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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法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：CN116129314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310060682.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法是由周求湛;刘志宏;牟岩设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：搭建基于多传感器的数据采集系统；步骤S2：通过步骤S1搭建的数据采集系统采集环境信号和入侵目标信号，通过小波阈值去噪、图像增强的方式建立入侵目标和环境噪声的样本数据库；步骤S3：对步骤S2构建的样本数据库，通过多域特征提取算法提取样本数据库的环境数据和目标数据的特征值；步骤S4：将步骤S3构建的不同类型特征值利用融合网络进行多特征融合，最后送入目标识别算法，判断当前是否入侵。本发明的方法结合图像、声音和振动传感器构建目标识别技术，弥补了图像传感器被遮挡破坏时系统无法正常工作的问题，提高了周界预警系统的容错能力。

本发明授权一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的周界入侵识别方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤S1：搭建基于多传感器的数据采集系统，其中： 所述数据采集系统包括振动感知单元阵列、声阵列感知单元、图像感知单元和远程通信单元； 步骤S2：通过步骤S1搭建的数据采集系统采集环境信号和入侵目标信号，通过小波阈值去噪、图像增强的方式建立入侵目标和环境噪声的样本数据库； 步骤S3：对步骤S2构建的样本数据库，通过多域特征提取算法提取样本数据库的环境数据和目标数据的特征值，具体步骤如下： 步骤S31：提取入侵目标振动信号特征值 步骤S311：通过提取大量行人振动信号和多种车辆振动信号的特征值，分析多种人员和车辆振动信号数据，提取目标运动的节奏和幅度特征，建立特征之间的差异性与关联性评估； 步骤S312：利用基于L1正则化的线性模型特征选择方法，筛选人车分类的有效分类特征； 步骤S313：通过基于时域、频域和时频域特征的特征向量，设计轻量级神经网络，利用神经网络训练输入信号，将某一隐藏层作为特征提取层，构建基于神经网络的振动信号特征提取模型，利用该模型提取入侵目标振动信号有效特征值； 步骤S32：提取入侵目标声音信号特征值 步骤S321：对声音信号进行有效特征提取，从中提取能区别人、车、环境信息； 步骤S322：结合轻量化神经网络训练S321提取的有效特征，构建基于神经网络的声音信号特征提取模型； 步骤S33：提取入侵目标图像信号特征值 步骤S331：输入一幅图片，将其进行尺寸纬度转换，然后输入到预训练好的提取网络中获得不同大小的特征映射； 步骤S332：抽取Conv4_3、Conv7_2、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2层的特征图，分别在这些特征图上面的每一个点构造6个不同尺度大小的边缘框进行检测，生成多个初步符合条件的边缘框； 步骤S333：将不同特征图获得的边缘框结合起来，经过非极大值抑制方法得到目标位置结果； 步骤S4：将步骤S3构建的不同类型特征值利用融合网络进行多特征融合，最后送入目标识别算法，判断当前是否入侵，具体步骤如下： 步骤S41：使用深度神经网络构造融合网络Net，将振动信号的特征值F振、F图、F声输入到第一轮交替优化的融合网络中： [Net,T]=σ；h1,h2...hn;F振，F图，F声； σ={W，b}； 式中，Net为训练完毕的融合网络，T为训练完毕的网络参数，σ为神经网络参数，h为隐藏层，n为隐藏层数，F振、F图、F声分别为振动信号提取的特征值、图像信号提取的特征值、声音信号提取的特征值，其中振动特征值、声音特征值为一维特征，图像特征值为二维特征； 步骤S42：计算融合网络的总误差： Li=LN1+LN2+LN3； 式中，Li为第i轮交替优化的总误差，LNi为融合网络的子网络的误差，i=1,2,3；当Liε时，第i轮交替优化合格时终止训练，保存融合网络模型Net、网络参数T和融合特征F，否则，返回步骤步骤S41； 步骤S43：把步骤S42融合网络提取的融合特征送入目标识别算法，实现入侵目标的类别分类。

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