引言

在保護(hù)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和公共安全方面，綜合安防系統(tǒng)扮演著至關(guān)重要的角色，該系統(tǒng)由多方面的安防工程及其相關(guān)組件構(gòu)成。這些安防工程通常采用3種主要的防護(hù)手段，即物理防護(hù)、技術(shù)防護(hù)和人員防護(hù)。物理防護(hù)依靠實(shí)體障礙，如圍墻、屏障、鎖具等，來防止未經(jīng)授權(quán)的入侵行為[。技術(shù)防護(hù)涉及高科技解決方案，包括但不限于微波、紅外線監(jiān)測、面部識(shí)別和指紋識(shí)別等先進(jìn)手段。人員防護(hù)是在系統(tǒng)觸發(fā)警報(bào)時(shí)，由安保人員介入，以防止非法闖入。一個(gè)設(shè)計(jì)精良的多傳感器集成安防系統(tǒng)能夠顯著降低風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生率，確保人員和資產(chǎn)的安全。因此，研究和開發(fā)基于多傳感器融合技術(shù)的智能安防系統(tǒng)顯得尤為關(guān)鍵。

1.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的根源可追溯至“C3I”系統(tǒng)（即指揮自動(dòng)化技術(shù)系統(tǒng)，“C3I”是指揮command、控制control、通信communication和情報(bào)intelligence等4個(gè)單詞的首字母縮寫），這一技術(shù)的誕生顯著增強(qiáng)了系統(tǒng)的整體性能與數(shù)據(jù)精確度。相較于依賴單一傳感器的傳統(tǒng)方法，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在信息捕捉方面展現(xiàn)出了無可比擬的優(yōu)勢[2]。其主要依托于D-S（dempster/shafer）證據(jù)理論進(jìn)行深度剖析與數(shù)據(jù)綜合，從而能夠更為精確地勾勒出監(jiān)測對(duì)象的實(shí)際狀態(tài)。在具體實(shí)踐中，D-S證據(jù)理論的應(yīng)用極大地提升了信息的準(zhǔn)確性以及系統(tǒng)報(bào)警的精確度，同時(shí)有效地降低了誤報(bào)率，為異常事件的預(yù)警提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障。這一技術(shù)特性在智能家居領(lǐng)域尤為突出，展現(xiàn)出卓越的抗干擾能力和對(duì)不確定性的有效抑制，預(yù)示著其在未來有著極為廣泛的應(yīng)用潛力[3]。當(dāng)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)被引入智能安防系統(tǒng)中，其對(duì)于提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)完整性的作用尤為明顯。數(shù)據(jù)融合的過程涵蓋了信息的檢測、評(píng)估以及優(yōu)化組合等多個(gè)環(huán)節(jié)，其通過整合來自多種傳感器的不同信息源，并利用先進(jìn)的人工智能算法進(jìn)行深度感知與分析，以確保系統(tǒng)決策的高度準(zhǔn)確性。

2.智慧安防系統(tǒng)中的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)算法

2.1SMOTE算法SMOTE（synthetic minorityoversamplingtechnique，合成少數(shù)類過采樣技術(shù)）算法是基于隨機(jī)過采樣算法的一種改進(jìn)方案，隨機(jī)過采樣技術(shù)作為處理數(shù)據(jù)不平衡問題的一種早期方法，涉及從少數(shù)類樣本中隨機(jī)抽取樣本并將其復(fù)制到數(shù)據(jù)集中。然而，該方法易導(dǎo)致嚴(yán)重的過擬合現(xiàn)象，其應(yīng)用已逐漸減少。當(dāng)前主流過采樣策略傾向于通過人工合成少數(shù)類樣本來實(shí)現(xiàn)類別平衡，以避免過擬合風(fēng)險(xiǎn)。SMOTE算法即為早期在這一領(lǐng)域提出的一種代表性方法[3]。

