檢測(cè)非法闖入的系統(tǒng)和方法

專利名稱：檢測(cè)非法闖入的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及非法闖入者和車輛報(bào)警系統(tǒng)與檢測(cè)器。特別，本發(fā)明 涉及在非法闖入者和車輛報(bào)警系統(tǒng)與檢測(cè)器中結(jié)合使用處理器和包括 人工智能系統(tǒng)的軟件算法以減少虛假報(bào)警和檢測(cè)失敗。更特別地，本 發(fā)明涉及在非法闖入者和車輛報(bào)警系統(tǒng)與檢測(cè)器中結(jié)合使用人工智能 以及次聲檢測(cè)。
背景技術(shù)：
報(bào)警系統(tǒng)在盡可能減少虛假報(bào)警和盡可能減少檢測(cè)失敗的需求之 間尋求平衡。希望盡可能減少虛假報(bào)警以降低相關(guān)聯(lián)的煩擾和費(fèi)用， 并且希望盡可能減少檢測(cè)失敗以維持報(bào)警系統(tǒng)的威懾力和檢測(cè)價(jià)值。
報(bào)警檢測(cè)技術(shù)包括各種開(kāi)關(guān)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器、玻璃破碎檢測(cè)器、振 動(dòng)檢測(cè)器、次聲檢測(cè)器和其他技術(shù)。這些技術(shù)不能對(duì)所檢測(cè)的非法闖 入者的活動(dòng)和所檢測(cè)的其他活動(dòng)進(jìn)行辨別。實(shí)際上，非法闖入者活動(dòng) 的發(fā)生是相對(duì)稀少的，這一事實(shí)導(dǎo)致虛假報(bào)警的高可能性。
由于現(xiàn)有的檢測(cè)器不能夠區(qū)分非法闖入者和居住者，報(bào)警系統(tǒng)做 出假定，認(rèn)為居住者會(huì)修正他們的行為來(lái)防止虛假報(bào)警。虛假報(bào)警的 頻繁發(fā)生證明這種假設(shè)是不正確的。來(lái)自公共部門和非法闖入者報(bào)警
企業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明超過(guò)99%的非法闖入者報(bào)警響應(yīng)是虛假的，是由 居住者引起的。如此高比例的虛假報(bào)警給報(bào)警的業(yè)主、監(jiān)視公司和警 方都帶來(lái)成本負(fù)擔(dān)。這種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還表明報(bào)警系統(tǒng)不能夠檢測(cè)出大約 30%的闖入者事件。但是，由于它的威懾力，報(bào)警系統(tǒng)被認(rèn)為可有效防
止非法闖入。較之沒(méi)有報(bào)警系統(tǒng)的場(chǎng)所，具有非法闖入者報(bào)警系統(tǒng)的 場(chǎng)所的非法闖入事件要少得多。
盡可能減少虛假報(bào)警和檢測(cè)失敗的最有效辦法是包含內(nèi)在的人工 智能，使得報(bào)警系統(tǒng)和檢測(cè)器可把非法闖入者從居住者中區(qū)分出來(lái)。 這樣的內(nèi)在智能連續(xù)修正報(bào)警系統(tǒng)和檢測(cè)器對(duì)所檢測(cè)活動(dòng)的響應(yīng)。人 工智能技術(shù)可用于提供這種內(nèi)在的智能。與目前的報(bào)警通過(guò)最小化信 息源來(lái)減少虛假報(bào)警的方法不同，人工智能通過(guò)增加信息源來(lái)最小化 虛假報(bào)警和檢測(cè)失敗，因此改進(jìn)了決策處理。這樣的信息可由報(bào)警系 統(tǒng)的多個(gè)檢測(cè)器和特定檢測(cè)器技術(shù)來(lái)提供。
一種這樣的檢測(cè)器技術(shù)可以是次聲檢測(cè)。次聲通常被認(rèn)為是具有 小于20HZ頻率的非可聽(tīng)聲音。次聲信號(hào)固有地包含寬帶上大量信息并 傾向于均勻地彌散在環(huán)境中。次聲的典型原因包括大質(zhì)量物體的移動(dòng)， 如窗戶和門甚至是墻體、地板和天花板的撓曲。
FR 2569027描述了一種基于低于10Hz的頻率范圍內(nèi)的壓力波檢 測(cè)的非法闖入報(bào)警，分析和比較該范圍內(nèi)的不同頻率，從而避免虛假 報(bào)警。使用一種早期形式的數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)。定義一系列帶通 濾波器用于把信號(hào)分離成各種頻率成分。使用傅立葉分析來(lái)確定各種 信號(hào)參數(shù)。傅立葉分析的目的是從所檢測(cè)的信號(hào)中去除不期望的頻率， 然后確定該信號(hào)是來(lái)自單個(gè)事件(如門的開(kāi)/關(guān))還是來(lái)自現(xiàn)有的噪聲 (如風(fēng)聲)。這種技術(shù)通常用于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)。
