CN115071783A - 一种铁路异物入侵监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种铁路异物入侵监测系统，属于铁路安全技术领域。系统包括多个光纤传感器组成的分布式光纤监测单元与多个红外摄像机组成的分布式视频监测单元。多个光纤传感器与多个红外摄像机在每个入侵监测子区域对应的边界线上交错布置。方法包括：根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域；通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段并调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。本发明的异物入侵方案充分考虑铁路环境变化与硬件工作要求，准确性较高的同时能够降低硬件成本。
Description
技术领域
本发明属于铁路安全技术领域，尤其涉及一种铁路异物入侵监测系统。
背景技术
异物入侵检测一直是列车行驶安全领域的一项重要研究。目前轨道异物检测方法分为接触式和非接触式2种。接触式异物检测采用防护网，只有当异物接触并产生形变才能检测到。
非接触式异物检测包括激光、图像处理、红外等方法，其中应用最多的是图像处理。通过在线路重点区域安装视频采集设备监控异常状况，而现有的监控设备所涉及的检测方法一般为传统的图像识别方法或结合深度学习的目标检测算法。
但是传统的图像识别方法检测准确率并不理想，一次漏检可能造成重大损失。此外，使用摄像头、红外传感器、双电网等传统入侵监测手段，存在可靠性较低，无法自动识别目标危害等级，无法精确定位等问题。
同时，现有技术的入侵监测在硬件布置上成本较高，当监测范围较大时需要布置较多的监测装置；同时，监测装置的监控范围都是静态的，无法根据实际情况进行调整。
因此，现有技术至少存在成本过高、安装复杂同时监测范围不灵活、入侵监测准确性不高、不能适应铁路实际环境变化等问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种铁路异物入侵监测系统，通过多个光纤传感器与多个红外摄像机在每个入侵监测子区域对应的边界线上交错布置，本发明可根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域；通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段并调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。
具体而言，本发明的技术方案包括如下几个方面：
在本发明的第一个方面，提供一种铁路异物入侵监测系统，所述系统包括分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机。
具体的， 每个所述红外摄像机包含两个光线方向相反的第一红外光发射器和第二红外光发射器；
作为本发明最重要的创造性改进点之一，多个光纤传感器与多个红外摄像机在边界线上交错布置。
具体的，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元在目标监测区域边界线上交错布置，并且，每两个光纤传感器之间布置一个所述红外摄像机。
作为更具体的布置手段，在所述目标监测区域边界线上的第一位置布置第一光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第二位置布置第二光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第三位置布置一个第三红外摄像机；
所述第三位置在所述第一位置和所述第二位置之间，并且，所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器接收，所述第三红外摄像机的第二红外光发射器的发射光被所述第二光纤传感器接收。
其中，所述监测系统还包括第一电光调制器与第二电光调制器；
每个所述红外摄像机产生的每个方向的一路发射光分别通过所述第一电光调制器与第二电光调制器调制后，被对应的光纤传感器接收。
所述分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段。
在确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围，具体的，所述调节包括：
旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
本发明的第二个方面，提供一种铁路异物入侵监测方法，所述方法包括如下步骤：
S610：确定目标监测区域边界线的长度与区域曲率；
S620：根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将所述目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域；
S630：针对每个入侵监测子区域，安装分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元；
S640：通过所述分布式光纤监测单元接收的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的入侵监测子区域的边界线区段；
其中，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机；
并且，所述多个光纤传感器与所述多个红外摄像机在每个入侵监测子区域对应的边界线上交错布置。
