專利名稱：一種周界入侵檢測方法和系統的制作方法
技術領域：
本發明涉及周界安全訪問技術領域，更具體的說是涉及一種周界入侵檢測方法和系統。
背景技術：
隨著社會的進步和科技的發展，人們對周界安全防范的需求越來越高，周界防范系統(或稱周界報警系統)應運而生。為了加強對外防范、防止惡性事件的發生，周界防范系統被廣泛應用于機場、銀行、監獄、軍事基地、小區等區域。在需要設防的區域安安設周界防范系統后，該系統會實時對該區域進行檢測，獲取相應的數據信號。當有入侵行為時，系統通過對采集的信號進行分析，確定入侵位置等信息，并做出相應的處理。周界防范系統根據采集到的信號，判斷是否有入侵行為的過程具體為對周界防范系統中某傳感器節點采集到的數據信號進行分析處理，提取特征值，當特征值大于預設的閾值時，則認為該傳感器節點所在區域有入侵行為發生。其中，閥值為分類器中預設的參數向量，為周界防范系統進行分類識別所用的一個設定值。由此可見，周界防范系統判定入侵行為的準確度與該設定的閥值有很大的關系。為了設定周界防范系統中分類器的閾值，需要技術人員模擬入侵行為，獲取到入侵時的信號數據，并提取沒有入侵行為發生時獲取到的信號數據，分析兩種情況下獲取到信號數據，由技術人員根據信號數據分析結果憑經驗設定一個閾值，并將設定的閾值輸入周界防范系統。但是人為設定的閾值可能準確度不高且很容易在輸入閥值時出現誤操作， 進而導致系統出現誤報警或漏報警的現象。而且，由于受到環境等因素的影響，經常需要對設防區域的周界防范系統的閥值進行調整，因此當用戶需要調整周界防范系統的閥值時，都需要周界防范系統的生產廠商的技術人員來調整周界入侵系統的閥值。這樣很可能會由于閥值調整不及時造成周界防范系統出現誤報或漏報，同時由于每次對系統閥值的調整都需要由廠家的技術人員來操作， 耗費了大量人力資源。
發明內容
有鑒于此，本發明提供一種周界入侵檢測方法和系統，減少人力資源的消耗，并提高系統設定的閥值的準確度，減少周界防范系統的誤報和漏報現象。為實現上述目的，本發明提供了一種周界入侵檢測方法，包括采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，所述入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由所述傳感器節點檢測到的信號數據；獲取由所述傳感器節點檢測的歷史信號數據的記錄，分析所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量；根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取出的特征向量，計算最佳匹配閾值；將所述最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點所對應的分類器中，以便依據所述最佳匹配閾值進行周界入侵檢測。優選的，所述分析所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量，包括對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定組設定維數的特征向量。優選的，對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定組設定維數的特征向量，包括A、選用db4作為小波基函數，并確定二信道正交濾波器中的低通和高通濾波器系數；B、根據mallat算法對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行指定級數的小波分解，得到每個頻段中各個取樣點的小波系數；C、分別計算每個頻段中所有小波系數的平方和，得到該頻段總能量；D、對各個頻段總能量求和，并計算歸一化后的特征向量，所述特征向量的維數與所述指定級數相對應，重復步驟A、B和C直至得到指定組的特征向量。優選的，所述預先獲取的歷史特征向量，包括預先對指定時間內獲取到的若干組特征向量求均值，得到所述指定時間內的特征向量，并將該特征向量作為歷史特征向量。優選的，所述根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取的特征向量，計算最佳匹配閾值，包括計算所述指定組設定維數的特征向量的均值E(X)；設歷史特征向量為Y，最佳匹配閾值為P，對以下表達式 (IgP-IgE (X))2+ (IgP-IgY)2 求導，得到 2 (IgP-IgE (X)) /P+2 (IgP-IgY) /P ；計算2 (IgP-IgE⑴)/P+2 (IgP-IgY) /P = 0時對應的P值，將此時的P值設定為最
佳配置閾值。另一方面，本發明還提供了一種周界入侵檢測系統，包括信號采集單元，用于采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，所述入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由所述傳感器檢測到的信號數據；特征向量提取單元，用于獲取所述傳感器節點檢測的歷史信號數據，分析所述歷史信號數據和所述入侵模擬信號數據，提取出指定維數的特征向量并保存；閥值確定單元，用于根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取的特征向量，計算最佳匹配閾值；閥值配置單元，用于將所述最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點對應的分類器中；入侵檢測單元，用于依據為所述最佳匹配閾值對所述預先選定的傳感器節點所在區域進行周界入侵檢測。優選的，所述特征向量提取單元，包括小波提取特征向量單元，用于對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定維數的特征向量。優選的，小波提取特征向量單元，包括