WO卯/11586也描述了一種利用低頻率范圍的壓力波檢測(cè)的非法 闖入報(bào)警，類似于FR 2569027。但是，WO 90/11586提供改進(jìn)的頻率 過(guò)濾系統(tǒng)來(lái)限制所檢測(cè)信號(hào)的帶寬。
現(xiàn)有技術(shù)的報(bào)警系統(tǒng)和檢測(cè)器已做了很大努力來(lái)改進(jìn)人類工程學(xué) 和控制界面來(lái)降低虛假報(bào)警響應(yīng)。因此，目前這種報(bào)警技術(shù)響應(yīng)信號(hào) 的存在或不存在，而不區(qū)分該信號(hào)的可能原因。
總之，普遍認(rèn)為報(bào)警系統(tǒng)在現(xiàn)有檢測(cè)失敗率的情況下還是有效的。 但是，目前的報(bào)警系統(tǒng)和檢測(cè)器不能把非法闖入活動(dòng)同其他活動(dòng)區(qū)分 開(kāi)來(lái)，因此引起頻繁的虛假報(bào)警，這降低了報(bào)警系統(tǒng)的價(jià)值。建議使 用處理器和軟件算法來(lái)構(gòu)成人工智能系統(tǒng)，用于非法闖入和車輛報(bào)警 系統(tǒng)和各種檢測(cè)器技術(shù)。這樣的人工智能系統(tǒng)可把非法闖入活動(dòng)與居 住者獲得和其他活動(dòng)相區(qū)分，因此減少了虛假報(bào)警和檢測(cè)失敗。還建 議使用按可提供全面周界檢測(cè)方式的帶有次聲檢測(cè)技術(shù)的人工智能系 統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)這些和其他的目的，本發(fā)明的檢測(cè)系統(tǒng)和方法采用處理器和 軟件算法來(lái)確定所檢測(cè)信號(hào)的可能原因，并因此減少虛假報(bào)警和檢測(cè) 失敗。這樣的檢測(cè)系統(tǒng)可自適應(yīng)控制參數(shù)，從而維持預(yù)定的報(bào)警響應(yīng)
時(shí)間率(temporal rate)。進(jìn)一步根據(jù)這些和其他的目的，本發(fā)明包括 一種系統(tǒng)和方法，用于接收來(lái)自傳統(tǒng)檢測(cè)器的信號(hào)并應(yīng)用這種檢測(cè)系 統(tǒng)和方法。再進(jìn)一步根據(jù)這些和其他目的，本發(fā)明包括一種系統(tǒng)和方 法，用于接收次聲信號(hào)并應(yīng)用這種檢測(cè)系統(tǒng)和方法。再根據(jù)這些和其 他目的，本發(fā)明包括系統(tǒng)和方法，用于按這種檢測(cè)系統(tǒng)和方法可采用 的方式檢測(cè)次聲信號(hào)。
特別，本發(fā)明由用于非法闖入檢測(cè)的系統(tǒng)和方法組成，由權(quán)利要 求1和14分別做出確切的陳述和定義。本發(fā)明優(yōu)選和有益的實(shí)施例在 所述獨(dú)立權(quán)利要求之后的從屬權(quán)利要求中陳述。
本發(fā)明包括檢測(cè)系統(tǒng)，該檢測(cè)系統(tǒng)由處理器和軟件算法構(gòu)成。該 處理器接收信號(hào)并使用軟件算法來(lái)判定來(lái)自這種信號(hào)的信息，進(jìn)一步 根據(jù)這種信息來(lái)確定決策，并且相應(yīng)地進(jìn)一步修正決策參數(shù)和判據(jù)。 這樣，所檢測(cè)信號(hào)的特定原因可以從各種可能原因中被確定出來(lái)，并 且隨著相關(guān)信息量的增加，判定錯(cuò)誤率會(huì)降低。決策參數(shù)可自適應(yīng)， 從而對(duì)不同的檢測(cè)條件維持預(yù)定的報(bào)警時(shí)間率。處理器和所使用的軟
件算法構(gòu)成了采用人工智能技術(shù)的專家系統(tǒng)。
該檢測(cè)系統(tǒng)的要點(diǎn)之一是采用特定信息將在當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的 概率判定。這種信息關(guān)聯(lián)到期望所檢測(cè)活動(dòng)并可包括各種信號(hào)特征、 檢測(cè)信號(hào)的源以及所檢測(cè)信號(hào)之內(nèi)和之間的時(shí)間關(guān)系。