所述步骤S640进一步包括：
确定存在异物入侵的入侵监测子区域区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。
在本发明的第三个方面，还提出基于第一个方面所述的铁路异物入侵监测系统实现的一种铁路异物入侵监测系统实现；
所述方法包括如下步骤：
S810：分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置；
S820：调节该区段位置安装的红外摄像机的观测范围；
其中，步骤S820具体包括：
旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
所述步骤S810采用解调布里渊频移实现所述入侵监测。
在所述步骤S820之后，所述方法还包括：
S830：获取该区段位置安装的红外摄像机的视频监测数据；
S840：根据所述视频监测数据执行深度异物入侵监测。
本发明的异物入侵方案充分考虑铁路环境变化与硬件工作要求，准确性较高的同时能够降低硬件成本。
具体的，本发明的技术方案中，多个光纤传感器与多个红外摄像机交错布置，相对于全部布置光纤传感器的方案，至少节省一半的硬件成本；而相对于全部布置红外摄像机的方案，则结合了分布式光纤传感技术使得识别和检测更加准确；同时，每个红外摄像机本身就能当做分布式光纤传感器的输入光波（波形）来源，不必额外布置波形传感器；同时，每个红外摄像机在当做分布式光纤传感器的输入光波（波形）来源的同时，还可以在分布式光纤传感器预判到异常侵入时切换为视频监测模式，从而结合了视频联动技术实现了多维度周界异物入侵感知与识别系统，能够大幅提升高铁运营安全预警完备率和应急响应效率。
本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的铁路异物入侵监测系统的主体子系统架构示意图；
图2是图1所述系统的实际目标区域布局示意图；
图3是图1所述系统使用的光纤传感器与红外摄像机的交错布置位置示意图；
图4是本发明一个实施例的一种铁路异物入侵监测方法的主体流程示意图；
图5是图4所述方法中将目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域的示意图；
图6是基于图1所述系统实现的一种铁路异物入侵监测方法的主体流程示意图；
图7是图6所述方法的进一步优选实施例的步骤示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
图1是本发明一个实施例的一个实施例的铁路异物入侵监测系统的主体子系统架构示意图。
图1示出所述系统包括分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机。
具体的，继续参见图2。图2是图1所述系统的实际目标区域布局示意图。
在图2中，示出轨道图、边界线以及目标监测区域，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元分布于目标监测区域的边界线上。
需要指出的是，仅处于方便绘图的需要，图2中所述边界线为直线，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元是均匀分布于目标监测区域的边界线上。
但是，实际应用中，所述边界线还可能是曲线，此时，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元将不再是均匀分布于目标监测区域的边界线上，在后续的实施例中将进一步介绍，这也是本发明考虑的创造性出发点之一。
在图2中，每个所述红外摄像机包含两个光线方向相反的第一红外光发射器和第二红外光发射器；
所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元在目标监测区域边界线上交错布置，并且，每两个光纤传感器之间布置一个所述红外摄像机。
作为图2的局部放大与位置显示，参见图3。图3是图1所述系统使用的光纤传感器与红外摄像机的交错布置位置示意图。
图3中，每个光纤传感器均包含第一接收端、第二接收端与电光调制器。
所述监测系统还包括第一电光调制器与第二电光调制器；
每个所述红外摄像机产生的每个方向的一路发射光分别通过所述第一电光调制器与第二电光调制器调制后，被对应的光纤传感器接收。
具体的，所述监测系统的所述电光调制器包含第一电光调制器和第二电光调制器。
在所述目标监测区域边界线上的第一位置布置第一光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第二位置布置第二光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第三位置布置一个第三红外摄像机；所述第三位置在所述第一位置和所述第二位置之间，并且，所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器接收，所述第三红外摄像机的第二红外光发射器的发射光被所述第二光纤传感器接收。
具体的，所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器的第一电光调制器接收后生成调制信号进入第一光纤传感器的第一接收端，所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器的第二电光调制器接收后生成调制信号进入第一光纤传感器的第二接收端。
同样的，所述第三红外摄像机的第二红外光发射器的发射光被第二光纤传感器的第一电光调制器接收后生成调制信号进入第二光纤传感器的第一接收端，所述第三红外摄像机的第二红外光发射器的发射光被所述第二光纤传感器的第二电光调制器接收后生成调制信号进入第二光纤传感器的第二接收端。
