引言

在保護關鍵基礎設施和公共安全方面，綜合安防系統扮演著至關重要的角色，該系統由多方面的安防工程及其相關組件構成。這些安防工程通常采用3種主要的防護手段，即物理防護、技術防護和人員防護。物理防護依靠實體障礙，如圍墻、屏障、鎖具等，來防止未經授權的入侵行為[。技術防護涉及高科技解決方案，包括但不限于微波、紅外線監測、面部識別和指紋識別等先進手段。人員防護是在系統觸發警報時，由安保人員介入，以防止非法闖入。一個設計精良的多傳感器集成安防系統能夠顯著降低風險事件的發生率，確保人員和資產的安全。因此，研究和開發基于多傳感器融合技術的智能安防系統顯得尤為關鍵。

1.多傳感器數據融合技術概述

多傳感器數據融合技術的根源可追溯至“C3I”系統（即指揮自動化技術系統，“C3I”是指揮command、控制control、通信communication和情報intelligence等4個單詞的首字母縮寫），這一技術的誕生顯著增強了系統的整體性能與數據精確度。相較于依賴單一傳感器的傳統方法，多傳感器數據融合技術在信息捕捉方面展現出了無可比擬的優勢[2]。其主要依托于D-S（dempster/shafer）證據理論進行深度剖析與數據綜合，從而能夠更為精確地勾勒出監測對象的實際狀態。在具體實踐中，D-S證據理論的應用極大地提升了信息的準確性以及系統報警的精確度，同時有效地降低了誤報率，為異常事件的預警提供了強有力的技術保障。這一技術特性在智能家居領域尤為突出，展現出卓越的抗干擾能力和對不確定性的有效抑制，預示著其在未來有著極為廣泛的應用潛力[3]。當多傳感器數據融合技術被引入智能安防系統中，其對于提升系統穩定性和數據完整性的作用尤為明顯。數據融合的過程涵蓋了信息的檢測、評估以及優化組合等多個環節，其通過整合來自多種傳感器的不同信息源，并利用先進的人工智能算法進行深度感知與分析，以確保系統決策的高度準確性。

2.智慧安防系統中的多傳感器數據融合技術算法

2.1SMOTE算法SMOTE（synthetic minorityoversamplingtechnique，合成少數類過采樣技術）算法是基于隨機過采樣算法的一種改進方案，隨機過采樣技術作為處理數據不平衡問題的一種早期方法，涉及從少數類樣本中隨機抽取樣本并將其復制到數據集中。然而，該方法易導致嚴重的過擬合現象，其應用已逐漸減少。當前主流過采樣策略傾向于通過人工合成少數類樣本來實現類別平衡，以避免過擬合風險。SMOTE算法即為早期在這一領域提出的一種代表性方法[3]。

SMOTE算法的具體實施步驟如下：

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

（2）在基準樣本 X 的 k 個最近鄰樣本中，根據預設的采樣率 （ N 為正整數），隨機選取 N 個樣本，記為 {Y₁ Y₂，...，Y_N} （2號

（3）對于基準樣本 X 及其每一個最近鄰樣本 ?Y_i C i=1，2，…，N） ，在它們之間執行線性插值操作，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之間隨機生成的一個數。通過重復應用上述插值公式，可以不斷生成新的少數類樣本，從而實現數據集的平衡。

從算法原理上看，SMOTE算法主要包括兩個關鍵步驟：首先，為每個少數類樣本隨機選擇一定數量的最近鄰樣本；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、不重復的少數類樣本。與簡單的隨機過采樣方法相比，SMOTE算法通過生成新的少數類數據來避免過擬合問題，并在一定程度上解決了數據不平衡導致的模型性能下降問題。