各種活動(dòng)的典型特性是噪聲頻繁發(fā)生，正?；顒?dòng)較不頻繁發(fā)生， 異?；顒?dòng)最不頻繁發(fā)生。因此，可推斷具有高發(fā)生概率的信息可能是 噪聲，具有較低發(fā)生概率的信息可能是正?；顒?dòng)，并且具有最低發(fā)生
概率的信息可能是異?；顒?dòng)。可釆用閾值界限來(lái)判定特定活動(dòng)的推理。 根據(jù)變化的檢測(cè)條件，可周期性地自適應(yīng)新的閾值界限。
但是，這樣的推理可能包含誤差，例如推理不正確的概率。而且， 正?；顒?dòng)的發(fā)生比異?；顒?dòng)的發(fā)生頻繁得多。這樣，對(duì)異?；顒?dòng)的錯(cuò) 誤推斷可能比異?；顒?dòng)的實(shí)際發(fā)生頻繁得多。
信息可組織成邏輯陳述(LS)以減少推理錯(cuò)誤。可以確定特定邏 輯陳述可引起當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)的報(bào)警響應(yīng)的概率。這樣，可選擇一組邏 輯陳述，使得推斷的報(bào)警響應(yīng)時(shí)間率可近似等于預(yù)定的報(bào)警響應(yīng)時(shí)間 率。根據(jù)變化的檢測(cè)條件，可周期性自適應(yīng)邏輯陳述的新選擇。
本發(fā)明的另外要點(diǎn)是包括檢測(cè)寬范圍模擬次聲信號(hào)的裝置，所述 次聲是由門、窗或圍繞所檢測(cè)空間的構(gòu)件的移動(dòng)所引起的。檢測(cè)這樣 的信號(hào)，使得可生成所述信號(hào)的數(shù)字表示并可由處理器使用。
次聲變換器感應(yīng)次聲信號(hào)并產(chǎn)生該信號(hào)的電表示。高通和低通頻 率濾波器抑制不期望的頻率，使得維持次聲頻率的實(shí)際范圍。設(shè)置一 系列放大器，使得所檢測(cè)的信號(hào)可被逐漸放大，從而可確定鄰近范圍 的信號(hào)振幅。這種鄰近范圍的放大信號(hào)被提供給模擬至數(shù)字轉(zhuǎn)換器， 用于產(chǎn)生該信號(hào)的數(shù)字表示。
作為例子，這種設(shè)置下的檢測(cè)系統(tǒng)可采用1HZ至15Hz頻率范圍 和1000:1的放大范圍。這樣的檢測(cè)系統(tǒng)可采用等于次聲檢測(cè)器最大功 能界限的最大信號(hào)振幅以及等于該最大信號(hào)振幅的百分之0.1的最小 信號(hào)。
本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例是包括處理器和各種軟件算法的檢測(cè)系統(tǒng)，
使得可把非法闖入活動(dòng)與居住者和其他活動(dòng)區(qū)分開(kāi)來(lái)。處理器可從非 法闖入和車輛報(bào)警系統(tǒng)與檢測(cè)器所采用的電路接收模擬和數(shù)字以及二
進(jìn)制信號(hào)。該軟件算法確定和組織來(lái)自所接收信號(hào)的各種信息以及與 這些信號(hào)之內(nèi)和之間的時(shí)間段的關(guān)系。然后該軟件算法使用目前的統(tǒng) 計(jì)方法來(lái)確定與當(dāng)前和以前所檢測(cè)信息相關(guān)的特定信息的發(fā)生概率。 然后根據(jù)所確定的發(fā)生概率來(lái)推斷該信息的可能原因。所推斷的信息 組織成各種邏輯陳述，并且當(dāng)滿足邏輯陳述時(shí)產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)。
此外，并且與該優(yōu)選實(shí)施例相關(guān)，概率閾值和各種邏輯陳述可被 用作報(bào)警響應(yīng)判定中的控制參數(shù)。這樣的控制參數(shù)可以是預(yù)先確定的 或者是自適應(yīng)的。預(yù)先確定的參數(shù)是固定的，并且不隨著所檢測(cè)活動(dòng) 的速率改變。自適應(yīng)參數(shù)是可變的，可隨著檢測(cè)活動(dòng)的速率改變?？?采用自適應(yīng)參數(shù)，維持預(yù)定的報(bào)警響應(yīng)時(shí)間率。另外，可采用控制信 號(hào)來(lái)指示檢測(cè)處理在運(yùn)行的時(shí)間段，并用于去除與檢測(cè)處理無(wú)關(guān)的信 息。
本發(fā)明的第二實(shí)施例是包括多個(gè)檢測(cè)器的報(bào)警系統(tǒng)。 一個(gè)或多個(gè) 檢測(cè)器可向檢測(cè)系統(tǒng)提供信號(hào)和時(shí)間信息，如本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例所描 述的。.
