CN108765832A - 一种入侵检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种入侵检测方法及装置,该方法包括:通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。本发明通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。

Description

一种入侵检测方法及装置
技术领域
本发明涉及安防技术领域,具体而言,涉及一种入侵检测方法及装置。
背景技术
随着网络摄像头、网络录像机等视频监控设备的发展,当前安防场所都是以视频监控系统为主流配置。视频监控也存在不少的不足,图像识别的计算量大,耗费CPU和GPU,无法实时的主动给出入侵警报。比如周界入侵检测,在安保人员没有实时盯着视频的,就可能出现漏报的问题。在很多场合,需要结合甚至单独使用主动红外、被动红外等入侵探测传感器,来弥补视频监控系统的不足。主动红外、被动红外在硬件技术上都比较成熟,但也存在缺点。比如被动红外探测的是接近人体温度的红外,容易受各种热源、阳光源干扰。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的在于提供一种入侵检测方法及装置,以减少入侵检测过程中的人工干预,同时提高入侵检测的准确度。
第一方面,本发明实施例提供了一种入侵检测方法,所述方法包括:
通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;
获取所述雷达回波信号对应的能量谱;
根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
结合第一方面,本发明实施例提供了上述第一方面的第一种可能的实现方式,其中,所述根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测,包括:
将所述能量谱划分为多组子带能量;
分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组所述子带能量满足所述异常条件,则输出入侵报警信息。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,本发明实施例提供了上述第一方面的第二种可能的实现方式,其中,所述将所述能量谱划分为多组子带能量,包括:
从所述能量谱中截取检测目标物活动频率带对应的活动能量谱;
将所述活动能量谱划分为多组子带能量;
其中,在所述多组子带能量包括的任意连续相邻的三组子带能量中,中间一组子带能量的开始子带的频率与上一组子带能量的中间子带的频率相同,且中间一组子带能量的结束子带的频率与下一组子带能量的中间子带的频率相同。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,本发明实施例提供了上述第一方面的第三种可能的实现方式,其中,所述分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,包括:
计算当前组子带能量的累加和;
获取所述当前组子带能量的频段对应的自适应基值;
根据所述累加和及所述自适应基值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件。
结合第一方面的第三种可能的实现方式,本发明实施例提供了上述第一方面的第四种可能的实现方式,其中,所述获取所述当前组子带能量的频段对应的自适应基值,包括:
获取与所述当前组子带能量同频段的子带能量基数数组;
计算所述子带能量基数数组对应的整体平均值;
计算所述子带能量基数数组中最大的第一预设数量个子带能量对应的最大平均值;
计算所述子带能量基数数组中最小的第二预设数量个子带能量的最小平均值。
结合第一方面的第四种可能的实现方式,本发明实施例提供了上述第一方面的第五种可能的实现方式,其中,所述根据所述累加和及所述自适应基值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件,包括:
计算所述累加和与所述整体平均值之间的第一差值;
计算所述最大平均值与所述最小平均值之间的第二差值;
根据所述第一差值和所述第二差值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件。
结合第一方面,本发明实施例提供了上述第一方面的第六种可能的实现方式,其中,所述方法还包括:
在所述当前组子带能量不满足所述异常条件时,将所述累加和存入与所述当前组子带能量同频段的子带能量基数数组中。
结合第一方面,本发明实施例提供了上述第一方面的第七种可能的实现方式,其中,所述获取所述雷达回波信号对应的能量谱,包括:
将所述雷达回波信号转换为一帧数字信号;
对所述一帧数字信号进行时域预处理;
对预处理后的所述一帧数字信号进行加窗离散傅氏FFT变换,得到所述雷达回波信号对应的能量谱。
第二方面,本发明实施例提供了一种入侵检测装置,所述装置包括:
采集模块,用于通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;
获取模块,用于获取所述雷达回波信号对应的能量谱;
入侵检测模块,用于根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
结合第二方面,本发明实施例提供了上述第二方面的第一种可能的实现方式,其中,所述入侵检测模块包括:
划分单元,用于将所述能量谱划分为多组子带能量;
