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龙图腾网获悉吉林省日月智感互联科技有限公司申请的专利一种震动光电融合型无人值守周界报警系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119559736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510134479.6，技术领域涉及：G08B13/196；该发明授权一种震动光电融合型无人值守周界报警系统是由周求湛;胡继康设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种震动光电融合型无人值守周界报警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种震动光电融合型无人值守周界报警系统，属于检测报警技术领域，解决现有视频监控系统存在缺乏实时预警功能、无法做到全覆盖的问题。本发明包括至少一个无人值守周界报警装置，其包括光电控制模块、图像采集设备、通信天线、GPS天线、信号处理模块、电源模块、声音报警模块、闪灯报警模块、GPS定位模块、物联网通信模块以及震动传感器，震动传感器和图像采集设备分别输出震动数据和图像数据至信号处理模块，信号处理模块采用震动光电融合策略确定最终的入侵预警结果，并根据入侵预警结果分别向声音、闪灯报警模块发出控制命令，将入侵预警结果、图像和位置信息上传至云服务器。本发明多功能合一，适用复杂环境，预警准确性高。

本发明授权一种震动光电融合型无人值守周界报警系统在权利要求书中公布了：1.一种震动光电融合型无人值守周界报警系统，其特征在于，包括至少一个无人值守周界报警装置，所述无人值守周界报警装置包括多传感载荷单元10、主控通信处理单元20和信号采集单元30，其中多传感载荷单元10包括光电控制模块11、图像采集设备12、通信天线13和GPS天线14，主控通信处理单元20包括信号处理模块21、电源模块22、声音报警模块23、闪灯报警模块24、GPS定位模块25和物联网通信模块27，信号采集单元30包括震动传感器31； 震动传感器31实时进行震动感知，当震动传感器31检测到目标后，输出震动数据至信号处理模块21，光电控制模块11被同步触发并控制图像采集设备12启动，图像采集设备12将采集的图像数据传输至信号处理模块21，信号处理模块21采用震动光电融合策略确定最终的入侵预警结果，并根据入侵预警结果分别向声音报警模块23、闪灯报警模块24发出控制命令，使声音报警模块23发出警报声，使闪灯报警模块24发出灯光，同时信号处理模块21还通过物联网通信模块27和通信天线13将入侵预警结果和拍摄的图像上传至云服务器，GPS定位模块25通过GPS天线14将当前的位置信息同步上传至云服务器，所述云服务器对接收到的入侵预警结果和图像进行显示，同时还用于响应用户对多传感载荷单元10和主控通信处理单元20的状态查询与参数配置请求，其中所述震动光电融合策略是指利用多模态信息融合方法将震动和图像双维度的信息相结合，采用轻量化边缘端神经网络提取具有高区分度的特征，形成高维空间向量，对目标进行识别和分类； 所述多模态信息融合方法包括以下步骤： 对原始的震动数据和图像数据采用边缘端神经网络和细粒度的目标识别技术训练特征向量，采用轻量化的人工神经网络，分别得出震动数据的目标分类结果及其概率分布以及图像数据的目标分类结果及其概率分布； 在决策级采用加权融合方法，得出最终的目标分类结果及其概率，其中加权融合方法的公式如下： 其中，Pi表示目标为第i类结果的概率加权归一化的值；W1为震动数据的加权值，采用归一化的震动能量比值；P1i为震动数据识别目标为第i类的概率，P2i为图像数据识别目标为第i类的概率；W1的计算公式如下： 其中，N为全部的震动数据的点数，xn表示第n个震动数据的幅值，M为有效震动数据的点数，ym表示第m个有效震动数据的幅值，表示总的震动数据的能量之和，表示有效震动数据的能量之和； 信号处理模块21对原始的震动数据进行目标分类识别时，首先采用模态分解的方法对震动传感器31采集的震动数据进行降噪处理，降噪处理的过程包括以下步骤： 利用变分模态分解算法将震动信号st分解成K个模态，公式如下： 对于分解后得到的K个模态，将其划分为信息主导模态、噪声主导模态和纯噪声模态，其中信息主导模态为第1个模态至第m-1个模态，噪声主导模态从第m个模态开始，噪声主导模态和纯噪声模态之间的分界点upt通过以下公式确定： 其中，Dj是原始震动信号和第j个模态ujt之间的欧几里得距离，1≤j≤K；Di是原始震动信号和第i个模态uit之间的欧几里得距离；β是缩放因子； upt之后的模态被认为是纯噪声模态，保留信息主导模态并丢弃纯噪声模态后，利用小波阈值降噪处理噪声主导模态，得到降噪处理后的所有模态u1't，u'2t，……，u'pt； 利用降噪处理后的模态u1't，u'2t，……，u'pt构建去噪后信号s't，公式如下： 其中，p为降噪处理后的剩余模态数量； 将去噪后信号s't输入地面多种运动目标识别模型中进行目标识别，得到震动数据的目标分类结果及其概率分布，其中所述地面多种运动目标识别模型由轻量级人车分类模型和多种车辆分类模型组合得到，并利用多种运动目标样本数据和验证数据验证所述地面多种运动目标识别模型的准确率，分析分类错误的样本，结合机器学习算法完善所述地面多种运动目标识别模型，调整模型参数寻求所述地面多种运动目标识别模型的最优解。

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