本發(fā)明的第三實(shí)施例是可用于報(bào)警系統(tǒng)的次聲檢測(cè)器。電路檢測(cè) 寬范圍的振幅和頻率以及時(shí)間信息并提供給如本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例所描 述的檢測(cè)系統(tǒng)。 '
本發(fā)明的其他實(shí)施例包括各種檢測(cè)器技術(shù)，如開(kāi)關(guān)(特別是磁性 開(kāi)關(guān))、振動(dòng)檢測(cè)器、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器和玻璃破碎檢測(cè)器，可用于如優(yōu)選 實(shí)施例所描述的檢測(cè)系統(tǒng)。
本發(fā)明又另外的實(shí)施例包括各種可組合的報(bào)警系統(tǒng)和檢測(cè)器技 術(shù)，并可使用如優(yōu)選實(shí)施例所描述的檢測(cè)系統(tǒng)。


圖1是可用于本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的能夠接收二進(jìn)制、數(shù)字和模擬 信號(hào)的處理器電路的示意圖。
圖2是可用于檢測(cè)系統(tǒng)優(yōu)選實(shí)施例的各種控制、指示器和音頻報(bào) 警的示意圖。
圖3是可用于檢測(cè)系統(tǒng)優(yōu)選實(shí)施例的軟件算法過(guò)程的流程圖。 圖4是可用于檢測(cè)系統(tǒng)第二實(shí)施例的各種檢測(cè)信息的表。
圖5是使用圖4的檢測(cè)器信息的各種檢測(cè)器邏輯陳述，并且可用
于檢測(cè)系統(tǒng)的第三實(shí)施例。
圖6是可用于檢測(cè)系統(tǒng)第三實(shí)施例的檢測(cè)次聲的改進(jìn)裝置的示意圖。
圖7是用于圖6所示的次聲檢測(cè)放大器的頻率相對(duì)增益響應(yīng)的曲 線圖。
圖8是用于圖6所示的次聲檢測(cè)的DC偏移電壓的頻率在對(duì)增益
響應(yīng)的曲線圖。
圖9是可用于檢測(cè)系統(tǒng)第三實(shí)施例的各種次聲信息的表。
圖IO是使用圖9所示次聲信息的各種次聲邏輯陳述的表，并且可
用于檢測(cè)系統(tǒng)的第三實(shí)施例。
具體實(shí)施例方式
圖1是如本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中的用于非法闖入和車輛報(bào)警系統(tǒng)的 處理器的示意圖。本發(fā)明包括處理器1，該處理器1具有足夠的內(nèi)部非
易失性和易失性存儲(chǔ)器來(lái)保存和使用所期望的軟件算法。選擇某種頻 率的精度振蕩器，使得按足夠精度來(lái)采樣處理器1的端口，并按期望 的速率使用軟件算法。對(duì)電池運(yùn)行和較低精度，可按較低頻率選擇振 蕩器2。
處理器1具有多個(gè)端口，用于接收和傳送信息。端口 3和4和5 和6包括模擬至數(shù)字轉(zhuǎn)換器，并且可接收模擬信號(hào)，例如從次聲信號(hào) 檢測(cè)電路接收。端口 7和8和9可接收和傳送數(shù)字信號(hào)，例如用各種 相關(guān)裝置來(lái)傳送。端口 IO用于通知處理器1何時(shí)檢測(cè)處理在運(yùn)行并且 處理所接收的信息。端口 11用于把處理器復(fù)位至一組預(yù)定的條件。端 口 12用于刪除以前已經(jīng)接收的特定信號(hào)信息。端口 13和14和15可 接收二進(jìn)制信息，如檢測(cè)器使用的繼電器開(kāi)關(guān)的輸出?？芍匦屡渲锰?定端口來(lái)接收不同類型的信息。
處理器1控制繼電器開(kāi)關(guān)16和17，用于改變狀態(tài)以產(chǎn)生報(bào)警響 應(yīng)。這些繼電器開(kāi)關(guān)被獨(dú)立控制，使得繼電器16響應(yīng)來(lái)自端口 3和4 禾口 5和6的信號(hào)，并且繼電器開(kāi)關(guān)17響應(yīng)來(lái)自端口 13和14和15的 信號(hào)。來(lái)自端口 7和S和9的數(shù)字信號(hào)可獨(dú)立地分配或與繼電器開(kāi)關(guān) 16或17相關(guān)聯(lián)地分配。
為了一個(gè)或多個(gè)預(yù)定目標(biāo)，處理器1用于經(jīng)常不斷地從所保存并 從存儲(chǔ)器中調(diào)出的信息來(lái)得出判定為可能的結(jié)論，例如包括人工智能 系統(tǒng)。
圖2也是如本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中的用于非法闖入和車輛報(bào)警系統(tǒng) 與檢測(cè)器的處理器的示意圖。處理器1控制LED可視指示器18和19 和20。當(dāng)接收與繼電器開(kāi)關(guān)16相關(guān)聯(lián)的信號(hào)時(shí)，指示器18亮。在預(yù) 定的采樣時(shí)段，指示器19亮。當(dāng)接收與繼電器開(kāi)關(guān)17相關(guān)聯(lián)的特定 信號(hào)時(shí)，指示器20亮。
開(kāi)關(guān)21提供指令給處理器1并且控制各指示器10和19和20。