濾波器系數設定單元，用于選用db4作為小波基函數，并確定二信道正交濾波器中的低通和高通濾波器系數；小波分解單元，用于根據mallat算法對所述入侵模擬信號數據進行指定級數的小波分解，得到每個頻段中各個取樣點的小波系數；頻段能量計算單元，用于分別計算每個頻段中所有小波系數的平方和，得到該頻段總能量；向量確定單元，用于對各個頻段總能量求和，并計算歸一化后的特征向量，所述特征向量的維數與所述指定級數相對應。優選的，還包括歷史特征向量計算單元，用于預先對指定時間內獲取到的若干組特征向量求均值，得到所述指定時間內的所述歷史特征向量。優選的，所述閥值確定單元，包括向量均值單元，用于對所述提取出指定組特征向量求均值E(X)；導數計算單元，用于對以下表達式(IgP-IgE (X))2+(IgP-IgY)2求導，得到 2 (IgP-IgE (X)) /P+2 (IgP-IgY) /P，其中Y為歷史特征向量，P為需求解的最佳匹配閾值；閥值計算單元，用于計算表達式2 (IgP-IgE (X))/P+2 (IgP-IgY)/P = 0時對應的P 值，將此時的P值設定為最佳配置閾值。經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本發明的方法通過對獲取的模擬入侵行為下的模擬信號數據和歷史信號數據進行分析，提取指定組設定維數的特征向量，并利用提取出的特征向量和預先獲取的歷史特征向量，來計算最佳匹配閥值，進而將計算出的最佳匹配閥值配置到選定區域的傳感器節點對應的分類器中，整個過程由系統自動完成，得到的閾值的精準度，進而提高了系統入侵檢測的準確性。
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明一種周界入侵檢測方法一個實施例的流程示意圖；圖2為本發明一種周界入侵檢測方法另一個實施例的流程示意圖；圖3為本發明一種周界入侵檢測系統一個實施例的結構示意圖。
具體實施例方式下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。為了解決現有技術中存在的問題，在減少人力資源消耗的前提下，使得周界入侵系統的閥值精度較高，提高周界入侵系統檢測入侵的準確性。參照圖1，為本發明一種周界入侵檢測方法的一個實施例的流程示意圖，本實施例的檢測方法包括步驟101 采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，其中，入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由該傳感器節點檢測到的信號數據。為了能實現對周界入侵行為的檢測，需要采集周界入侵系統中各個區域內的傳感器節點采集到信號，對某個傳感器節點采集到的信號進行分析提取出特征向量后，將提取的特征向量與該傳感器對應的分類器中所設定的閥值進行比對，如果提取出的特征向量小于設定的閥值，則認為沒有入侵行為發生，如果提取出的特征向量的閥值大于該設定的閥值，則判定有入侵行為。因此設定的周界入侵系統的閥值精度，對于判斷入侵行為的準確度至關重要。一般情況下，在周界入侵系統初始安裝，以及該周界入侵系統環境變化等因素影響時，都需要進行調整系統閥值，以便進行入侵檢測。當需要為周界入侵系統配置閥值或者進行閥值調整時，需要將周界入侵系統的工作狀態設定為閥值智能調整模式，針對某個需要進行閥值調整的傳感器節點，在該傳感器節點對應的區域內，由工作人員人為的模擬入侵行為，該傳感器節點可以感應到該入侵行為，獲取入侵信號數據，從而得到模擬入侵信號數據。其中，在獲取模擬入侵信號數據時，可以采集多組模擬入侵信號數據，以便在后續利用該多組入侵信號數據提取多組特征向量，使得計算出的匹配閥值更加精準。步驟102 獲取該傳感器節點檢測的歷史信號數據，分析獲取到的歷史信號數據和所述入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量并保存。提取出模擬入侵行為下的信號數據后，需要將入侵模擬信號數據與該傳感器預先獲取到的歷史信號數據進行比對分析，提取指定組設定維數的特征向量。其中，歷史信號數據是指該傳感器節點在進行閥值入侵模擬之前檢測并保存的信號數據。從該傳感器節點獲取到的歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取特征向量的方式可以有多種，如，可以對該歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，提取出設定維數的特征向量。還可以采用傅里葉變換、功率譜分析、或者是過零點分析等方法，完成從該歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取特征向量的操作，具體采用哪種方式可以根據實際的應用場景來進行選擇。每次提取出的特征向量的維數可以根據需要進行設定，同時具體需要提取出幾組特征向量也可以根據需要設定。如，可以提取出6組7維的特征向量。步驟103 根據預先獲取的歷史特征向量和指定組設定維數的特征向量，計算最佳匹配閾值。由于在傳感器節點正常運行的過程中，系統也會每隔一定時間周期性的計算提取特征向量，并將該特征向量作為歷史特征向量進行保存。為了后續計算出的匹配閥值更加精準，該歷史特征向量可以為指定時間內提取出的特征向量的均值。當在步驟102中利用歷史信號數據和模擬數據信號，提取出的特征向量后，可以將步驟102提取的特征向量和歷史特征向量來計算最佳的匹配閥值。利用歷史特征向量和步驟102中提取出的特征向量，計算最佳匹配閥值的方式可以有多種方式，如可以采用平均系數法，具體的計算公式如公式一P = α (Χ+Υ) (公式一)；