所述分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段。
具体的，以前述所述第三红外摄像机和第一光纤传感器构成的监测区间为例，
所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器的第一电光调制器调制生成泵浦光进入第一光纤传感器的第一接收端，
所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器的第二电光调制器调制生成探测光进入第一光纤传感器的第二接收端。
泵浦光和探测光从光纤两端进入光纤后相互作用产生受激布里渊散射信号；其频率与光纤上各点的温度和应变相关；当温度或应变变化时，回波信号的布里渊频移也跟着变化通过解调布里渊频移，可以实现分布式温度/应变检测。
由于入侵点受到外界的作用，会使传感光纤的相位发生变化。通过测量后向瑞利散射光强的变化即可实现对振动信息的传感测量。光源产生的连续光经过声光调制器调制成脉冲光；并使用放大器放大后进入光纤；回波信号经光电探测器转换为电信号。当没有振动信号时，回波信号波形稳定；当光纤局部发生振动时，回波信号对应位置强度发生明显变化；两组信号差分后振动位置出现明显信号，能够对振动事件报警并准确定位。
探测器探测得到的瑞利散射光信号是探测半个脉冲空间宽度内的散射信号的相干叠加，传感光纤上第n个散射点和第n+1个散射点之间回波信号的相位差
满足
其中，
表示两个散射点之间的距离；n为折射率，
为波长。
当振动信号加载到这２个散射点之间时，会引起
变化；进而导致２个散射点间相位差的变化。因此通过测量２个散射点之间的相位变化就可以测得这２个点之间的应变，进而实现对振动信号的测量。
所述分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段。
不过，单纯的波形监测依然可能误差或者误报，因此，作为进一步的改进，在确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。
具体的，旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
然后，获取该区段位置安装的红外摄像机的视频监测数据；根据所述视频监测数据执行深度异物入侵监测。
可见，上述方案中每个红外摄像机在当做分布式光纤传感器的输入光波（波形）来源的同时，还可以在分布式光纤传感器预判到异常侵入时切换为视频监测模式，从而结合了视频联动技术实现了多维度周界异物入侵感知与识别系统，能够大幅提升高铁运营安全预警完备率和应急响应效率。
接下来，参见图4，图4是本发明一个实施例的一种铁路异物入侵监测方法的主体流程示意图。
图4所述方法包括步骤S610-S640，各个步骤具体实现如下：
S610：确定目标监测区域边界线的长度与区域曲率；
S620：根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将所述目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域；
S630：针对每个入侵监测子区域，安装分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元；
S640：通过所述分布式光纤监测单元接收的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵。
前述已经提及，在图2中，所述边界线为直线，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元是均匀分布于目标监测区域的边界线上。
但是，实际应用中，所述边界线还可能是曲线，此时，所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元将不再是均匀分布于目标监测区域的边界线上，在后续的实施例中将进一步介绍，这也是本发明考虑的创造性出发点之一。
以图5为例，其中，所述轨道区域为两段近乎直线段区域和多段曲线段区域构成的目标检测区域，导致其边界线存在曲线。
此时，由于光是沿直线传播，因此，对于曲线区域的监测，如果依旧采用与直线区域类似的均匀布置，则可能导致误判（大多是漏判）。
为此，在本发明中，需要首先确定目标监测区域边界线的长度与区域曲率，然后，根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将所述目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域。
具体的，参见图5的示意图，每个入侵监测子区域的曲率基本相同或者变化较小。
图5示出了，将所述目标监测区域边界线划分为7个入侵监测子区域A-B-C-D-E-F-G;其中，入侵监测子区域A和G近似为直线区域（曲率基本为零），入侵监测子区域D-E-F的曲率较大。
此时，针对每个入侵监测子区域，安装分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元。
可以理解，曲率较大的入侵监测子区域D-E-F的设备安装密度，应当大于曲率较小的入侵监测子区域D-E-F的设备安装密度。
在上述方法中，当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的入侵监测子区域的边界线区段；
针对每一个侵监测子区域，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机；