開(kāi)關(guān)21由6個(gè)獨(dú)立的DIP開(kāi)關(guān)組成。開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)1啟用和禁用LED 指示器18和19和20。開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)2指示在次聲檢測(cè)期間采用的頻 率模式。頻率模式用于確定次聲頻率閾值對(duì)于被檢測(cè)活動(dòng)是按固定值 還是自適應(yīng)的。開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)3指示用于繼電器開(kāi)關(guān)16的報(bào)警模式。 開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)4指示用于繼電器開(kāi)關(guān)17的報(bào)警模式。開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān) 5激活用于繼電器開(kāi)關(guān)16的測(cè)試模式。開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)6激活用于繼電 器開(kāi)關(guān)17的測(cè)試模式。在測(cè)試模式期間，檢測(cè)處理默認(rèn)預(yù)定的控制參 數(shù)，并且當(dāng)產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)時(shí)音頻報(bào)警器24發(fā)出聲調(diào)。
開(kāi)關(guān)22和23是十位置的二進(jìn)制編碼的十進(jìn)制旋轉(zhuǎn)開(kāi)關(guān)，用于向 軟件算法提供有關(guān)檢測(cè)控制參數(shù)的指令。開(kāi)關(guān)22指示用于繼電器開(kāi)關(guān) 16的檢測(cè)控制參數(shù)，并且開(kāi)關(guān)23指示用于繼電器幵關(guān)17的檢測(cè)控制 參數(shù)。開(kāi)關(guān)22和23的不同位置被標(biāo)記成0至9。
當(dāng)開(kāi)關(guān)22被設(shè)置到位置0,禁用與繼電器開(kāi)關(guān)16相關(guān)聯(lián)的軟件 算法。當(dāng)開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)3被設(shè)置成時(shí)間報(bào)警(temporal alarm)模式， 開(kāi)關(guān)22的位置1至9指示用于繼電器開(kāi)關(guān)16的各種預(yù)定的報(bào)警響應(yīng) 時(shí)間率。當(dāng)開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)3被設(shè)置成固定報(bào)警(fixed alarm)模式， 開(kāi)關(guān)22的位置1至9指示在確定用于繼電器開(kāi)關(guān)16的報(bào)警響應(yīng)時(shí)采 用的不同閾值和邏輯陳述。
當(dāng)開(kāi)關(guān)23被設(shè)置到位置0，禁用與繼電器開(kāi)關(guān)17相關(guān)聯(lián)的軟件 算法。當(dāng)開(kāi)關(guān)21的開(kāi)關(guān)4被設(shè)置成時(shí)間報(bào)警模式，開(kāi)關(guān)23的位置1 至9指示用于繼電器開(kāi)關(guān)17的各種預(yù)定的報(bào)警響應(yīng)時(shí)間率。當(dāng)開(kāi)關(guān)21 的開(kāi)關(guān)4被設(shè)置成固定報(bào)警模式，開(kāi)關(guān)23的位置1至9指示在確定用 于繼電器開(kāi)關(guān)17的報(bào)警響應(yīng)時(shí)采用的不同閾值和邏輯陳述。
圖3是如本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中用于確定報(bào)警響應(yīng)的軟件算法的流 程圖。處理器接收檢測(cè)信號(hào)(25)。確定信息(如檢測(cè)該信號(hào)的源)、
該信號(hào)的檢測(cè)特征以及各信號(hào)之間的時(shí)間關(guān)系(26)。特定的當(dāng)前和 以前檢測(cè)的信息被保存在順序緩沖器(27)，并且用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)這些
信息確定發(fā)生概率(28)。所述發(fā)生概率與概率閾值(29)比較，并
進(jìn)行有關(guān)特定信息的推理(30)，使得具有高發(fā)生概率的信息被推斷 為噪聲(31)，具有較低發(fā)生概率的信息被推斷為由正常活動(dòng)引起(32)，
具有最低發(fā)生概率的信息被推斷為由異常活動(dòng)引起(33)。如此推斷 的信息被保存在順序緩沖器(34)。
然后把推斷的信息組織成各種邏輯陳述(35)，用于進(jìn)一步確定 所述信息的發(fā)生概率。邏輯陳述的滿足被保存在順序緩沖器(36), 然后確定邏輯陳述是否是活動(dòng)的(37)。當(dāng)邏輯陳述的條件滿足當(dāng)前 信息，則認(rèn)為邏輯陳述是滿足的。在滿足的邏輯陳述是活動(dòng)(active) 的情況下，產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)(38)，或在滿足的邏輯陳述是非活動(dòng)(inactive) 的情況下，不產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)(39)。在信息是無(wú)效的情況下，可指示 順序緩沖器刪除信息(40)。