2.2隨機森林算法

21世紀初，統計學理論領域迎來了一項重要創新——隨機森林（randomforest，RF）算法，該算法由LeoBreiman與AdeleCutler共同提出。作為一種集成學習方法，隨機森林巧妙地融合了bootstrapaggregating（袋裝法）與randomsubspace（隨機子空間）技術，為機器學習領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（bootstrapsampling），從原始訓練數據集中生成多個不同的訓練子集。針對每個子集，隨機森林算法都會構建一棵獨立的決策樹模型[4]。這一步驟不僅豐富了模型的多樣性，還通過引入隨機性增強各決策樹之間的差異性和獨立性，從而有效提升模型的泛化能力。進入預測階段，隨機森林算法會綜合所有決策樹的輸出結果，采用多數投票機制來確定最終的預測結果[5]。這一策略不僅顯著提高了分類任務的精度，還使得整個模型在面對復雜數據時表現出更強的穩健性和可靠性。

2.3SMOTE+ENN混合采樣算法

為了應對處理數據不平衡問題，研究者們提出了算法層面的優化和數據處理層面的調整兩大類方法。在數據處理方面，過采樣和欠采樣是兩種常用的技術。具體來說，隨機過采樣可以增加少數類樣本的數量，但也可能導致數據冗余和過擬合的問題；隨機欠采樣算法通過隨機消除多數類樣本的方式來平衡類樣本比例[，但也可能因為過度刪減而丟失關鍵信息。為了克服這些局限性，研究者們開發了SMOTE算法。該算法通過限制新樣本的生成區域，有效地減少了邊緣化樣本的產生，從而提高了采樣質量。同時，SMOTE還結合了ENN（editednearestneighbour）算法進行欠采樣，SMOTE+ENN 算法主要是在SMOTE的基礎上，通過ENN算法清洗重疊數據，達到均衡樣本數據的目的[7]。這種結合使用的方法既能夠增加少數類樣本的多樣性，又能夠保留多數類樣本中的關鍵信息。在實際應用中，研究者們采用CART決策樹作為基學習器，結合隨機森林算法來實現對數據集的處理和分類[8]。

具體步驟包括：首先，對少數類樣本集L應用SMOTE算法進行采樣，通過分組并計算質心來生成新的少數類樣本；然后，將這些新生成的樣本與原始數據集合并，形成一個更加平衡的訓練集；最后，利用隨機森林分類算法在該訓練集上進行訓練和預測。這種方法不僅提高了分類器的準確率，還增強了其對于不平衡數據的適應能力。質心的計算公式為

3.智慧安防系統中多傳感器數據融合技術的應用

3.1基于多傳感器數據融合的家庭安防系統

3.1.1家庭安防系統結構

借助物聯網（IoT）與云計算技術，現代家庭安防系統構建了“云-邊-端”協同的立體防護網絡。通過互聯網實現設備泛在連接、數據實時交互與遠程智能管控，有效解決了傳統安防系統信息孤島問題，形成“感知-傳輸-決策-響應”的完整閉環[]。

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

（2）傳輸層面：數據傳輸層采用MQTT協議實現設備數據與阿里云IoT平臺的實時對接，確保每秒10萬級數據點的穩定傳輸。

三個樣本形成三角形，樣本點即為頂點。在頂點與質心連線生成新的正類樣本，每個三角形產生三個新樣本。此方法限制了新樣本生成范圍，使新樣本更靠近質心，緩解了SMOTE算法的邊緣化問題。對于多數類樣本集M，使用ENN采樣方法，隨機選一樣本 ?X ，與最近的三個樣本比較。若X分類與超過兩個鄰近樣本不同，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習的多源數據融合引擎，通過長短期記憶網絡構建家庭環境數字孿生模型。

（4）響應層面：應用服務層開發跨平臺小程序，集成微信推送、釘釘預警、110聯網報警等互聯網服務接口。

3.1.2家庭安防系統的實際應用

杭州富陽區在應對“空巢”安防難題時，積極探索并形成了一套系統性數字化解決方案一一“空巢老人安全守護系統”。在感知層面，系統全方位織密安全感知網。一方面定制主動感知設備，在客廳、衛生間等意外事故高發區域，平均2.8秒即可完成感知，準確率高達 97% 。另一方面，被動感知設備實現了全覆蓋，全面覆蓋老人常見的家庭遇險場景。在傳輸