SMOTE算法的具體實(shí)施步驟如下：

（1）在少數(shù)類（即負(fù)類）樣本集中，選取一個(gè)基準(zhǔn)樣本 ?X ，并計(jì)算該樣本與所有其他少數(shù)類樣本之間的歐幾里得距離。基于這些距離，確定X的k個(gè)最近鄰樣本。對(duì)于任意兩個(gè)樣本 X={x₁ X₂，...，X_n} 和 |Y={y₁，y₂，…，y_n} ，它們之間的歐幾里得距離 ?D 可通過下式計(jì)算得出，即

（2）在基準(zhǔn)樣本 X 的 k 個(gè)最近鄰樣本中，根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣率 （ N 為正整數(shù)），隨機(jī)選取 N 個(gè)樣本，記為 {Y₁ Y₂，...，Y_N} （2號(hào)

（3）對(duì)于基準(zhǔn)樣本 X 及其每一個(gè)最近鄰樣本 ?Y_i C i=1，2，…，N） ，在它們之間執(zhí)行線性插值操作，生成新的樣本。具體的插值公式為

式中，new_data_i表示通過線性插值生成的新樣本，R（0.1）表示在0和1之間隨機(jī)生成的一個(gè)數(shù)。通過重復(fù)應(yīng)用上述插值公式，可以不斷生成新的少數(shù)類樣本，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的平衡。

從算法原理上看，SMOTE算法主要包括兩個(gè)關(guān)鍵步驟：首先，為每個(gè)少數(shù)類樣本隨機(jī)選擇一定數(shù)量的最近鄰樣本；然后，在這些樣本與它們的最近鄰之間通過線性插值合成新的、不重復(fù)的少數(shù)類樣本。與簡單的隨機(jī)過采樣方法相比，SMOTE算法通過生成新的少數(shù)類數(shù)據(jù)來避免過擬合問題，并在一定程度上解決了數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致的模型性能下降問題。

2.2隨機(jī)森林算法

21世紀(jì)初，統(tǒng)計(jì)學(xué)理論領(lǐng)域迎來了一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新——隨機(jī)森林（randomforest，RF）算法，該算法由LeoBreiman與AdeleCutler共同提出。作為一種集成學(xué)習(xí)方法，隨機(jī)森林巧妙地融合了bootstrapaggregating（袋裝法）與randomsubspace（隨機(jī)子空間）技術(shù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了全新的視角。該算法的核心在于利用自助抽樣技術(shù)（bootstrapsampling），從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中生成多個(gè)不同的訓(xùn)練子集。針對(duì)每個(gè)子集，隨機(jī)森林算法都會(huì)構(gòu)建一棵獨(dú)立的決策樹模型[4]。這一步驟不僅豐富了模型的多樣性，還通過引入隨機(jī)性增強(qiáng)各決策樹之間的差異性和獨(dú)立性，從而有效提升模型的泛化能力。進(jìn)入預(yù)測階段，隨機(jī)森林算法會(huì)綜合所有決策樹的輸出結(jié)果，采用多數(shù)投票機(jī)制來確定最終的預(yù)測結(jié)果[5]。這一策略不僅顯著提高了分類任務(wù)的精度，還使得整個(gè)模型在面對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)健性和可靠性。

2.3SMOTE+ENN混合采樣算法

為了應(yīng)對(duì)處理數(shù)據(jù)不平衡問題，研究者們提出了算法層面的優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理層面的調(diào)整兩大類方法。在數(shù)據(jù)處理方面，過采樣和欠采樣是兩種常用的技術(shù)。具體來說，隨機(jī)過采樣可以增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，但也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和過擬合的問題；隨機(jī)欠采樣算法通過隨機(jī)消除多數(shù)類樣本的方式來平衡類樣本比例[，但也可能因?yàn)檫^度刪減而丟失關(guān)鍵信息。為了克服這些局限性，研究者們開發(fā)了SMOTE算法。該算法通過限制新樣本的生成區(qū)域，有效地減少了邊緣化樣本的產(chǎn)生，從而提高了采樣質(zhì)量。同時(shí)，SMOTE還結(jié)合了ENN（editednearestneighbour）算法進(jìn)行欠采樣，SMOTE+ENN 算法主要是在SMOTE的基礎(chǔ)上，通過ENN算法清洗重疊數(shù)據(jù)，達(dá)到均衡樣本數(shù)據(jù)的目的[7]。這種結(jié)合使用的方法既能夠增加少數(shù)類樣本的多樣性，又能夠保留多數(shù)類樣本中的關(guān)鍵信息。在實(shí)際應(yīng)用中，研究者們采用CART決策樹作為基學(xué)習(xí)器，結(jié)合隨機(jī)森林算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的處理和分類[8]。