确定单元,用于分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组所述子带能量满足所述异常条件,则输出入侵报警信息。
在本发明实施例中,通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例1所提供的一种入侵检测方法的流程图;
图2示出了本发明实施例1所提供的一种入侵检测方法执行主体的模块框图;
图3示出了本发明实施例1所提供的一种入侵检测方法的另一种流程示意图;
图4示出了本发明实施例1所提供的一种子带能量对比的流程图;
图5示出了本发明实施例2所提供的一种入侵检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中附图,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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
考虑到相关技术中采用视频监控、主动红外、被动红外等入侵检测方式,视频监控方式需要安保人员实时盯着视频,入侵检测的误报和漏报率高。主动红外及被动红外方式容易受各种热源影响,入侵检测的准确率不高。基于此,本发明实施例提供了一种入侵检测方法及装置,下面通过实施例进行描述。
实施例1
参见图1,本发明实施例提供了一种入侵检测方法,该方法具体包括以下步骤:
步骤101:通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号。
本发明实施例中通过微波雷达对被监控区域进行实时检测,微波雷达发出的信号波在传播过程中遇到障碍物形成反射,微波雷达检测反射的回波信号,通过信号放大滤波模块对原始的回波信号进行放大滤波,然后按照预设频率采集第三预设数量个经过放大滤波的回波信号。
步骤102:获取雷达回波信号对应的能量谱。
按照上述步骤101的方式采集到雷达回波信号后,对雷达回波信号进行模数转换,将雷达回波信号转换为一帧数字信号。对这一帧数字信号进行时域预处理;对预处理后的一帧数字信号进行加窗FFT(Fast FourierTransformation,离散傅氏变换的快速算法)变换,得到雷达回波信号对应的能量谱。
在本发明实施例中,上述时域预处理包括但不限于对这帧数字信号进行去直流、旁瓣均值替换异常峰值等预处理操作。
步骤103:根据能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
本发明实施例具体通过如下步骤A1和A2的操作进行入侵检测,包括:
A1:将能量谱划分为多组子带能量。
从能量谱中截取检测目标物活动频率带对应的活动能量谱,去掉其他高频部分和低频部分,如截取10Hz到1.2KHz范围能量谱(行人频率范围);将活动能量谱划分为多组子带能量;其中,在多组子带能量包括的任意连续相邻的三组子带能量中,中间一组子带能量的开始子带的频率与上一组子带能量的中间子带的频率相同,且中间一组子带能量的结束子带的频率与下一组子带能量的中间子带的频率相同。
上述划分出的多组子带能量中,每组开始频率为前一组中间频率,结束频率为后一组中间频率,最终划分出多组交叉重叠的子带能量组,如可划分出10组或20组子带能量。
A2:分别确定每组子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组子带能量满足异常条件,则输出入侵报警信息。
对于各组子带能量,确定是否满足异常条件的方式是相同的,为了便于描述下面以一组子带能量为例进行详细说明,并将该组子带能量称为当前组子带能量,其他每组子带能量均按照与当前组子带能量的相同的方式进行入侵检测。
计算当前组子带能量的累加和;获取当前组子带能量的频段对应的自适应基值;根据累加和及自适应基值,确定当前组子带能量是否满足异常条件。
上述自适应基值包括与当前组子带能量同频段的子带能量基数数组对应的整体平均值、最大平均值及最小平均值。自适应基值的获取过程具体包括:获取与当前组子带能量同频段的子带能量基数数组;计算子带能量基数数组对应的整体平均值;计算子带能量基数数组中最大的第一预设数量个子带能量对应的最大平均值;计算子带能量基数数组中最小的第二预设数量个子带能量的最小平均值。其中,第一预设数量可以与第二预设数量相同或不同,第一预设数量及第二预设数量可以为5或8等。
通过上述方式获取到自适应基值后,通过如下方式来确定当前组子带能量是否满足异常条件,包括:
计算累加和与整体平均值之间的第一差值;计算最大平均值与最小平均值之间的第二差值;根据第一差值和第二差值,确定当前组子带能量是否满足异常条件。
在确定当前组子带能量是否满足异常条件时,比较上述第一差值和第二差值,若比较出第一差值大于第二差值的预设倍数,则计算第一差值与第二差值的商,得到当前子带能量差比,判断当前子带能量差比是否连续P帧内出现Q次以上大于设置的灵敏度值,如果是,则确定当前组子带能量满足异常条件,输出入侵报警信息。
该入侵报警信息可以为用于提示入侵的语音提示信息或点亮用于提示入侵的指示灯等。上述预设倍数可以为2倍或3倍等。上述P的取值范围可以为1-5,Q的取值范围可以为1-5,P和Q的取值可以相同,也可以不同。
若上述比较出第一差值小于或等于第二差值的预设倍数,或者虽然第一差值大于第二差值的预设倍数,但上述当前自动能量差比未连续P帧内出现Q次以上大于设置的灵敏度值,则确定当前组子带能量不满足异常条件。在当前组子带能量不满足异常条件时,将累加和存入与当前组子带能量同频段的子带能量基数数组中,作为新的基值计算基数之一,并丢掉该基数数组中的最早基数,动态调整基数实现自适应。