層面，感知到的數據會通過系統自主搭建的網絡進行傳輸，迅速到達守護工作臺。在決策層面，系統實現了實時守護、智慧守護和閉環守護，提高了對獨居老人生活環境與健康狀態的靈敏感知和智能反饋效率。在響應環節，富陽區建立了“10分鐘”分級救援機制。明確老人監護人為第一級救援聯系人，對應系統預警處理第一呼叫層級。同時成立社區救援“小分隊”，應對老人子女外出務工難以及時趕到等情況。自2020年該系統上線至今，已成功監測并處置了50余起空巢老人居家意外預警，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，也為多傳感器數據融合技術在家庭安防系統中的實際應用提供了有力的實踐證明[11]。

3.2基于多傳感器數據融合的城市智能安防管理系統

3.2.1城市智能安防管理系統結構

基于多傳感器數據融合的城市智能安防管理系統以互聯網為基礎設施，構建了一個覆蓋全城的智能感知網絡。通過部署在城市各關鍵節點的智能攝像頭、環境傳感器、人流監測設備等物聯網終端，系統實現了對城市運行狀態的實時感知。這些終端設備通過5G網絡與云端數據中心保持高速互聯，形成了一個完整的“端-邊-云”協同架構。

“端”側分布著大量具備感知能力的設備。這些設備猶如人類視網膜上的感光細胞，綜合運用多種傳感技術，實時監測城市街道、停車場等區域的動態，將采集到的原始數據快速傳遞出去。

“邊”側則承擔著初步的數據處理與分析任務。在這里，部署了邊緣計算設備，能夠對“端”傳來的數據進行實時篩選、特征提取和初步分析。

“云”端作為整個系統的核心大腦，負責整合、深度分析來自各個“邊”節點的數據。通過強大的云計算能力和復雜的算法模型，對多源數據進行融合分析，做出精準決策。

3.2.2城市智能安防管理系統的實際應用

從福州城投集團數字視網膜技術試點應用來看，“端-邊-云”協同在其中發揮著關鍵作用。以福州路側停車場景為例，數字視網膜技術通過高位監控視頻，能夠實現智能化識別泊位中停車位置、時長、規范度、車輛身份等信息，進行精準捕捉與管理，迅速識別車輛身份，精準判斷違規停車，助力城市管理高效執行，使異常行為無處遁形.同時，該技術可實現自動識別預警，有效減少公共設施損壞，保障公共秩序井然[2]。

結語

隨著技術的不斷進步，多傳感器數據融合技術在智慧安防系統中的應用變得越來越廣泛。本文分析了多傳感器數據融合技術在智慧安防系統中的關鍵作用，并探討了幾種有效的數據融合算法及多傳感器數據融合技術在實際安防系統中的應用。通過這些技術的應用，智慧安防系統能夠更準確地識別和響應安全威脅，提供更高效、更智能的安全保障。未來，隨著物聯網、人工智能和大數據等技術的進一步發展，多傳感器數據融合技術將更加成熟，智慧安防系統也將變得更加智能化和自動化。

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[11]國家發展和改革委員會.【第一批運用智能技術服務老年人示范案例】浙江省杭州市富陽區“空巢老人安全守護系統”高效守護“空巢老人安全”[EB/OL].（2021-11-08）[2025-05-09].https：//www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/shs/sjdt/202111/t20211108_1303368.html？state ：=123

[12]福州市人民政府國有資產監督管理委員會.首個！城市級！數字視網膜技術試點應用亮相[EB/OL].（2024-11-27）[2025-05-09].https：//www.fuzhou.gov.cn/zgfzzt/qyrz/xxcy/202411/t20241127_4932590.htm.

作者簡介：王柱林，本科，tangfengzhang1357@163.com，研究方向：安防系統及雷電防護技術的開發與應用；唐奉章，本科，研究方向：數據中心監控系統及安防系統的開發與應用。