(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210671602.4 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 中电海康集团有限公司 地址 311100 浙江省杭州市余杭区五常街 道爱橙街198号 (72)发明人 袁征　王方瑞　马连航　文亮　 李琳　吴春　冯帆　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 苗芬芬 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 入侵事件的实时识别方法、 装置、 系统及介 质 (57)摘要 本申请公开了一种入侵事件的实时识别方 法、 装置、 系统及介质， 所述方法包括： 对每个通 道的初始振动信号进行时序信号筛选， 获得每个 通道对应的候选振动信号； 基于每个通道对应的 候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动能量， 确定目标通道； 对目标通道中的各候选振动信号 进行事件识别， 获得事件识别结果。 如此， 不仅提 高事件识别效率， 而且还提高了事件识别准确 率， 通用性强。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 114998837 A 2022.09.02 CN 114998837 A 1.一种入侵事 件的实时识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取周围环境的实时振动信息； 所述实时振动信息包括多个通道的初始振动信号； 对每个通道的所述初始振动信号进行时序信号筛选， 获得每个通道对应的候选振动信 号； 将每个通道对应的候选振动信号进行数据拼接， 获得候选信号矩阵； 所述候选信号矩 阵中每个矩阵列对应一个通道的候选振动信号； 基于所述 候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动能量， 确定目标通道； 对所述目标通道中的各候选振动信号进行事件识别， 获得事件识别结果， 所述事件识 别结果用于指示所述环境的入侵事 件类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选信号矩阵中各矩阵列对 应的信号振动能量， 确定目标通道包括： 基于所述候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动 能量， 对多个所述通道进行划分， 获得至少一个通道序列； 从每个所述通道序列中确定最大信号振动能量对应的通道， 作为目标通道。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选信号矩阵中各矩阵列对 应的信号振动能量， 对多个所述 通道进行划分， 获得至少一个通道序列包括： 获得所述候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动能量； 比较所述各矩阵列的信号振动能量与预设能量阈值的大小； 基于比较结果对多个所述通道进行划分， 将满足预设筛选条件的每个连续多个矩阵列 作为一个通道序列， 获得至少一个通道序列。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取每个所述通道序列中全部通道对应的信号振动能量分布； 以所述目标通道为分界线， 从所述信号振动能量分布中确定第 一局部振动能量和第 二 局部振动能量， 所述第一局部振动能量是所述振动能量分布中在所述目标通道对应的信号 振动能量之前的全部信号振动能量的和值， 所述第二局部振动能量是所述振动能量分布中 在所述目标通道对应的信号振动能量之后的全部信号振动能量的和值； 基于所述信号振动 能量分布中第一个通道的通道编号、 所述第一局部振动 能量、 所述 第二局部振动能量和距离分辨 率， 确定所述目标通道对应的最终定位 位置。 5.根据权利要求1 ‑4任一所述的方法， 其特征在于， 所述对每个通道的所述初始振动信 号进行时序信号筛 选， 获得每 个通道对应的候选振动信号包括： 获取每个所述通道中各个分帧窗口 的信号向量； 针对每个分帧窗口对应的信号向量， 基于所述信号向量对应的信号强度 特征对所述初 始振动信号进行信号筛 选， 确定第一级振动信号； 基于所述信号向量对应的信号 能量特征对所述第 一级振动信号进行信号筛选， 确定第 二级振动信号； 基于所述信号向量对应的信号差分特征对所述第 二级振动信号进行信号筛选， 确定第 三级振动信号； 基于所述信号向量对应的过门限率特征对所述第 三级振动信号进行信号筛选， 确定第 四级振动信号；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114998837 A 2基于所述信号向量对应的频率重心特征对所述第四级振动信号进行信号筛选， 确定候 选振动信号。 6.根据权利要求1 ‑4任一所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标通道中的各候选振 动信号进行事 件识别， 获得事 件识别结果包括： 对所述目标通道中的各候选振动信号进行低通滤波处 理， 获得滤波后信号数据； 对所述滤波后信号数据进行 特征提取， 获得事 件特征向量； 调用事件分类器对所述事 件特征向量进行事 件识别， 获得事 件识别结果。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述对所述滤波后信号数据进行特征提 取， 获得事 件特征向量包括： 对所述滤波后信号数据进行时域特 征提取， 获得事 件时域特 征； 对所述滤波后信号数据进行快速傅里叶变换， 获得单边频谱， 并对所述单边频谱进行 频域特征提取， 获得事 件频域特 征； 对所述滤波后信号数据进行小 波分解， 获得事 件小波能量特 征； 基于所述事件时域特征、 所述事件频域特征和所述事件小波能量特征， 获得事件特征 向量， 所述事 件特征向量用于表征事 件的不同振动类别。 8.一种入侵事 件的实时识别装置， 其特 征在于， 包括： 信息获取模块， 用于获取周围环境的实时振动信息； 所述实时振动信息包括多个通道 的初始振动信号； 候选信号确定模块， 用于对每个通道的所述初始振动信号进行时序信号筛选， 获得每 个通道对应的候选振动信号； 信号拼接模块， 用于将每个通道对应的候选振动信号进行数据拼接， 获得候选信号矩 阵； 所述候选信号矩阵中每 个矩阵列对应一个通道的候选振动信号； 通道筛选模块， 用于基于所述候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动 能量， 确定目 标通道； 事件识别模块， 用于对所述目标通道中的各候选振动信号进行事件识别， 获得事件识 别结果， 所述事 件识别结果用于指示所述环境的入侵事 件类型。 9.一种入侵事件的实时识别系统， 其特征在于， 包括光电元器件、 候选区域提取模块和 事件识别模块； 所述光电元器件用于获取周围环境的振动信 息； 所述振动信 息包括多个通道的初始振 动信号； 所述候选区域提取模块与 所述光电元器件连接， 用于对每个通道的所述初始振动信号 进行时序信号筛选， 获得每个通道对应的候选振动信号； 以及将每个通道对应的候选振动 信号进行数据拼接， 获得候选信号矩阵； 所述候选信号矩阵中每个矩阵列对应一个通道的 候选振动信号； 以及用于基于所述候选信号矩阵中各矩阵列对应的信号振动能量， 确定目 标通道； 所述事件识别模块与 所述候选区域提取模块连接， 用于对所述候选区域提取模块输出 的目标通道中的各候选振动信号进行事件识别， 获得事件识别结果， 所述事件识别结果用 于指示所述环境的入侵事 件类型。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令或至权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114998837 A 3