CN107063447B - 一种枪支震动识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种枪支震动识别方法及装置，该方法包括：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。从而能够在枪支发生震动时自动的实时有效的判断出开枪行为是否发生，进而上报管理平台，以使得管理人员能够及时获知开枪行为的发生，进而实现了有效的开枪管理。
Description
技术领域
本发明涉及枪支管理技术领域，更具体地说，涉及一种枪支震动识别方法及装置。
背景技术
当前，社会环境日趋复杂，不安全因素日益增多，涉枪事件时有发生。为加强防范，确保人民群众的生命财产安全和用枪警员的人身安全，用枪管理特别是开枪管理显得尤为重要，现有技术中当枪支发生开枪行为时需要持枪人员主动向相关平台上报才可被管理人员获知，但是如果枪支被抢劫或者用警人员出现特殊情况无法上报开枪行为等，就会导致管理人员无法获知开枪行为是否发生，进而无法实现有效的开枪管理。
综上所述，如何提供一种能够使得管理人员及时获知开枪行为的发生、进而实现有效开枪管理的技术方案，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种枪支震动识别方法及装置，以使得管理人员及时获知开枪行为的发生、进而实现有效开枪管理。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种枪支震动识别方法，包括：
对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；
基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；
计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。
优选的，获取所述枪支发生的震动对应的震动数据，包括：
获取所述枪支发生的震动对应的初始震动数据，所述初始震动数据为首次获取的震动数据；
判断所述初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取所述枪支发生的震动的震动数据。
优选的，获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，还包括：
计算每组所述震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除。
优选的，获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，还包括：
将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除。
优选的，训练得到开枪震动曲线、开枪震动阈值、开枪震动平方和范围及开枪震动加速度幅值范围，包括：
采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；
计算每组所述训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于所述训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定所述训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
一种枪支震动识别装置，包括：
检测模块，用于：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；
绘制模块，用于：基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；
判断模块，用于：计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。
优选的，所述检测模块包括：
获取单元，用于：获取所述枪支发生的震动对应的初始震动数据，所述初始震动数据为首次获取的震动数据；判断所述初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取所述枪支发生的震动的震动数据。
优选的，还包括：
第一筛选单元，用于：获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，计算每组所述震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除。
优选的，还包括：
第二筛选单元，用于：获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除。
优选的，还包括：
训练模块，用于：采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；
计算每组所述训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于所述训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定所述训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
本发明提供了一种枪支震动识别方法及装置，其中该方法包括：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。本申请公开的技术方案中，对枪支进行实时检测，并在检测到枪支发生震动时获取对应的震动数据，如果震动数据对应待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线相似，则确定枪支的此次震动为开枪行为产生的震动，并将对应开枪行为信息上报至管理平台，从而能够在枪支发生震动时自动的实时有效的判断出开枪行为是否发生，进而上报管理平台，以使得管理人员能够及时获知开枪行为的发生，进而实现了有效的开枪管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法的流程图，可以包括：