具體步驟包括：首先，對(duì)少數(shù)類樣本集L應(yīng)用SMOTE算法進(jìn)行采樣，通過分組并計(jì)算質(zhì)心來生成新的少數(shù)類樣本；然后，將這些新生成的樣本與原始數(shù)據(jù)集合并，形成一個(gè)更加平衡的訓(xùn)練集；最后，利用隨機(jī)森林分類算法在該訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。這種方法不僅提高了分類器的準(zhǔn)確率，還增強(qiáng)了其對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。質(zhì)心的計(jì)算公式為

3.智慧安防系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用

3.1基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的家庭安防系統(tǒng)

3.1.1家庭安防系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

借助物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與云計(jì)算技術(shù)，現(xiàn)代家庭安防系統(tǒng)構(gòu)建了“云-邊-端”協(xié)同的立體防護(hù)網(wǎng)絡(luò)。通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)設(shè)備泛在連接、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互與遠(yuǎn)程智能管控，有效解決了傳統(tǒng)安防系統(tǒng)信息孤島問題，形成“感知-傳輸-決策-響應(yīng)”的完整閉環(huán)[]。

（1）感知層面：前端感知層通過Wi-Fi/ZigBee雙模組網(wǎng)技術(shù)，將激光雷達(dá)、多氣體復(fù)合傳感器、溫濕度光感三合一傳感器等智能終端接入家庭物聯(lián)網(wǎng)。

（2）傳輸層面：數(shù)據(jù)傳輸層采用MQTT協(xié)議實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)與阿里云IoT平臺(tái)的實(shí)時(shí)對(duì)接，確保每秒10萬級(jí)數(shù)據(jù)點(diǎn)的穩(wěn)定傳輸。

三個(gè)樣本形成三角形，樣本點(diǎn)即為頂點(diǎn)。在頂點(diǎn)與質(zhì)心連線生成新的正類樣本，每個(gè)三角形產(chǎn)生三個(gè)新樣本。此方法限制了新樣本生成范圍，使新樣本更靠近質(zhì)心，緩解了SMOTE算法的邊緣化問題。對(duì)于多數(shù)類樣本集M，使用ENN采樣方法，隨機(jī)選一樣本 ?X ，與最近的三個(gè)樣本比較。若X分類與超過兩個(gè)鄰近樣本不同，則保留 X ；否則，刪除X。這有

（3）決策層面：云端處理層部署基于深度學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合引擎，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建家庭環(huán)境數(shù)字孿生模型。

（4）響應(yīng)層面：應(yīng)用服務(wù)層開發(fā)跨平臺(tái)小程序，集成微信推送、釘釘預(yù)警、110聯(lián)網(wǎng)報(bào)警等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)接口。

3.1.2家庭安防系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用

杭州富陽區(qū)在應(yīng)對(duì)“空巢”安防難題時(shí)，積極探索并形成了一套系統(tǒng)性數(shù)字化解決方案一一“空巢老人安全守護(hù)系統(tǒng)”。在感知層面，系統(tǒng)全方位織密安全感知網(wǎng)。一方面定制主動(dòng)感知設(shè)備，在客廳、衛(wèi)生間等意外事故高發(fā)區(qū)域，平均2.8秒即可完成感知，準(zhǔn)確率高達(dá) 97% 。另一方面，被動(dòng)感知設(shè)備實(shí)現(xiàn)了全覆蓋，全面覆蓋老人常見的家庭遇險(xiǎn)場景。在傳輸

