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申请/专利权人：深圳联恒智控科技有限公司

摘要：本申请提供了一种智能家居安全监控报警系统，包括以下模块：震动感知模块，设置有多个震动传感器，安装在门窗、墙壁、天花板、楼梯、地板以及通风口位置，用于检测震动信号；声音采集模块，用于捕获环境中的声音信号；控制模块，负责接收震动感知模块和声音采集模块的信号，进行数据处理，并根据预设规则触发报警；警报模块，在检测到异常时发出警报。本申请通过震动感知模块和声音采集模块的协同作用，本系统能够实现对家庭环境的全方位监控，无论是门窗的非法撬动还是室内的异常声响，都能被系统及时捕捉并处理，利用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别，本系统能够智能地区分正常行为和异常事件，大大降低了误报和漏报的概率。

主权项：1.一种智能家居安全监控报警系统，其特征在于，包括以下模块：震动感知模块，设置有多个震动传感器，安装在门窗、墙壁、天花板、楼梯、地板以及通风口位置，用于检测震动信号；声音采集模块，用于捕获环境中的声音信号；控制模块，负责接收震动感知模块和声音采集模块的信号，进行数据处理，并根据预设规则触发报警；警报模块，在检测到异常时发出警报；控制模块配合震动感知模块、声音采集模块以及警报模块用于识别环境中的异常事件，异常事件包括非法入侵、火灾以及燃气泄漏安全隐患，控制模块具体包括以下步骤：S1、信号接收：实时接收来自震动感知模块和声音采集模块的信号；S2、数据预处理：对接收到的震动数据和声音数据进行预处理，预处理操作具体包括数字滤波、噪声消除和信号放大，用于提升数据质量；S3、特征提取：从震动数据中提取出震动特征，从声音数据中提取出声纹特征；S4、异常检测：利用机器学习算法对特征进行分类，识别出异常信号；S5、报警触发：检测到异常信号后，根据报警规则触发报警；机器学习算法具体为孤立森林算法，具体步骤如下：S400、数据准备：将提取的特征数据整合成一个数据集，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；S401、构建孤立森林模型：孤立森林算法通过随机选择特征和分割值来构建多棵孤立树，在构建孤立树的过程中，算法会随机选择一个特征和该特征上的一个随机分割值，将数据空间划分为两个子空间，然后递归地在每个子空间上重复这个过程，直到节点中只剩下一个样本；S402、异常检测：将数据输入孤立森林模型中，对于每个输入样本，模型会根据其在孤立树中的平均路径长度来计算一个异常分数；异常分数的计算公式为：，其中，是样本是包含个样本的数据集中的异常分数，是样本在孤立树中的平均长度，是给定样本数时路径长度的平均值。

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