其中，P表示待定閥值，是一個未知量；X表示利用歷史信號數據和模擬入侵信號， 提取出指定組設定維數的特征向量的均值；Y表示歷史特征向量；α為閥值匹配系統，α的取值為0. 5 1。計算最佳匹配值時還可以采用平方差最大化方法，S卩，設利用歷史信號數據和模擬信號數據提取出指定組設定維數的特征向量求均值，得到向量X，歷史特征向量為Y，待定的閥值為P，P為一個未知量，當X與P的平方差與Y與P的平方差之和為最大值對應的 P值為最佳匹配閥值。為了使得計算的最佳匹配閥值更為精準，在計算最佳匹配閥值的過程還可以為計算提取出的指定組設定維數的特征向量的均值，得到設定維數的均值向量E(X)； 設歷史特征向量為Y，待設定閾值為P，對表達式(lgP-lgE(X))2+(lgP-lgY)2求導，得到 2 (IgP-IgE (X))/P+2(IgP-IgY)/P ；計算2 (IgP-IgE⑴)/P+2 (IgP-IgY) /P = 0時對應的P值，將此時的P值設定為最佳匹配閾值。也就是說，當IgP= (IgE⑴+lgY)/2即P = E⑴°_5*Y°_5時為最佳匹配閥值。步驟104 將計算出的最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點對應的分類器中，以便依據所述最佳匹配閾值進行周界入侵檢測。計算出最佳匹配閥值時，可以將該最佳匹配閥值配置到選定區域內的傳感器節點對應的分類器中。當傳感器節點采集到數據信號后，可以將采集到的信號輸入到對應的分類器中，對采集到的數據信號提取特征向量，并與該最佳匹配閥值進行對比，以判斷出是否有入侵行為，實現周界入侵檢測。其中，選定區域內可以為一個傳感器節點，也可以為多個傳感器節點。如當周界入侵系統首次安裝時，可能需要依次對各個傳感器節點進行模擬入侵，并為每個傳感器節點對應的分類器設定相應的匹配閥值。而由于受環境等因素的影響需要對系統中部分閥值進行調制時，可以在選定區域內某個傳感器節點上進行模擬入侵，并計算出該傳感器節點對應的最佳匹配閥值，并將該最佳匹配閥值配置到選定區域內的多個傳感器節點所對應的分類器中。本實施例中通過獲取的模擬入侵行為下的模擬信號數據和歷史信號數據進行分析，提取指定組設定維數的特征向量，并利用提取出的特征向量和預先獲取的歷史特征向量，來計算最佳匹配閥值，進而將計算出的最佳匹配閥值配置到選定區域的傳感器節點對應的分類器中，整個過程由系統自動完成無需人為進行閾值計算，提高閾值的精準度，進而提高系統入侵檢測的準確性。參見圖2，為本發明一種周界入侵檢測方法的一個實施例的流程示意圖，本實施例中以小波分析來提取特征向量為例進行描述，本實施例的方法包括步驟201 采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，其中，入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由所述傳感器節點檢測到的信號數據。步驟202 獲取由該傳感器節點檢測的歷史信號數據的記錄。步驟201和202與上一實施例中的步驟101和步驟102的操作過程相同，在此不再贅述。步驟203 選用db4作為小波基函數，并確定二信道正交濾波器中的低通和高通濾波器系數。
其中，db4是一組正交小波基。選擇好小波基函數，以確定濾波器系統，進而為后續的小波分析做準備。步驟204 根據mallat算法對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行指定級數的小波分解，得到每個頻段中各個取樣點的小波系數。對歷史信號數據和入侵信號數據進行小波分析時，需要預先指定小波分解的級數或者稱層數，進而得到各層中的小波系數，即每個頻率段中各采樣點的小波系數。其中，進行小波分解后得到的總層數為級數加一，如，指定進行6級小波分解，最后得到7個頻段中各采樣點的小波系數，對應的，得到的特征向量的維度為7。例如，對于信號x(t)，可以分解為
權利要求
1.一種周界入侵檢測方法，其特征在于，包括采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，所述入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由所述傳感器節點檢測到的信號數據；獲取由所述傳感器節點檢測的歷史信號數據的記錄，分析所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量；根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取出的特征向量，計算最佳匹配閾值； 將所述最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點所對應的分類器中，以便依據所述最佳匹配閾值進行周界入侵檢測。