層面，感知到的數(shù)據(jù)會(huì)通過系統(tǒng)自主搭建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，迅速到達(dá)守護(hù)工作臺(tái)。在決策層面，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)守護(hù)、智慧守護(hù)和閉環(huán)守護(hù)，提高了對(duì)獨(dú)居老人生活環(huán)境與健康狀態(tài)的靈敏感知和智能反饋效率。在響應(yīng)環(huán)節(jié)，富陽區(qū)建立了“10分鐘”分級(jí)救援機(jī)制。明確老人監(jiān)護(hù)人為第一級(jí)救援聯(lián)系人，對(duì)應(yīng)系統(tǒng)預(yù)警處理第一呼叫層級(jí)。同時(shí)成立社區(qū)救援“小分隊(duì)”，應(yīng)對(duì)老人子女外出務(wù)工難以及時(shí)趕到等情況。自2020年該系統(tǒng)上線至今，已成功監(jiān)測并處置了50余起空巢老人居家意外預(yù)警，大大提升了老年人的居家安全感，有效緩解了子女后顧之憂，也為多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在家庭安防系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用提供了有力的實(shí)踐證明[11]。

3.2基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的城市智能安防管理系統(tǒng)

3.2.1城市智能安防管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的城市智能安防管理系統(tǒng)以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建了一個(gè)覆蓋全城的智能感知網(wǎng)絡(luò)。通過部署在城市各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的智能攝像頭、環(huán)境傳感器、人流監(jiān)測設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)終端，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知。這些終端設(shè)備通過5G網(wǎng)絡(luò)與云端數(shù)據(jù)中心保持高速互聯(lián)，形成了一個(gè)完整的“端-邊-云”協(xié)同架構(gòu)。

“端”側(cè)分布著大量具備感知能力的設(shè)備。這些設(shè)備猶如人類視網(wǎng)膜上的感光細(xì)胞，綜合運(yùn)用多種傳感技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測城市街道、停車場等區(qū)域的動(dòng)態(tài)，將采集到的原始數(shù)據(jù)快速傳遞出去。

“邊”側(cè)則承擔(dān)著初步的數(shù)據(jù)處理與分析任務(wù)。在這里，部署了邊緣計(jì)算設(shè)備，能夠?qū)Α岸恕眰鱽淼臄?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)篩選、特征提取和初步分析。

“云”端作為整個(gè)系統(tǒng)的核心大腦，負(fù)責(zé)整合、深度分析來自各個(gè)“邊”節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。通過強(qiáng)大的云計(jì)算能力和復(fù)雜的算法模型，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，做出精準(zhǔn)決策。

3.2.2城市智能安防管理系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用

從福州城投集團(tuán)數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)試點(diǎn)應(yīng)用來看，“端-邊-云”協(xié)同在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。以福州路側(cè)停車場景為例，數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)通過高位監(jiān)控視頻，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化識(shí)別泊位中停車位置、時(shí)長、規(guī)范度、車輛身份等信息，進(jìn)行精準(zhǔn)捕捉與管理，迅速識(shí)別車輛身份，精準(zhǔn)判斷違規(guī)停車，助力城市管理高效執(zhí)行，使異常行為無處遁形.同時(shí)，該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別預(yù)警，有效減少公共設(shè)施損壞，保障公共秩序井然[2]。

結(jié)語

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智慧安防系統(tǒng)中的應(yīng)用變得越來越廣泛。本文分析了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智慧安防系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用，并探討了幾種有效的數(shù)據(jù)融合算法及多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在實(shí)際安防系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，智慧安防系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和響應(yīng)安全威脅，提供更高效、更智能的安全保障。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)將更加成熟，智慧安防系統(tǒng)也將變得更加智能化和自動(dòng)化。

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作者簡介：王柱林，本科，tangfengzhang1357@163.com，研究方向：安防系統(tǒng)及雷電防護(hù)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用；唐奉章，本科，研究方向：數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)及安防系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用。