对于划分的每组子带能量,都按照上述方式确定是否满足异常条件,直到所有子带组全部完成结束或者符合警报条件时报警。
本发明实施例的执行主体为用于入侵检测的终端或服务器。如图2所示,在执行主体中设置信号放大滤波模块1、信号采集模数转换模块2、数据预处理模块3、FFT-能量谱计算模块4、子带对比模块5、数据存储模块6,警报处理模块7。
为了进一步便于理解本发明实施例提供的入侵检测方法,下面结合附图进行具体说明。如图3所示,采集一帧微波回波信号,进行时域预处理,通过加窗FFT计算预处理后的数据对应的能量谱,然后对比子带能量,判断子带能量差比是否发生大变化,如果是则将异常子带能量差比推送给警报处理模块,如果否则保存子带能量差比。判断是否对比完成,如果否,则返回对比子带能量。如果是,则进行警报处理,判断同频段子带能量差比是否4帧出现2次超过灵敏度值。如果是开启入侵警报,然后判断是否处理完成。如果否,则直接判断是否处理完成,如果是结束本帧处理,如果否则返回进行警报处理。结束本帧处理后,循环采集处理微波回波信号,循环执行上述步骤。
如图4所示的子带能量对比流程图,截取行人频段能量谱,将截取的能量谱划分成交叉子带能量组,计算每组子带能量累加和,计算同频段子带能量基数的均值、最大均值和最小均值;计算子带能量差比,判断子带能量差比是否发生大变化,如果是则将异常子带能量差比推送给警报处理模块,如果否则保存子带能量差比,然后判断各组是否对比完成,如果是,则结束对比,如果否,则返回继续计算每组子带能量累加和,并循环执行上述步骤,直到各组子带能量均对比完成。
在本发明实施例中,通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。
实施例2
如图5所示,本发明实施例提供一种入侵检测装置,该装置用于执行上述实施例1所提供的入侵检测方法,该装置包括:
采集模块20,用于通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;
获取模块21,用于获取雷达回波信号对应的能量谱;
入侵检测模块22,用于根据能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
上述入侵检测模块22包括:
划分单元,用于将能量谱划分为多组子带能量;
确定单元,用于分别确定每组子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组子带能量满足异常条件,则输出入侵报警信息。
上述划分单元,用于从能量谱中截取检测目标物活动频率带对应的活动能量谱;将活动能量谱划分为多组子带能量;其中,在多组子带能量包括的任意连续相邻的三组子带能量中,中间一组子带能量的开始子带的频率与上一组子带能量的中间子带的频率相同,且中间一组子带能量的结束子带的频率与下一组子带能量的中间子带的频率相同。
上述确定单元,用于计算当前组子带能量的累加和;获取当前组子带能量的频段对应的自适应基值;根据累加和及自适应基值,确定当前组子带能量是否满足异常条件。
上述确定单元通过如下方式获取自适应基值,包括:获取与当前组子带能量同频段的子带能量基数数组;计算子带能量基数数组对应的整体平均值;计算子带能量基数数组中最大的第一预设数量个子带能量对应的最大平均值;计算子带能量基数数组中最小的第二预设数量个子带能量的最小平均值。
上述确定单元通过如下方式确定当前组子带能量是否满足异常条件,包括:计算累加和与整体平均值之间的第一差值;计算最大平均值与最小平均值之间的第二差值;根据第一差值和第二差值,确定当前组子带能量是否满足异常条件。
在本发明实施例中,在当前组子带能量不满足异常条件时,将累加和存入与当前组子带能量同频段的子带能量基数数组中。
获取模块21,用于将雷达回波信号转换为一帧数字信号;对一帧数字信号进行时域预处理;对预处理后的一帧数字信号进行加窗离散傅氏FFT变换,得到雷达回波信号对应的能量谱。
在本发明实施例中,通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。
实施例3
本发明实施例提供了一种计算机设备,该设备包括处理器和存储器;
存储器存储有执行指令,当该设备运行时,处理器执行存储器中存储的执行指令,以实现上述实施例1提供的入侵检测方法。
该计算机设备通过处理器执行指令,通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。
实施例4
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有执行指令,执行指令被计算机执行实现上述实施例1提供的入侵检测方法。
该计算机存储介质存储的计算机可执行指令执行后,通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;获取所述雷达回波信号对应的能量谱;根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。通过动态存储子带基数组,子带基数随着环境干扰的缓慢变化而变化,能够自动适应环境,免去了现场调试的工作量。将能量谱分成多组交叉重叠子带能量,进行子带对比,针对目标物小频段入侵行为,能有效避免全频域能量处理时的漏报或误报,提高入侵警报准确度。
本发明实施例所提供的入侵检测装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,均可以参考上述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释,此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种入侵检测方法,其特征在于,所述方法包括:
通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;
获取所述雷达回波信号对应的能量谱;
根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测,包括:
将所述能量谱划分为多组子带能量;
分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组所述子带能量满足所述异常条件,则输出入侵报警信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述能量谱划分为多组子带能量,包括:
从所述能量谱中截取检测目标物活动频率带对应的活动能量谱;
将所述活动能量谱划分为多组子带能量;
其中,在所述多组子带能量包括的任意连续相邻的三组子带能量中,中间一组子带能量的开始子带的频率与上一组子带能量的中间子带的频率相同,且中间一组子带能量的结束子带的频率与下一组子带能量的中间子带的频率相同。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,包括:
计算当前组子带能量的累加和;
获取所述当前组子带能量的频段对应的自适应基值;
根据所述累加和及所述自适应基值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取所述当前组子带能量的频段对应的自适应基值,包括:
获取与所述当前组子带能量同频段的子带能量基数数组;
计算所述子带能量基数数组对应的整体平均值;
计算所述子带能量基数数组中最大的第一预设数量个子带能量对应的最大平均值;
计算所述子带能量基数数组中最小的第二预设数量个子带能量的最小平均值。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述累加和及所述自适应基值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件,包括:
计算所述累加和与所述整体平均值之间的第一差值;
计算所述最大平均值与所述最小平均值之间的第二差值;
根据所述第一差值和所述第二差值,确定所述当前组子带能量是否满足异常条件。
7.根据权利要求4-6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述当前组子带能量不满足所述异常条件时,将所述累加和存入与所述当前组子带能量同频段的子带能量基数数组中。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述获取所述雷达回波信号对应的能量谱,包括:
将所述雷达回波信号转换为一帧数字信号;
对所述一帧数字信号进行时域预处理;
对预处理后的所述一帧数字信号进行加窗离散傅氏FFT变换,得到所述雷达回波信号对应的能量谱。
9.一种入侵检测装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,用于通过微波雷达实时检测被监控区域,采集雷达回波信号;
获取模块,用于获取所述雷达回波信号对应的能量谱;
入侵检测模块,用于根据所述能量谱按照不同的子带频段进行入侵检测。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述入侵检测模块包括:
划分单元,用于将所述能量谱划分为多组子带能量;
确定单元,用于分别确定每组所述子带能量是否满足异常条件,若存在至少一组所述子带能量满足所述异常条件,则输出入侵报警信息。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109377692A (zh) * 2018-11-13 2019-02-22 武汉研希科技有限公司 一种智能光纤振动防入侵预警方法与系统
CN113156425A (zh) * 2021-04-25 2021-07-23 中航睿智科技(成都)有限公司 一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110032139A1 (en) * 2009-08-10 2011-02-10 Robert Bosch Gmbh Method for human only activity detection based on radar signals
CN102289906A (zh) * 2011-06-09 2011-12-21 无锡国科微纳传感网科技有限公司 围界入侵检测方法、装置及系统
CN102360519A (zh) * 2011-07-29 2012-02-22 电子科技大学 一种分布式光纤围栏入侵检测与定位的方法
CN102521939A (zh) * 2011-12-16 2012-06-27 武汉理工光科股份有限公司 一种光纤光栅周界防入侵系统及其报警方法
CN103839346A (zh) * 2013-03-11 2014-06-04 成都百威讯科技有限责任公司 一种智能门窗防入侵装置以及系统、智能门禁系统
CN103995969A (zh) * 2014-05-23 2014-08-20 天津大学 一种可配置的光纤侵犯事件发生端点检测方法以及检测仪