在時(shí)間報(bào)警模式的情況下，當(dāng)前和以前的推理以及滿足的邏輯陳 述被用于統(tǒng)計(jì)確定推斷的報(bào)警率(41)。指示所期望的報(bào)警率(42)。 推斷的報(bào)警率與所指示的報(bào)警率做比較(43)。如果該推斷的報(bào)警率 近似等于該預(yù)定的報(bào)警率，不改變概率閾值(29)或被確定為活動(dòng)的 邏輯陳述。如果推斷的虛假報(bào)警率不近似等于預(yù)定報(bào)警率，通過(guò)確定 新的概率閾值(45)和新的活動(dòng)邏輯陳述(46)來(lái)自適應(yīng)控制參數(shù)。
在固定報(bào)警模式的情況下，可預(yù)先確定一個(gè)或多個(gè)邏輯陳述(35) 的各種集合。通過(guò)被指示為活動(dòng)的邏輯陳述的集合來(lái)確定報(bào)警響應(yīng)。 這樣，根據(jù)所推斷信息(34)的統(tǒng)計(jì)分析可確定概率閾值(45)。
圖4是如在本發(fā)明第二實(shí)施例的三檢測(cè)器系統(tǒng)中使用的信息的 表。這種檢測(cè)器可以是磁性開(kāi)關(guān)或運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器或其他類型的檢測(cè)器。 信號(hào)是二值的，即電壓的存在或不存在，如利用檢測(cè)響應(yīng)來(lái)響應(yīng)的特
定檢測(cè)器那樣改變狀態(tài)。當(dāng)任何一個(gè)檢測(cè)器產(chǎn)生檢測(cè)響應(yīng)，則檢測(cè)處 理開(kāi)始。時(shí)間信息是在相關(guān)時(shí)幀(timeframe)內(nèi)的以前檢測(cè)器響應(yīng)和 當(dāng)前檢測(cè)器響應(yīng)之間的差異。這樣的信號(hào)和信息可由本發(fā)明的優(yōu)選實(shí) 施例使用。
圖5是如本發(fā)明第二實(shí)施例的三檢測(cè)器系統(tǒng)中使用的邏輯陳述的 表。該表包含圖4中信息各種組合的組合與排列。在檢測(cè)處理期間， 邏輯陳述的全部或部分可以是活動(dòng)的。當(dāng)滿足任何活動(dòng)的邏輯陳述， 則產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)。這樣的邏輯陳述可由本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例來(lái)使用。
圖6是如本發(fā)明第三實(shí)施例的用于改進(jìn)次聲檢測(cè)的示意性電路 圖。為該電路提供+5伏電源和+2.5伏DC偏移電源，使得可檢測(cè)正和 負(fù)信號(hào)振幅及頻率。次聲傳感器47檢測(cè)周圍次聲信號(hào)并產(chǎn)生該信號(hào)的 模擬電表示。然后把來(lái)自傳感器的該信號(hào)提供給具有高通和低通頻率 濾波器特征的前置放大器電路，用于抑制不期望的頻率。該前置放大 器具有增益控制開(kāi)關(guān)，用于大增益調(diào)整。把該前置放大器的輸出提供 給第一階段放大器電路，該第一階段放大器電路用于進(jìn)一步放大該信 號(hào)，并具有高通和低通頻率濾波器特征用于進(jìn)一步抑制不期望的頻率。 該第一階段放大器電路具有十位置二進(jìn)制編碼的十進(jìn)制旋轉(zhuǎn)開(kāi)關(guān)50， 用于小增益調(diào)整。把第一階段放大器的輸出51提供給處理器1的端口 4和第二階段放大器電路。第二階段放大器用于進(jìn)一步放大該信號(hào)，并 且具有低通濾波特征用于進(jìn)一步抑制不期望的頻率。第二階段放大器
的輸出52被提供給處理器1的端口 5和第三階段放大器電路。第三階 段放大器電路進(jìn)一步放大該信號(hào)，并具有低通濾波特征用于進(jìn)一步抑 制不期望的頻率。第三階段放大器的輸出53被提供給處理器1的端口 6和第三階段放大器電路。這些放大器的增益使得處理器1可按鄰近 (contiguous)方式確定寬范圍的信號(hào)振幅。這樣的次聲檢測(cè)電路可由 本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例使用。
圖7是對(duì)圖6的各種放大器的頻率響應(yīng)的圖示。
圖8是對(duì)圖6的+2.5伏DC偏移電源的頻率響應(yīng)的圖示。
圖9是如本發(fā)明第三實(shí)施例的四個(gè)相區(qū)別的順序次聲信號(hào)的檢測(cè) 中所使用信息的表。經(jīng)常不斷地確定信號(hào)振幅和頻率的統(tǒng)計(jì)參數(shù)并確 定概率閾值，使得可推斷噪聲、正?；顒?dòng)和異?；顒?dòng)。還對(duì)時(shí)間關(guān)系 確定統(tǒng)計(jì)參數(shù)，用于標(biāo)識(shí)復(fù)合特性的信號(hào)。這樣的復(fù)合信號(hào)可由各種 振幅和頻率的子信號(hào)組成。當(dāng)檢測(cè)到初始信號(hào)，檢測(cè)處理開(kāi)始。其他
的時(shí)間信息是在相關(guān)時(shí)幀內(nèi)以前的信號(hào)和當(dāng)前信號(hào)之間的差異。這樣 的信號(hào)和信息可由本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例使用。
圖10是如本發(fā)明第三實(shí)施例的四次聲信號(hào)檢測(cè)中使用邏輯陳述 的表。該表包含圖9中信息的各種組合的組合與排列。在檢測(cè)處理期 間，邏輯陳述的全部或部分可以是活動(dòng)的。當(dāng)滿足任何活動(dòng)的邏輯陳 述，則產(chǎn)生報(bào)警響應(yīng)。這樣的邏輯陳述可由本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例使用， 并且這樣的報(bào)警響應(yīng)可用作如本發(fā)明第二實(shí)施例的圖4中的信息。