并且，所述多个光纤传感器与所述多个红外摄像机在每个入侵监测子区域对应的边界线上交错布置。
所述步骤S640进一步包括：
确定存在异物入侵的入侵监测子区域区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围；
具体的，所述步骤S640包括：
旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
获取该区段位置安装的红外摄像机的视频监测数据；
根据所述视频监测数据执行深度异物入侵监测。
可以理解，图4所述方法限定的是图1或图2所述系统的优选安装方式。
接下来参见图6。图6是基于图1所述系统实现的一种铁路异物入侵监测方法的主体流程示意图。
图6所述方法包括的步骤如下：
S810：分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置；
S820：调节该区段位置安装的红外摄像机的观测范围；
其中，步骤S820具体包括：
旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
所述步骤S810采用解调布里渊频移实现所述入侵监测。
作为进一步的优选，参见图7。
在所述步骤S820之后，所述方法还包括：
S830：获取该区段位置安装的红外摄像机的视频监测数据；
S840：根据所述视频监测数据执行深度异物入侵监测。
深度异物入侵监测可以采用现有技术提及的各种基于智能视频分析的轨道交通异物入侵检测方法，例如可以是基于自适应高斯混合模型的铁轨异物入侵检测、基于YOLOv3模型的铁路异物入侵识别算法等，本发明对此不做展开。
可以看到，本发明的技术方案中，多个光纤传感器与多个红外摄像机交错布置，相对于全部布置光纤传感器的方案，至少节省一半的硬件成本；而相对于全部布置红外摄像机的方案，则结合了分布式光纤传感技术使得识别和检测更加准确；同时，每个红外摄像机本身就能当做分布式光纤传感器的输入光波（波形）来源，不必额外布置波形传感器；同时，每个红外摄像机在当做分布式光纤传感器的输入光波（波形）来源的同时，还可以在分布式光纤传感器预判到异常侵入时切换为视频监测模式，从而结合了视频联动技术实现了多维度周界异物入侵感知与识别系统，能够大幅提升高铁运营安全预警完备率和应急响应效率。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。此外，本发明的各个实施例可以单独或者合并，解决其中一个或者多个技术问题，但是不要求每个实施例或者技术方案均解决所有技术问题。
本发明未特别明确的部分模块结构，以现有技术记载的内容为准。本发明在前述背景技术部分以及具体实施例部分提及的现有技术可作为本发明的一部分，用于理解部分技术特征或者参数的含义。本发明的保护范围以权利要求实际记载的内容为准。
Claims (10)
1.一种铁路异物入侵监测系统，所述系统包括分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机；
其特征在于：
每个所述红外摄像机包含两个光线方向相反的第一红外光发射器和第二红外光发射器；
所述分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元在目标监测区域边界线上交错布置，并且，每两个光纤传感器之间布置一个所述红外摄像机。
2.如权利要求1所述的一种铁路异物入侵监测系统，其特征在于：
在所述目标监测区域边界线上的第一位置布置第一光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第二位置布置第二光纤传感器；
在所述目标监测区域边界线上的第三位置布置一个第三红外摄像机；
所述第三位置在所述第一位置和所述第二位置之间，并且，所述第三红外摄像机的第一红外光发射器的发射光被所述第一光纤传感器接收，所述第三红外摄像机的第二红外光发射器的发射光被所述第二光纤传感器接收。
3.如权利要求1所述的一种铁路异物入侵监测系统，其特征在于：
所述监测系统还包括第一电光调制器与第二电光调制器；
每个所述红外摄像机产生的每个方向的一路发射光分别通过所述第一电光调制器与第二电光调制器调制后，被对应的光纤传感器接收。
4.如权利要求1所述的一种铁路异物入侵监测系统，其特征在于：
所述分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段。
5.如权利要求4所述的一种铁路异物入侵监测系统，其特征在于：
在确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。
6.一种铁路异物入侵监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S610：确定目标监测区域边界线的长度与区域曲率；
S620：根据目标监测区域边界线的长度与区域曲率，将所述目标监测区域边界线划分为多个入侵监测子区域；
S630：针对每个入侵监测子区域，安装分布式光纤监测单元与分布式视频监测单元；
S640：通过所述分布式光纤监测单元接收的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的入侵监测子区域的边界线区段；
其中，所述分布式光纤监测单元包括多个光纤传感器，所述分布式视频监测单元包括多个红外摄像机；
并且，所述多个光纤传感器与所述多个红外摄像机在每个入侵监测子区域对应的边界线上交错布置。
7.如权利要求6所述的一种铁路异物入侵监测方法，其特征在于：
所述步骤S640进一步包括：
