基于深度学习和特征融合的周界入侵检测技术研究
发布时间：2021-12-30 22:13
基于分布式光纤传感器的周界安防系统是用于周界安防领域的智能检测系统。由于分布式光纤传感器具有精度和灵敏度高、抗电磁干扰特性好以及耐腐蚀特性等优点,可进行长距离检测。在其基础上结合鲁棒性更强的深度学习技术,对环境复杂的周界安防研究具有极大研究价值。本文的目的是提高基于分布式光纤传感器的周界安防系统中扰动信号的识别率,因此提出了一种基于深度学习和特征融合的扰动信号分类检测方法。该方法首先将信号进行时频化表示以突破一维信号的分析局限性,然后将信号进行时频化处理得到的信号时频图和伪彩色动态频谱图作为神经网络的输入进行模型训练,通过本文改进的MobileNet网络训练提取信号的深度特征,将其与传统方法提取的信号时频域特征相结合对光纤扰动信号进行分类检测。本文的主要研究内容及工作情况如下:一、对周界安防系统的重要性、系统构成组件和构成方式以及研究价值进行分析,并介绍了不同分布式光纤传感器的功能特性,对几种不同的光纤传感器特性进行对比。选择瑞利散射型分布式光纤传感器作为本文的基础传感器,并设计了基于该传感器的用于周界监测领域的周界安防系统架构。二、在进行扰动事件检测前,首先对光纤传感器采集到的扰动信...
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于改进的小波降噪法的扰动信号降噪效果图
第三章信号预处理及特征提取方法2220()()()kiijjijlElelEl==（3-8）将信号经过小波包变换分解到第j层的小波包能量特征作为向量表示：[(1),(2),(3),...,()]iiiijjjjw=eeeel（3-9）对于由不同入侵行为引起的扰动信号利用小波包分解，分别提取信号各个不同频带的能量特征[52]，以此得到小波包能量在频域上的分布情况，即小波包能量谱。本文中的扰动信号经过7层小波包分解后得到的128个尺度上的能量谱图表示如图3-3所示。(a)铁棍敲击栏网信号能量谱图(b)木棍敲击栏网信号能量谱图(c)敲击栏网附近管道信号能量谱图(d)树枝刮蹭栏网信号能量谱图(e)人类攀爬栏网信号能量谱图图3-3扰动信号的能量谱图图3-3中可以看出三种敲击事件信号经小波包分解后在不同尺度上的能量
第三章信号预处理及特征提取方法23分布是相似的。对于树枝刮蹭栏网事件和人类攀爬栏网事件，由于光纤受到干扰事件都是持续发生的，但人类攀爬栏网事件既包含持续接触又包括突发性动作影响的特点，因此能量分布是相似但又不同的。然而相对于扰动信号的能量谱图，通过小波包分析得到的时频图表示对信号内部的能量分布能体现出更深层的细节，可将其作为后续深度学习神经网络的输入，使得网络模型学习到更深层次的特征以便于提高扰动事件检测的准确率。针对本文所研究的五类扰动信号的时频图如图3-4所示。(a)铁棍敲击栏网信号时频图(b)木棍敲击栏网信号时频图(c)敲击栏网附近管道信号时频图(d)树枝刮蹭栏网信号时频图(e)人类攀爬栏网信号时频图图3-4扰动信号的小波包时频图该时频图准确的反映了原始信号的能量集中分布程度。将各个扰动信号的时频图进行对比可以看出敲击事件能量分布是相似的，而攀爬栏网信号由于其特殊性所以其能量分布与敲击事件和树枝刮蹭栏网信号皆有相似之处，不同扰动信号在时频图中最大的区别就是在时间周期上存在能量的分布不同。而由于信号的时
【参考文献】：
期刊论文
[1]阈值自适应选取的小波包降噪研究[J]. 刘云侠. 科技风. 2019(30)
[2]萨格纳克型的光纤振动传感器[J]. 曹世才,邹正峰,付雷,陈淑芬,冯义民,孟彦彬,朱昕玥. 光学技术. 2019(05)
[3]基于CNN和迁移学习的农作物病害识别方法研究[J]. 李淼,王敬贤,李华龙,胡泽林,杨选将,黄小平,曾伟辉,张建,房思思. 智慧农业. 2019(03)
[4]基于小波包理论的高压断路器机械状态检测[J]. 李宾宾,柯艳国,田宇,程登峰,罗沙,朱胜龙. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2019(07)
[5]基于物联网技术的场站周界安防系统应用研究[J]. 方嘉志. 工业计量. 2019(04)
[6]分布式光纤传感技术的发展与应用研究[J]. 彭海斌. 工程技术研究. 2019(13)
[7]基于MATLAB的小波降噪研究[J]. 姜波. 电子制作. 2019(13)
[8]光纤光栅周界安防系统在海风环境中的应用[J]. 肖巍巍,孙恒斌,艾德文,陆海荣. 中国新技术新产品. 2019(09)
