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基于多传感器信息融合的变电站动物入侵检测方法
申请人信息
- 申请人:广东工业大学
- 申请人地址:510006 广东省广州市番禺区广州大学城外环西路100号
- 发明人: 广东工业大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多传感器信息融合的变电站动物入侵检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311457127.1 |
| 申请日 | 2023/11/3 |
| 公告号 | CN117523605A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06V40/10 |
| 权利人 | 广东工业大学 |
| 发明人 | 张斌; 田萍; 孟伟; 鲁仁全 |
| 地址 | 广东省广州市番禺区小谷围街道广东工业大学大学城校区 |
摘要文本
广东工业大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及变电站小动物入侵检测的技术领域，特别涉及一种基于多传感器信息融合的变电站动物入侵检测方法，采集图像、视频数据以及超声波数据，将图像视频以及超声波两类数据源分别进行数据融合后，各自对图像数据进行形貌特征提取、超声波数据进行时频特征提取，构建各自的生物单体识别矩阵，通过高斯核函数计算两类数据的相似度矩阵，利用模糊属性判决函数得到两类数据的属性判决结果、各结果概率以及概率分配函数，最后利用D‑S融合规则对概率分配函数进行融合，得到最终的检测结果，采用本方法后，可避免现有技术红外传感器和声音传感器等传感器容易受外界环境影响的问题，检测小动物入侵的准确度大大提高，提高变电站的安全性。
专利主权项内容
1.一种基于多传感器信息融合的变电站动物入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集传感器得到的视频数据、图像数据和超声波数据；对视频数据和图像数据进行图像配准处理，将配准后的视频数据和图像数据进行图像数据融合，得到融合后的图像数据；对融合后的图像数据进行形貌特征提取，利用提取的形貌特征构建第一生物识别矩阵，基于第一生物识别矩阵计算得到第一相似度矩阵；对超声波数据进行波形数据融合，得到融合后的波形数据；对融合后的波形数据进行时频特征提取，利用提取的时频特征构建第二生物识别矩阵，基于第二生物识别矩阵计算得到第二相似度矩阵；将第一相似度矩阵和第二相似度矩阵分别映射至模糊属性判决函数进行概率判决处理，得到第一基本概率分配函数和第二基本概率分配函数；基于D-S融合规则对第一基本概率分配函数和第二基本概率分配函数概率分配函数进行融合，得到最终的检测结果。