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摘要：本发明公开了一种智能安防监控方法及系统，涉及安防技术领域，该技术方案包括：实时监测空气流动情况，采集声音信号和振动信号数据，通过不同位置的风速和单点位置的风速变化，获得室内风速波动指数和单点风速波动指数，进一步关联形成空气流动异常系数，通过VMD算法将声音信号和振动信号分别分解成若干个IMF分量并进行重构，将重构后的声音信号和振动信号融合成新信号，计算融合后的新信号与所有正常特征信号的相关度系数，将所有相关度系数中的最大值作为声振异常系数，通过将声振异常阈值与声振异常系数进行比对，根据比对结果作出相应的措施，减少不必要的数据处理工作，避免由于安防区域外部的因素导致异常预警。

主权项：1.一种智能安防监控方法，其特征在于，包括以下步骤：实时监测空气流动情况，采集声音信号和振动信号数据；通过不同位置的风速和单点位置的风速变化，对风速数据离散程度进行分析，获得室内风速波动指数和单点风速波动指数，进一步关联形成空气流动异常系数；当空气流动异常系数大于或等于风速波动阈值时，通过VMD算法将单点位置的声音信号和振动信号分别分解成若干个IMF分量，并进行重构；将重构后的声音信号和振动信号融合成新信号，并与正常特征库中的正常特征信号进行比对，计算融合后的新信号与所有正常特征信号的相关度系数，将所有相关度系数中的最大值作为声振异常系数；预先设置声振异常阈值，通过将声振异常阈值与声振异常系数进行比对，根据比对结果作出相应的措施；将空气流动传感器所在位置标记为i，i＝1,2,…,n，n为正整数；获取不同位置的空气流动实时数据，通过不同位置的风速，对室内风速数据的离散程度进行分析，评估室内空气流动的波动状况，获得室内风速波动指数，计算公式如下： 其中，Isf表示室内风速波动指数，vi表示不同位置的风速，表示不同位置的平均风速，n表示空气流动传感器的数量；获取单点位置不同时刻的空气流动变化数据，通过单点位置的风速变化，对单点位置的风速数据离散程度进行分析，评估单点位置空气流动的波动情况，获得单点风速波动指数，计算公式如下： 其中，Psfi表示位置i的风速波动指数，T表示不同时刻的数量，t表示不同时刻的标记，表示位置i在t时刻的风速，表示位置i的平均风速；获取室内风速波动指数和单点风速波动指数，进一步关联形成空气流动异常系数，计算公式如下： 其中，Afc表示空气流动异常系数，Isf表示室内风速波动指数，Psfi表示位置i的风速波动指数，n表示空气流动传感器的数量，k1、k2表示权重系数，0k11，0k21，且k1+k2＝1；预先设置风速波动阈值，当空气流动异常系数小于风速波动阈值时，不做任何处理，当空气流动异常系数大于或等于风速波动阈值时，获取单点风速波动指数最大值所在的单点位置，并标记为异常点；获取异常点声音信号数据和振动信号数据，通过VMD算法将声音信号和振动信号数据分别分解成若干个IMF分量；计算每个IMF分量和原信号之间的相关系数，并将相关系数低于预设相关阈值的IMF分量剔除；将剩余的IMF分量进行重构，得到重构后的声音和振动信号；获取重构后的声音信号和振动信号，并将重构后的声音信号和振动信号进行归一化处理，使数据映射到[0,1]范围；将重构后的声音信号和振动信号融合成新信号，新信号对应的计算公式如下：Vt′＝Xt′+Yt′其中，Vt'表示融合后的新信号，Xt'表示重构后的声音信号，Yt'表示重构后的振动信号，t'表示时间点；将融合后的新信号与正常特征库中的正常特征信号进行比对，计算融合后的新信号与正常特征信号的相关度系数，将所有相关度系数中的最大值作为声振异常系数，相关度系数的计算公式如下： 其中，γ表示相关度系数，t'表示时间点，m表示时间点的数量，表示融合后新信号Vt'的平均值，表示正常特征信号Ct'的平均值。

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