權(quán)利要求
1.一種非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，包括至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器和與之連接的處理器，其特征在于所述處理器被用于自適應(yīng)地把來(lái)自所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器的預(yù)定義信號(hào)狀態(tài)的發(fā)生概率的閾值等級(jí)優(yōu)化成預(yù)定的虛假報(bào)警時(shí)間率。
2. 如權(quán)利要求1所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 由特定軟件算法支配的所述處理器構(gòu)成內(nèi)在人工智能系統(tǒng)，用于確定由所述至少一個(gè)檢測(cè)器傳送的信號(hào)狀態(tài)的可能原因。
3. 如權(quán)利要求l所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述處理器可用于根據(jù)以前從所述至少一個(gè)檢測(cè)器接收的信號(hào)來(lái)計(jì)算發(fā)生概率。
4. 如權(quán)利要求l所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述處理器用于至少在噪聲信號(hào)范圍、正?；顒?dòng)信號(hào)范圍和非法闖入信號(hào)范圍之間優(yōu)化閾值等級(jí)。
5. 如權(quán)利要求l所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述處理器用于確定和組織根據(jù)從所述至少一個(gè)檢測(cè)器接收的信號(hào)產(chǎn)生的信息，以及有關(guān)這些信號(hào)之內(nèi)和之間的時(shí)間段的信息。
6. 如權(quán)利要求5所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述處理器用于使用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)確定單個(gè)信息和與根據(jù)來(lái)自所述至少一個(gè)檢測(cè)器的信號(hào)產(chǎn)生的以前信息在時(shí)間上相關(guān)的多個(gè)信息的集 合的發(fā)生概率。
7. 如權(quán)利要求6所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于所述單個(gè)信息由信號(hào)特征組成，而所述多個(gè)信息由信號(hào)、所述至 少一個(gè)檢測(cè)器的特征以及信號(hào)特征之內(nèi)和之間的時(shí)間關(guān)系組成。
8. 如權(quán)利要求l所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述預(yù)定義信號(hào)狀態(tài)包括噪聲狀態(tài)、正常活動(dòng)狀態(tài)和異常狀態(tài)的任何至少一個(gè)。
9. 如權(quán)利要求8所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 噪聲狀態(tài)、正?；顒?dòng)狀態(tài)和異常狀態(tài)分別是對(duì)應(yīng)于分別由非法闖入檢測(cè)器檢測(cè)區(qū)域中的人、動(dòng)物、機(jī)器和環(huán)境產(chǎn)生的低或無(wú)活動(dòng)、正 常發(fā)生活動(dòng)和不正常活動(dòng)的信號(hào)狀態(tài)。
10. 如權(quán)利要求1所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器包括至少一個(gè)次聲變換器。
11. 如權(quán)利要求IO所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述至少一個(gè)次聲檢測(cè)器經(jīng)由至少高通和低通濾波器連接至所述處理器，用于抑制不期望的頻率，如l-15Hz范圍之外的頻率。
12. 如權(quán)利要求IO所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述至少一個(gè)次聲變換器連接至一系列帶有各自輸出的放大器，從而產(chǎn)生鄰近范圍的信號(hào)振幅提供給A/D轉(zhuǎn)換器，用于產(chǎn)生用于進(jìn)一步處理的數(shù)字信號(hào)表示。
13. 如權(quán)利要求l所述的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于 所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器包括開(kāi)關(guān)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器、玻璃破碎檢測(cè)器和振動(dòng)檢測(cè)器中的至少一個(gè)。
14. 一種用于非法闖入檢測(cè)的方法，所述方法包括使用至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器和與之連接的處理器，其特征在于所述處理器自適應(yīng)地把來(lái)自所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器的預(yù)定 義信號(hào)狀態(tài)的發(fā)生概率的閾值等級(jí)優(yōu)化成預(yù)定的虛假報(bào)警時(shí)間率。
15. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于特定軟件算法支配所述處理器來(lái)確定由所述至少一個(gè)檢測(cè)器傳送 的信號(hào)狀態(tài)的可能原因，所述處理器和所述算法的組合構(gòu)成內(nèi)在人工 智能系統(tǒng)。
16. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于所述處理器可用于根據(jù)以前從所述至少一個(gè)檢測(cè)器接收的信號(hào)來(lái) 計(jì)算發(fā)生概率。
17. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于所述處理器用于至少在噪聲信號(hào)范圍、正?；顒?dòng)信號(hào)范圍和非法 闖入信號(hào)范圍之間優(yōu)化閾值等級(jí)。
18. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于所述處理器用于確定和組織根據(jù)從所述至少一個(gè)檢測(cè)器接收的信 號(hào)產(chǎn)生的信息，以及有關(guān)這些信號(hào)之內(nèi)和之間的時(shí)間段的信息。
19. 如權(quán)利要求18所述的方法，其特征在于所述處理器用于使用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)確定單個(gè)信息和與根據(jù)來(lái)自所述 至少一個(gè)檢測(cè)器的信號(hào)產(chǎn)生的以前信息在時(shí)間上相關(guān)的多個(gè)信息的集 合的發(fā)生概率。
20. 如權(quán)利要求19所述的方法，其特征在于所述單個(gè)信息由信號(hào)特征組成，而所述多個(gè)信息由信號(hào)、所述至 少一個(gè)檢測(cè)器的特征以及信號(hào)特征之內(nèi)和之間的時(shí)間關(guān)系組成。
21. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于.-所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器發(fā)出信號(hào)，所述信號(hào)屬于任何下述 預(yù)定義信號(hào)狀態(tài)噪聲狀態(tài)，正常活動(dòng)狀態(tài)和異常狀態(tài)。
22. 如權(quán)利要求21所述的方法，其特征在于分別由非法闖入檢測(cè) 器檢測(cè)區(qū)域中的人、動(dòng)物、機(jī)器和環(huán)境產(chǎn)生的低或無(wú)活動(dòng)、正常發(fā)生 活動(dòng)和不正常活動(dòng)產(chǎn)生相應(yīng)的非法闖入檢測(cè)器信號(hào)狀態(tài)噪聲狀態(tài)、 正?；顒?dòng)狀態(tài)和異常狀態(tài)。
23. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于至少一個(gè)次聲變換器 如所述至少一個(gè)非法闖入檢測(cè)器那樣運(yùn)行。
24. 如權(quán)利要求23所述的方法，其特征在于所述至少一個(gè)次聲檢 測(cè)器經(jīng)由至少高通和低通濾波器向所述處理器傳送表示次聲的信號(hào)， 用于抑制不期望的頻率，如l-15Hz范圍之外的頻率。
25. 如權(quán)利要求23所述的方法，其特征在于連接一系列放大器來(lái) 接收和放大來(lái)自所述至少一個(gè)次聲變換器的信號(hào)，從而產(chǎn)生鄰近范圍 的信號(hào)振幅提供給A/D轉(zhuǎn)換器，用于產(chǎn)生用于進(jìn)一步處理的數(shù)字信號(hào) 表示。
26. 如權(quán)利要求14所述的方法，其特征在于開(kāi)關(guān)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器、 玻璃破碎檢測(cè)器和振動(dòng)檢測(cè)器中的至少一個(gè)如所述至少一個(gè)非法闖入 檢測(cè)器那樣運(yùn)行。
全文摘要
現(xiàn)有的非法闖入檢測(cè)系統(tǒng)常常因誤把居住者當(dāng)作非法闖入者而引起虛假報(bào)警，并且希望減少這種虛假報(bào)警。本發(fā)明包括使用各種軟件算法的處理器。所述處理器在各時(shí)間段上接收信號(hào)，并且軟件算法統(tǒng)計(jì)區(qū)分各種活動(dòng)，因此減少虛假報(bào)警和檢測(cè)失敗。所述軟件算法自適應(yīng)于所檢測(cè)活動(dòng)的衡量等級(jí)，使得可預(yù)先確定虛假報(bào)警率。這樣，所述處理器和軟件算法構(gòu)成人工智能系統(tǒng)。這種人工智能系統(tǒng)可用于包括多個(gè)檢測(cè)器的非法闖入和車輛報(bào)警系統(tǒng)或用在這種檢測(cè)器內(nèi)。本發(fā)明的第二方面是可用在這種人工智能技術(shù)中的次聲檢測(cè)改進(jìn)方法。
文檔編號(hào)B60R25/10GK101189645SQ200680017237
公開(kāi)日2008年5月28日 申請(qǐng)日期2006年5月16日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月18日
發(fā)明者喬納森·詹姆斯·伯納, 托·森斯特羅德 申請(qǐng)人:艾迪泰克股份有限公司