S11：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取枪支发生的震动对应的震动数据。
对枪支进行实时检测，能够在枪支发生震动时获取到枪支发生震动对应的震动数据，此处震动数据可以包括枪支相对于持枪人来说在上下(x轴)、前后(y轴)、左右(z轴)三个方向产生的加速度，也可以仅包括枪支相对于持枪人来说在上下、前后两个方向产生的加速度，本申请中优选获取枪支相对于持枪人来说在上下、前后两个方向产生的加速度，这是因为一般枪支发生震动时在相对于持枪人来说在左右方向的震动非常小，基本可以忽略不计，因此为了减少噪声，保证结果的准确性，可以仅获取枪支相对于持枪人来说在上下、前后两个方向产生的加速度。
S12：基于震动数据绘制枪支发生的震动对应的待检测震动曲线。
曲线中的每个点均可以由x轴、y轴及z轴(或者x轴及y轴)的加速度组成，而待检测震动曲线可以按照震动发生时时间由早至晚绘制出在x轴、y轴及z轴(或者x轴及y轴)的曲线，利用已有的数学方法即可实现，在此不再赘述。
S13：计算待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。
其中，开枪震动曲线为预先训练得到的对开枪时枪支震动产生的训练震动数据绘制得到的曲线，因此当待检测震动曲线与开枪震动曲线比较相近时，则可以认为待检测震动曲线即为开枪行为对应的震动曲线，此处相似度阈值可以根据实际需要进行设定，上述两个曲线的相似度小于相似度阈值，则说明两者曲线特征比较接近，否则，则说明两者曲线特征并不接近，则无需进行任何处理。将开枪行为信息上报至管理平台后，可以方便对应管理人员实现开枪管理，而开枪行为信息可以包括枪支的标识、开枪发生时间等，当然还可以根据实际需要进行其他设定。其中将开枪行为信息上报至管理平台可以利用根据实际需要设置的方式(如GPRS)实现，同时，还可以将开枪行为信息发送至预先指定的终端，以使得该终端对应管理人员可以及时获取到开枪行为信息。
本申请公开的技术方案中，对枪支进行实时检测，并在检测到枪支发生震动时获取对应的震动数据，如果震动数据对应待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线相似，则确定枪支的此次震动为开枪行为产生的震动，并将对应开枪行为信息上报至管理平台，从而能够在枪支发生震动时自动的实时有效的判断出开枪行为是否发生，进而上报管理平台，以使得管理人员能够及时获知开枪行为的发生，进而实现了有效的开枪管理。
另外可以将枪支的信息导入到管理平台中，其中枪支的信息可以包括枪支标识、当前具有的子弹数量、使用人员等信息。从而使得管理人员方便通过管理平台获知上述信息，进而有效实现对于枪支的管理。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法，获取枪支发生的震动对应的震动数据，可以包括：
获取枪支发生的震动对应的初始震动数据，初始震动数据为首次获取的震动数据；
判断初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取枪支发生的震动的震动数据。
其中开枪震动阈值可以为预先训练得到的当真正的开枪行为发生时对应震动产生的最小的加速度幅值，可以包括x轴、y轴及z轴(或者x轴和y轴)的加速度幅值。第一次获取到枪支震动对应的震动数据时，可以对该初始震动数据进行判断，如果初始震动数据在任一轴方向(即方向)上产生的加速度幅值大于开枪震动阈值中该轴方向的值，则确定此次震动很可能对应开枪行为，此时则每经过按照根据实际需要设定的时间间隔定时获取震动数据，如果初始震动数据在任一轴方向上产生的加速度幅值均不大于开枪震动阈值中该轴方向的值，则很可能此次震动并不对应开枪行为，则不再采集震动数据，由此减少了对开枪行为的误判率。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法，获取震动数据之后及绘制待检测震动曲线之前，还可以包括：
计算每组震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除。
其中开枪震动平方和范围可以为预先训练得到的当真正的开枪行为发生时对应震动产生的每组震动数据在不同轴方向上加速度的平方和的数值范围；因此可认为在不同方向上的加速度的平方和不符合开枪震动平方和范围的震动数据很可能不对应开枪行为，将其删除可大大减少噪声，减少数据处理工作量，增大开枪行为的判断准确率。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法，获取震动数据之后及绘制待检测震动曲线之前，还可以包括：
将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除。
其中开枪震动加速度幅值范围可以为预先训练得到的当真正的开枪行为发生时对应震动产生的每组震动数据在不同轴方向上加速度幅值数值范围；因此可认为在不同方向上的加速度幅值均不符合开枪震动加速度幅值范围的震动数据很可能不对应开枪行为，将其删除可大大减少噪声，减少数据处理工作量，增大开枪行为的判断准确率。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法，训练得到开枪震动曲线、开枪震动阈值、开枪震动平方和范围及开枪震动加速度幅值范围，可以包括：
采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；
计算每组训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
由于不同人的握枪方式差异、开枪姿势不同等最终获得的震动数据均有差异，本申请中采集多个持枪人(具体数量可以根据实际需要进行设定，如10个)采用不同握枪方式、开枪姿势等开枪时产生的震动数据作为训练震动数据，需要说明的是，如果训练震动数据与实时检测后获取的震动数据包括的加速度方向相同，均为仅包括x轴和y轴，或者包括x轴、y轴和z轴。最小数据和最大数据组成对应范围时即为处于最小数据及最大数据之间时则为符合该范围，否则则不符合该范围。按照上述方式得到对应的范围或阈值，能够使得开枪行为的判断结果更加准确。
本发明实施例还提供了一种枪支震动识别装置，如图2所示，可以包括：