确定存在异物入侵的入侵监测子区域区段后，调节该区段安装的红外摄像机的观测范围。
8.一种铁路异物入侵监测方法，所述方法基于权利要求1-5任一项所述的一种铁路异物入侵监测系统实现；其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S810：分布式光纤监测单元通过接收红外摄像机的红外发射光执行波形幅度变化分析后预判是否可能存在异物入侵；
当预判可能存在异物入侵时，确定存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置；
S820：调节该区段位置安装的红外摄像机的观测范围；
其中，步骤S820具体包括：旋转该区段位置安装的每个红外摄像机，使得所述每个红外摄像机的至少一个红外发射器的方向朝向该存在异物入侵的目标监测区域边界线区段位置。
9.如权利要求8所述的一种铁路异物入侵监测方法，其特征在于：
所述步骤S810采用解调布里渊频移实现所述入侵监测。
10.如权利要求8所述的一种铁路异物入侵监测方法，其特征在于：
在所述步骤S820之后，所述方法还包括：
S830：获取该区段位置安装的红外摄像机的视频监测数据；
S840：根据所述视频监测数据执行深度异物入侵监测。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040257218A1 (en) * | 2003-06-17 | 2004-12-23 | Comsec Corp. Ltd. | Break-in detection system |
| CN102737462A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-17 | 天津大学 | 光纤分布式扰动与视频联动长距离周界安全监控系统 |
| CN103606236A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-02-26 | 上海波汇通信科技有限公司 | 一种基于分布式光纤入侵报警单元的实时安全监测系统 |
| CN204415435U (zh) * | 2015-01-19 | 2015-06-24 | 青岛派科森光电技术股份有限公司 | 基于全分布式光纤传感的高铁线路边界入侵在线监测系统 |
| CN205983716U (zh) * | 2016-08-19 | 2017-02-22 | 南京昕天卫光电科技有限公司 | 可与视频联动的扰动长距离周界安全监控设备 |
| CN110136378A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-16 | 上海卓希智能科技有限公司 | 一种机场周界入侵报警系统及入侵报警方法 |
| CN110126885A (zh) * | 2018-02-02 | 2019-08-16 | 保定市天河电子技术有限公司 | 一种铁路周界入侵目标监测方法及系统 |
| CN113628402A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-09 | 武汉烽理光电技术有限公司 | 一种分布式振动传感入侵报警方法、装置及系统 |
-
2022
- 2022-07-17 CN CN202210838030.4A patent/CN115071783A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040257218A1 (en) * | 2003-06-17 | 2004-12-23 | Comsec Corp. Ltd. | Break-in detection system |
| CN102737462A (zh) * | 2012-06-29 | 2012-10-17 | 天津大学 | 光纤分布式扰动与视频联动长距离周界安全监控系统 |
| CN103606236A (zh) * | 2013-12-02 | 2014-02-26 | 上海波汇通信科技有限公司 | 一种基于分布式光纤入侵报警单元的实时安全监测系统 |
| CN204415435U (zh) * | 2015-01-19 | 2015-06-24 | 青岛派科森光电技术股份有限公司 | 基于全分布式光纤传感的高铁线路边界入侵在线监测系统 |
| CN205983716U (zh) * | 2016-08-19 | 2017-02-22 | 南京昕天卫光电科技有限公司 | 可与视频联动的扰动长距离周界安全监控设备 |
| CN110126885A (zh) * | 2018-02-02 | 2019-08-16 | 保定市天河电子技术有限公司 | 一种铁路周界入侵目标监测方法及系统 |
| CN110136378A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-08-16 | 上海卓希智能科技有限公司 | 一种机场周界入侵报警系统及入侵报警方法 |
| CN113628402A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-09 | 武汉烽理光电技术有限公司 | 一种分布式振动传感入侵报警方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 王友钊等: "《光纤传感技术》", 31 March 2015 * |
| 颜宇森等: "《三峡库区高切坡监测预警》", 31 December 2010 * |
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