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量，包括對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定組設定維數的特征向量。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定組設定維數的特征向量，包括A、選用db4作為小波基函數，并確定二信道正交濾波器中的低通和高通濾波器系數；B、根據mallat算法對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行指定級數的小波分解，得到每個頻段中各個取樣點的小波系數；C、分別計算每個頻段中所有小波系數的平方和，得到該頻段總能量；D、對各個頻段總能量求和，并計算歸一化后的特征向量，所述特征向量的維數與所述指定級數相對應，重復步驟A、B和C直至得到指定組的特征向量。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先獲取的歷史特征向量，包括 預先對指定時間內獲取到的若干組特征向量求均值，得到所述指定時間內的特征向量，并將該特征向量作為歷史特征向量。
5.根據權利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取的特征向量，計算最佳匹配閾值，包括計算所述指定組設定維數的特征向量的均值E(X)；設歷史特征向量為Y，最佳匹配閾值為P，對以下表達式(IgP-IgE(X))2+(IgP-IgY)2求導，得到 2 (IgP-IgE (X)) /P+2 (IgP-IgY) /P ；計算2 (IgP-IgE (X)) /P+2 (IgP-IgY) /P = 0時對應的P值，將此時的P值設定為最佳配置閾值。
6.一種周界入侵檢測系統，其特征在于，包括信號采集單元，用于采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，所述入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由所述傳感器檢測到的信號數據；特征向量提取單元，用于獲取所述傳感器節點檢測的歷史信號數據，分析所述歷史信號數據和所述入侵模擬信號數據，提取出指定維數的特征向量并保存；閥值確定單元，用于根據預先獲取的歷史特征向量和所述提取的特征向量，計算最佳匹配閾值；閥值配置單元，用于將所述最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點對應的分類器中；入侵檢測單元，用于依據為所述最佳匹配閾值對所述預先選定的傳感器節點所在區域進行周界入侵檢測。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述特征向量提取單元，包括 小波提取特征向量單元，用于對所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據進行小波分析，從所述歷史信號數據和入侵模擬信號數據中提取出指定維數的特征向量。
8.根據權利要求7所述的系統，其特征在于，小波提取特征向量單元，包括濾波器系數設定單元，用于選用db4作為小波基函數，并確定二信道正交濾波器中的低通和高通濾波器系數；小波分解單元，用于根據mallat算法對所述入侵模擬信號數據進行指定級數的小波分解，得到每個頻段中各個取樣點的小波系數；頻段能量計算單元，用于分別計算每個頻段中所有小波系數的平方和，得到該頻段總能量；向量確定單元，用于對各個頻段總能量求和，并計算歸一化后的特征向量，所述特征向量的維數與所述指定級數相對應。
9.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，還包括歷史特征向量計算單元，用于預先對指定時間內獲取到的若干組特征向量求均值，得到所述指定時間內的所述歷史特征向量。
10.根據權利要求6或9所述的系統，其特征在于，所述閥值確定單元，包括 向量均值單元，用于對所述提取出指定組特征向量求均值E (X)；導數計算單元，用于對以下表達式(IgP-IgE (X))2+(IgP-IgY)2求導，得到 2 (IgP-IgE (X)) /P+2 (IgP-IgY) /P，其中Y為歷史特征向量，P為需求解的最佳匹配閾值；閥值計算單元，用于計算表達式2 (IgP-IgE (X))/P+2 (IgP-IgY)/P = 0時對應的P值， 將此時的P值設定為最佳配置閾值。
全文摘要
本發明公開了一種周界入侵檢測方法和系統，該方法包括采集某傳感器節點檢測到的入侵模擬信號數據，其中，入侵模擬信號數據為在人為模擬入侵行為時，由該傳感器節點檢測到的信號數據；獲取由該傳感器節點檢測的歷史信號數據的記錄，分析該歷史信號數據和入侵模擬信號數據，提取出指定組設定維數的特征向量；根據預先獲取的歷史特征向量和提取出的特征向量，計算最佳匹配閾值；將最佳匹配閾值配置到選定區域內的傳感器節點所對應的分類器中，以便依據所述最佳匹配閾值進行周界入侵檢測。本發明的方法可以由系統自動完成閾值計算與配置的過程，計算出的閾值精準度較高，進而提高了入侵檢測的準確度。
文檔編號G06F17/00GK102346948SQ20111026472
公開日2012年2月8日 申請日期2011年9月7日 優先權日2011年9月7日
發明者伍健榮, 李雋穎, 樓曉俊, 鮑必賽 申請人:無錫國科微納傳感網科技有限公司