检测模块11，用于：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取枪支发生的震动对应的震动数据；
绘制模块12，用于：基于震动数据绘制枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；
判断模块13，用于：计算待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置，检测模块可以包括：
获取单元，用于：获取枪支发生的震动对应的初始震动数据，初始震动数据为首次获取的震动数据；判断初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取枪支发生的震动的震动数据。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置，还可以包括：
第一筛选单元，用于：获取震动数据之后及绘制待检测震动曲线之前，计算每组震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置，还可以包括：
第二筛选单元，用于：获取震动数据之后及绘制待检测震动曲线之前，将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置，还可以包括：
训练模块，用于：采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；
计算每组训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
本发明实施例提供的一种枪支震动识别装置中相关部分的说明请参见本发明实施例提供的一种枪支震动识别方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。另外，本发明实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (2)
1.一种枪支震动识别方法，其特征在于，包括：
对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；
基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；
计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台；
获取所述枪支发生的震动对应的震动数据，包括：
获取所述枪支发生的震动对应的初始震动数据，所述初始震动数据为首次获取的震动数据；判断所述初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取所述枪支发生的震动的震动数据；
获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，还包括：
计算每组所述震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除；
获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，还包括：
将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除；
训练得到开枪震动曲线、开枪震动阈值、开枪震动平方和范围及开枪震动加速度幅值范围，包括：
采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；计算每组所述训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于所述训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定所述训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
2.一种枪支震动识别装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于：对枪支进行实时检测，如果检测到枪支发生震动，则获取所述枪支发生的震动对应的震动数据；
绘制模块，用于：基于所述震动数据绘制所述枪支发生的震动对应的待检测震动曲线；
判断模块，用于：计算所述待检测震动曲线与预先训练得到的开枪震动曲线之间的相似度，如果该相似度小于相似度阈值，则确定所述枪支发生的震动为开枪行为产生的震动，并将对应的开枪行为信息上报至管理平台；
所述检测模块包括：
获取单元，用于：获取所述枪支发生的震动对应的初始震动数据，所述初始震动数据为首次获取的震动数据；判断所述初始震动数据在不同方向上的加速度幅值是否大于预先训练得到的开枪震动阈值，如果是，则定时获取所述枪支发生的震动的震动数据；
所述枪支震动识别装置包括：
第一筛选单元，用于：获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，计算每组所述震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并将平方和不符合预先训练得到的开枪震动平方和范围的震动数据删除；
第二筛选单元，用于：获取所述震动数据之后及绘制所述待检测震动曲线之前，将在不同方向上的加速度幅值不符合预先训练得到的开枪震动加速度幅值范围的震动数据删除；
训练模块，用于：采集多个持枪人采用不同姿势进行开枪行为时对应枪支产生的训练震动数据；计算每组所述训练震动数据在不同方向上的加速度的平方和，并由其中最小的平方和和最大的平方和组成开枪震动平方和范围；基于所述训练震动数据绘制对应的震动曲线为开枪震动曲线；确定所述训练震动数据在每个方向上最小的加速度幅值为开枪震动阈值；确定任一方向上最小的训练震动数据的加速度幅值和最大的训练震动数据的加速度幅值组成该方向的幅值范围，并由全部方向上的幅值范围组成开枪震动加速度幅值范围。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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