[9]基于Φ-OTDR的光纤传感技术原理及其应用现状[J]. 张智娟,郭文翰,徐志钮,赵丽娟. 半导体光电. 2019(01)
[10]基于微波阵列技术的高铁周界入侵探测系统应用研究[J]. 王军锋,盛大军,刘子畅,吕大勇. 中国铁路. 2019(02)
硕士论文
[1]基于时域分割特征的弹簧操动机构断路器机械故障诊断[D]. 王斌.东北电力大学 2019
[2]光纤周界安防系统模式识别体系的研究与实现[D]. 彭琨.北京邮电大学 2017
本文编号：3559059
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于改进的小波降噪法的扰动信号降噪效果图
第三章信号预处理及特征提取方法2220()()()kiijjijlElelEl==（3-8）将信号经过小波包变换分解到第j层的小波包能量特征作为向量表示：[(1),(2),(3),...,()]iiiijjjjw=eeeel（3-9）对于由不同入侵行为引起的扰动信号利用小波包分解，分别提取信号各个不同频带的能量特征[52]，以此得到小波包能量在频域上的分布情况，即小波包能量谱。本文中的扰动信号经过7层小波包分解后得到的128个尺度上的能量谱图表示如图3-3所示。(a)铁棍敲击栏网信号能量谱图(b)木棍敲击栏网信号能量谱图(c)敲击栏网附近管道信号能量谱图(d)树枝刮蹭栏网信号能量谱图(e)人类攀爬栏网信号能量谱图图3-3扰动信号的能量谱图图3-3中可以看出三种敲击事件信号经小波包分解后在不同尺度上的能量
第三章信号预处理及特征提取方法23分布是相似的。对于树枝刮蹭栏网事件和人类攀爬栏网事件，由于光纤受到干扰事件都是持续发生的，但人类攀爬栏网事件既包含持续接触又包括突发性动作影响的特点，因此能量分布是相似但又不同的。然而相对于扰动信号的能量谱图，通过小波包分析得到的时频图表示对信号内部的能量分布能体现出更深层的细节，可将其作为后续深度学习神经网络的输入，使得网络模型学习到更深层次的特征以便于提高扰动事件检测的准确率。针对本文所研究的五类扰动信号的时频图如图3-4所示。(a)铁棍敲击栏网信号时频图(b)木棍敲击栏网信号时频图(c)敲击栏网附近管道信号时频图(d)树枝刮蹭栏网信号时频图(e)人类攀爬栏网信号时频图图3-4扰动信号的小波包时频图该时频图准确的反映了原始信号的能量集中分布程度。将各个扰动信号的时频图进行对比可以看出敲击事件能量分布是相似的，而攀爬栏网信号由于其特殊性所以其能量分布与敲击事件和树枝刮蹭栏网信号皆有相似之处，不同扰动信号在时频图中最大的区别就是在时间周期上存在能量的分布不同。而由于信号的时
【参考文献】：
期刊论文
[1]阈值自适应选取的小波包降噪研究[J]. 刘云侠. 科技风. 2019(30)
[2]萨格纳克型的光纤振动传感器[J]. 曹世才,邹正峰,付雷,陈淑芬,冯义民,孟彦彬,朱昕玥. 光学技术. 2019(05)
[3]基于CNN和迁移学习的农作物病害识别方法研究[J]. 李淼,王敬贤,李华龙,胡泽林,杨选将,黄小平,曾伟辉,张建,房思思. 智慧农业. 2019(03)
[4]基于小波包理论的高压断路器机械状态检测[J]. 李宾宾,柯艳国,田宇,程登峰,罗沙,朱胜龙. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2019(07)
[5]基于物联网技术的场站周界安防系统应用研究[J]. 方嘉志. 工业计量. 2019(04)
[6]分布式光纤传感技术的发展与应用研究[J]. 彭海斌. 工程技术研究. 2019(13)
[7]基于MATLAB的小波降噪研究[J]. 姜波. 电子制作. 2019(13)
[8]光纤光栅周界安防系统在海风环境中的应用[J]. 肖巍巍,孙恒斌,艾德文,陆海荣. 中国新技术新产品. 2019(09)
[9]基于Φ-OTDR的光纤传感技术原理及其应用现状[J]. 张智娟,郭文翰,徐志钮,赵丽娟. 半导体光电. 2019(01)
[10]基于微波阵列技术的高铁周界入侵探测系统应用研究[J]. 王军锋,盛大军,刘子畅,吕大勇. 中国铁路. 2019(02)
硕士论文
[1]基于时域分割特征的弹簧操动机构断路器机械故障诊断[D]. 王斌.东北电力大学 2019
[2]光纤周界安防系统模式识别体系的研究与实现[D]. 彭琨.北京邮电大学 2017
本文编号：3559059
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