210-特征对比模块、 211-特征结果判别模块、212-类别特征库、213-SVM识别模块、214-模式结果判别模块、 215-识别结果显示存储器及216-报警器。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示所述位于前端的信号缓存器201依次与数据读取器202、信号去噪模块204及去噪判别模块206串联连接，信号读取器202读取信号缓存器201内的信号后还将信号存储至待识别信号存储器203。为了能够让去噪判别模块206进行去噪判别，信号缓存器201的输出端直接与去噪判别模块206相连。去噪判别模块206的“否”输出端与主控制器101相连，去噪判别模块206的“是”输出端与端点检测模块207相连，主控制器 101的输出端与信号去噪模块204相连，当去噪判别模块206判定信号去噪模块204的去噪不达标时，主控制器101调节信号去噪模块204的去噪方式，直至去噪判别模块206判别信号去噪达标为止。端点检测模块207对信号进一步处理，能够去除无用的点同时对特征信号进行加强，端点检测模块207与端点检测结果判别模块208相连，端点检测结果判别模块 208的“否”输出端与主控制器101相连，端点检测结果判别模块208的“是”输出端与特征提取模块209相连，主控制器101与端点检测模块207相连，从而当端点检测结果判别模块 208检测到端点检测模块207处理结果不达标时，通过主控制器101返回端点检测模块207 进行再次端点检测，直至端点检测结果判别模块208判别达标为止。特征提取模块209的输出端与特征对比模块210相连，通过特征提取模块209进行特征提取，特征对比模块210 与特征结果判别摸212相连，所述特征结果判别模块212的“否”输出端与类别特征库211 相连，类别特征库211与特征对比模块210相连，特征结果判别模块212的“是”输出端与 SVM识别模块213相连，SVM识别模块213与模式结果判别模块214相连，所述模式结果判别模块214的“否”输出端与特征提取模块209相连，模式结果判别模块214的“是”输出端与识别结果显示存储器215相连，所述识别结果显示存储器215与主控制器101相连。主控制器101与小波基类型库205、报警器216及待识别信号存储器203相互连接。
数据读取器202从信号缓存器201读取数据，在它将数据送至信号去噪模块204 的同时，将输入数据存至待识别信号存储器203，以便以后发现危险信号时进行对应的后续分析。待识别信号存储器203同时与主控制器101相连，由主控制器101控制显示其相应的识别结果。
所述主控制器101与信号去噪模块204及去噪判别模块206构成小波去噪自适应环；去噪判别模块206对信号缓存器201输入的信号与经过信号去噪模块204进行谱相减去噪后的信号比较判断；若去噪判别模块206内比较判断结果不达标时，即通过信号去噪模块204的谱相减去噪效果不明显，此时主控制器101改变信号去噪模块204的去噪方法或到小波基类型库205中选择合适小波基，通过信号去噪模块204在小波去噪方式下再次去噪，直至去噪判别模块206比较判断结果达标为止；所述小波基类型库205内可选择的小波基包括Daubechies小波基及Symlets小波基。去噪判别模块206内设定判断阈值根据输入信号的环境来设置。
所述主控制器101与端点检测模块207及端点检测结果判别模块208构成信号端点检测自适应环；通过端点检测模块207去除去噪判别模块206输入的无用信号并对特征信号进行加强，当端点检测结果判别模块208对端点检测模块207输入信号判别不达标时， 主控制器101调整端点检测模块207的参数，直至端点检测结果判别模块207检测达标为止。端点检测模块207的租用是信号去噪之后的进一步处理，主要是去掉信号中的无用信号(包括一些奇异点)和有用信号的特征加强；根据信号的幅值和连续区域长度来去掉无用信号和保留有用信号。主控制器101调整端点检测模块207的参数包括连续区域长度，端点检测结果判别模块208内用于目标判断的阈值根据现场环境进行设置。
所述特征对比模块210、类别特征库211及特征结果判别模块212构成信号识别自适应环；当特征结果判别模块212判定信号特征在类别特征库211不存在时，特征结果判别模块212将新的信号特征写入类别特征库211，否则将判断信号特征输入SVM识别模块 213。SVM识别模块213将所提取到的特征值与类别特征库211中的特征值通过SVM原理进行计算判断，进而来给出识别结果。
所述特征提取模块209、特征对比模块210、SVM识别模块213及模式结果判别模块214构成模式识别自适应环；所述SVM识别模块213将识别结果送入模式结果判别模块 214进行判别，当模式结果判别模块214判定SVM识别模块213识别结果不符合时，则模式结果判别模块214通过返回特征提取模块209重新特征提取，以使得SVM识别模块213识别结果与模式结果判别模块214相匹配。所述特征提取模块209通过小波特征提取法、双谱特征提取法或希尔伯特变换特征提取法进行特征提取；当特征提取模块209采用不同的特征提取方法时，能够得到相应的特征量。当所述特征提取模块209通过小波特征提取法、 双谱特征提取法或希尔伯特变换特征提取法进行特征提取时，得到的特征量分别为小波包分解的能量特征、希尔伯特谱特征及双谱特征。