WO2015088664A1 (en) * 2013-12-13 2015-06-18 Utc Fire & Security Americas Corporation, Inc. Selective intrusion detection systems
KR20160105178A (ko) * 2015-02-27 2016-09-06 주식회사 유컴테크놀러지 침입자 탐지 장치 및 방법
CN105929370A (zh) * 2015-02-27 2016-09-07 福特全球技术公司 栅瓣检测的基于数字波束形成的分辨
JP6056527B2 (ja) * 2013-02-14 2017-01-11 沖電気工業株式会社 侵入物体検知装置
CN206209102U (zh) * 2016-09-22 2017-05-31 北京聚速微波技术有限公司 基于微波雷达的周界防护系统
CN107076834A (zh) * 2014-05-29 2017-08-18 罗伯特·W·李 具有增大的多普勒能力的雷达操作
CN107369282A (zh) * 2017-08-23 2017-11-21 武汉理工光科股份有限公司 一种地埋式cotdr周界入侵报警系统及信号处理方法
CN107589419A (zh) * 2017-07-25 2018-01-16 武汉滨湖电子有限责任公司 一种能量峰值联合宽带高分辨距离像目标提取的方法
CN108010239A (zh) * 2017-11-28 2018-05-08 威海北洋电气集团股份有限公司 光纤水听器周界安防领域入侵行为识别算法
KR20180064951A (ko) * 2016-12-06 2018-06-15 주식회사 비트센싱 레이더와 반사체를 이용한 직선의 가상펜스 시스템

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110032139A1 (en) * 2009-08-10 2011-02-10 Robert Bosch Gmbh Method for human only activity detection based on radar signals
CN102289906A (zh) * 2011-06-09 2011-12-21 无锡国科微纳传感网科技有限公司 围界入侵检测方法、装置及系统
CN102360519A (zh) * 2011-07-29 2012-02-22 电子科技大学 一种分布式光纤围栏入侵检测与定位的方法
CN102521939A (zh) * 2011-12-16 2012-06-27 武汉理工光科股份有限公司 一种光纤光栅周界防入侵系统及其报警方法
JP6056527B2 (ja) * 2013-02-14 2017-01-11 沖電気工業株式会社 侵入物体検知装置
CN103839346A (zh) * 2013-03-11 2014-06-04 成都百威讯科技有限责任公司 一种智能门窗防入侵装置以及系统、智能门禁系统
WO2015088664A1 (en) * 2013-12-13 2015-06-18 Utc Fire & Security Americas Corporation, Inc. Selective intrusion detection systems
CN103995969A (zh) * 2014-05-23 2014-08-20 天津大学 一种可配置的光纤侵犯事件发生端点检测方法以及检测仪
CN107076834A (zh) * 2014-05-29 2017-08-18 罗伯特·W·李 具有增大的多普勒能力的雷达操作
CN105929370A (zh) * 2015-02-27 2016-09-07 福特全球技术公司 栅瓣检测的基于数字波束形成的分辨
KR20160105178A (ko) * 2015-02-27 2016-09-06 주식회사 유컴테크놀러지 침입자 탐지 장치 및 방법
CN206209102U (zh) * 2016-09-22 2017-05-31 北京聚速微波技术有限公司 基于微波雷达的周界防护系统
KR20180064951A (ko) * 2016-12-06 2018-06-15 주식회사 비트센싱 레이더와 반사체를 이용한 직선의 가상펜스 시스템
CN107589419A (zh) * 2017-07-25 2018-01-16 武汉滨湖电子有限责任公司 一种能量峰值联合宽带高分辨距离像目标提取的方法
CN107369282A (zh) * 2017-08-23 2017-11-21 武汉理工光科股份有限公司 一种地埋式cotdr周界入侵报警系统及信号处理方法
CN108010239A (zh) * 2017-11-28 2018-05-08 威海北洋电气集团股份有限公司 光纤水听器周界安防领域入侵行为识别算法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109377692A (zh) * 2018-11-13 2019-02-22 武汉研希科技有限公司 一种智能光纤振动防入侵预警方法与系统
CN109377692B (zh) * 2018-11-13 2024-03-12 武汉研希科技有限公司 一种智能光纤振动防入侵预警方法与系统
CN113156425A (zh) * 2021-04-25 2021-07-23 中航睿智科技(成都)有限公司 一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法

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