所述主控制器101负责管理整个系统的运行，包括光信号的发射和接收控制和扰动定位的实现；根据人工智能SVM识别模块213的识别结果来进行不同的控制操作，例如当对环境输入信号的分析结果显示为无害扰动信号时，主控制器101就不进行相应的后续控制操作，而继续如常工作；若对环境检测信号的分析结果显示为危险信号，那么主控制器 101就启动报警器216，同时控制待识别信号存储器203，将识别结果通过识别结果显示存储器215显示。
如图2所示本发明中的主控制器101、数据读取器202、待识别信号存储器203、 信号去噪模块204、端点检测模块207、特征提取模块209、SVM识别模块210、识别结果显示存储器215都包含在一个系统主机100内。数据信号缓存器201 —路输出接系统主机100 的输入，系统主机100有两个输出信号，一个输出为识别结果显示存储器215，另一个输出接报警器216。本系统中大部分模块的硬件均有通用的市场产品可供选择。
本发明在分布式全光纤反射干涉传感系统基础上，根据环境中各类扰动信号的发生机制和特点，提出了采用谱相减去噪或小波域去噪、小波变换能量阈值特征提取、人工智能SVM (支持向量机分类器)等综合的信号处理方法，对信号的类别(有害入侵或无害扰动) 进行识别，实时准确地识别出危险性事件。本发明实现过程包含两方面的内容，1、从信号缓存器201中，将携带各类噪声以及扰动信息的混合信号读取出来，通过信号去噪模块204进行信号去噪，通过端点检测模块207进行端点检测处理，然后通过特征提取模块209进行特征值的提取，最后进入SVM识别模块213，识别出输入信号的类型和性质；2、在对信号进行处理与识别的同时将其存入待识别信号存储器203，待输入信号的识别结果分析完毕以后， 由主控制器101决定是否对该输入信号进行识别类别显示。
具体实施例以本例来说明本发明的具体实施方式
并对本发明做进一步的说明。本例是一实验样机。系统主机包含数字信号软件预处理模块(信号去噪过程中所涉及到的所有模块)，特征提取模块，人工智能识别系统。本例使用计算机机型号为联想ThinkCentre M6300s，电脑显示器22英寸，电脑CPU=Intel酷睿i3 2100，操作系统Windows 7专业版，内存容量2GB，显卡核心NVIDIA GeForce G405，硬盘容量320GB。具体构成为数据信号缓存器201 —路输出接该主机的输入，对于输入数据进行读取和存储，然后进行谱相减去噪亦可选择小波去噪，可以先使用默认Daubechies小波基(图3)进行小波去噪(如去噪效果不理想，可选用Symlets小波(图4)等)。将去噪结果通过端点检测模块207进行端点检测之后进行小波包分解特征提取小波基可以选择，可选用Daubechies小波基、Symlets小波(图 4)等)将提取的特征值，经过特征对比模块210后送入SVM识别模块213，所述SVM识别模块 213由NBBT-SVM (非平衡二叉树支持向量机)分类器构成，识别结果显示存储器215可对主控制器101返回识别结果，若识别结果为危险信号则主控制器101启动报警器216，若为非危险(无害)信号则继续正常工作，等待下一次识别要求的到来。图5、图6分别为危险信号 (攀爬围栏信号和剪网信号)的含噪和去噪波形。图7、图8分别为非危险信号(大雨信号和无锡永大集团冲床工作时扰动信号)的含噪和去噪波形。通过图5 图8的不同信号进行去噪、端点检测、特征提取及模式识别后，能够对输入信号的类型进行准确识别，主控制器101 能够通过报警器216进行报警提示，并能够通过识别结果显示寄存器215显示输出识别结^ ο
由上可见，本发明应用谱相减去噪、小波包分解能量特征提取的方法、人工智能 NBBT-SVM (非平衡二叉树支持向量机)的信号处理方法等手段综合利用的信号分析、模式识别原理，可以有效监控重要的设施和区域，及时准确地识别出重要设施和区域周围出现的危险情况，具有广泛的应用前景。
权利要求
1.一种宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是位于前端的信号缓存器(201)、数据读取器(202)、信号去噪模块(204)及去噪判别模块(206)顺序串联连接，所述去噪判别模块(206)的“否”输出端与主控制器(101)相连，去噪判别模块(206) 的“是”输出端通过端点检测模块(207)与端点检测结果判别模块(208)相连，端点检测结果判别模块(208)的“否”输出端与主控制器(101)的输入端相连，端点检测结果判别模块 (208)的“是”输出端与特征提取模块(209)相连，所述特征提取模块(209)通过特征对比模块(210)与特征结果判别模块(212)相连，所述特征结果判别模块(212)的“否”输出端通过类别特征库(211)与特征对比模块(210)相连，特征结果判别模块(212)的“是”输出端通过SVM识别模块(213)与模式判别结果模块(214)相连，所述模式判别结果模块(214) 的“否”输出端与特征提取模块(209)相连，模式判别结果模块(214)的“是”输出端与识别结果显示存储器(215)相连，识别结果显示存储器(215)与主控制器(101)相互连接；所述主控制器(101)还与小波基类型库(205)、报警器(216)及待识别信号存储器(203)相互连接；去噪判别模块(206)的输入端直接还与信号缓存器(201)相连，主控制器(101)与端点检测模块(207)的输入端相连，主控制器(101)的输出端与信号去噪模块(204)相连。
2.根据权利要求1所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是所述主控制器(101)与信号去噪模块(204)及去噪判别模块(206)构成小波去噪自适应环；去噪判别模块(206)对信号缓存器(201)输入的信号与经过信号去噪模块(204)进行谱相减去噪信号比较判断；若去噪判别模块(206)内比较判断结果不达标时，主控制器(101) 改变信号去噪模块(204)的去噪方法或到小波基类型库(205)中选择合适小波基，通过信号去噪模块(204)再次去噪，直至去噪判别模块(206)比较判断结果达标为止；所述小波基类型库(205)内可选择的小波基包括Daubechies小波基及Symlets小波基。
3.根据权利要求1所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是所述主控制器(101)与端点检测模块(207)及端点检测结果判别模块(208)构成信号端点检测自适应环；通过端点检测模块(207)去除去噪判别模块(206)输入的无用信号并对特征信号进行加强，当端点检测结果判别模块(208)对端点检测模块(207)输入信号判别不达标时，主控制器(101)调整端点检测模块(207)的参数，直至端点检测结果判别模块 (207)检测达标为止。
4.根据权利要求1所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是所述特征对比模块(210)、类别特征库(211)及特征结果判别模块(212)构成信号识别自适应环；当特征结果判别模块(212)判定信号特征在类别特征库(211)不存在时，特征结果判别模块(212)将新的信号特征写入类别特征库(211)，否则将判断信号特征输入SVM识别模块(213)。
5.根据权利要求1所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是所述特征提取模块(209)、特征对比模块(210)、SVM识别模块(213)及模式结果判别模块(214)构成模式识别自适应环；所述SVM识别模块(213)将识别结果送入模式结果判别模块(214)进行判别，当模式结果判别模块(214)判定SVM识别模块(213)识别结果不符合时，则模式结果判别模块(214)通过返回特征提取模块(209)重新特征提取，以使得SVM识别模块(213)识别结果与模式结果判别模块(214)相匹配。
6.根据权利要求1或5所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是所述特征提取模块(209)通过小波特征提取法、双谱特征提取法或希尔伯特变换特征提取法进行特征提取。
7.根据权利要求1所述的宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其特征是当识别结果显示存储器(215)向主控制器(101)输入识别危险信号时，主控制器(101) 通过报警器(216)进行报警，并通过识别结果显示存储器(215)显示识别结果。
全文摘要
本发明涉及一种宽域全光纤安防系统扰动信号自适应模式识别装置，其在分布式全光纤反射干涉传感系统基础上，根据环境中各类扰动信号的发生机制和特点，提出了采用谱相减去噪或小波域去噪、小波变换能量阈值特征提取、人工智能SVM等综合的信号处理方法，对信号的类别进行识别，实时准确地识别出危险性事件；本发明实现过程包含两方面的内容，1.通过信号去噪模块进行信号去噪，通过端点检测模块进行端点检测处理，然后通过特征提取模块进行特征值的提取，最后进入SVM识别模块，识别出输入信号的类型和性质；2.由主控制器决定是否对该输入信号进行识别类别显示。本发明能为重要实施与区域构筑周界安全监控提供准确的信号识别，并进行安全警戒。
文档编号G08B13/00GK102509403SQ20111028587
公开日2012年6月20日 申请日期2011年9月23日 优先权日2011年9月23日
发明者万遂人, 倪明, 冯宏伟, 卢瑾辉, 孙小菡, 赵兴群, 陈智慧 申请人:东南大学, 无锡科晟光子科技有限公司