文/王柱林 唐奉章 深圳市博控科技有限公司

　　摘要：本文深入探討了智慧安防系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用及其算法，概述了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的歷史、原理和優(yōu)勢，詳細介紹了3種關(guān)鍵算法，包括SMOTE算法、隨機森林算法和SMOTE+ENN混合采樣算法。這些算法為處理數(shù)據(jù)不平衡問題，提高分類準確性，增強模型的泛化能力提供了堅實支撐。

　　關(guān)鍵詞：智慧安防系統(tǒng)；多傳感器；數(shù)據(jù)融合技術(shù)

　　引言

　　在保護關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和公共安全方面，綜合安防系統(tǒng)扮演著至關(guān)重要的角色，該系統(tǒng)由多方面的安防工程及其相關(guān)組件構(gòu)成。這些安防工程通常采用3種主要的防護手段，即物理防護、技術(shù)防護和人員防護。物理防護依靠實體障礙，如圍墻、屏障、鎖具等，來防止未經(jīng)授權(quán)的入侵行為[1]。技術(shù)防護涉及高科技解決方案，包括但不限于微波、紅外線監(jiān)測、面部識別和指紋識別等先進手段。人員防護是在系統(tǒng)觸發(fā)警報時，由安保人員介入，以防止非法闖入。一個設(shè)計精良的多傳感器集成安防系統(tǒng)能夠顯著降低風險事件的發(fā)生率，確保人員和資產(chǎn)的安全。因此，研究和開發(fā)基于多傳感器融合技術(shù)的智能安防系統(tǒng)顯得尤為關(guān)鍵。

　　1. 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述

　　多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的根源可追溯至“C3I”系統(tǒng)（即指揮自動化技術(shù)系統(tǒng)，“C3I”是指揮command、控制control、通信communication和情報intelligence等4個單詞的首字母縮寫），這一技術(shù)的誕生顯著增強了系統(tǒng)的整體性能與數(shù)據(jù)精確度。相較于依賴單一傳感器的傳統(tǒng)方法，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在信息捕捉方面展現(xiàn)出了無可比擬的優(yōu)勢[2]。其主要依托于D-S（dempster/shafer）證據(jù)理論進行深度剖析與數(shù)據(jù)綜合，從而能夠更為精確地勾勒出監(jiān)測對象的實際狀態(tài)。在具體實踐中，D-S證據(jù)理論的應(yīng)用極大地提升了信息的準確性以及系統(tǒng)報警的精確度，同時有效地降低了誤報率，為異常事件的預(yù)警提供了強有力的技術(shù)保障。這一技術(shù)特性在智能家居領(lǐng)域尤為突出，展現(xiàn)出卓越的抗干擾能力和對不確定性的有效抑制，預(yù)示著其在未來有著極為廣泛的應(yīng)用潛力[3]。當多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)被引入智能安防系統(tǒng)中，其對于提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)完整性的作用尤為明顯。數(shù)據(jù)融合的過程涵蓋了信息的檢測、評估以及優(yōu)化組合等多個環(huán)節(jié)，其通過整合來自多種傳感器的不同信息源，并利用先進的人工智能算法進行深度感知與分析，以確保系統(tǒng)決策的高度準確性。

　　2. 智慧安防系統(tǒng)中的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)算法

　　2.1 SMOTE算法

　　SMOTE（synthetic minority oversampling technique，合成少數(shù)類過采樣技術(shù)）算法是基于隨機過采樣算法的一種改進方案，隨機過采樣技術(shù)作為處理數(shù)據(jù)不平衡問題的一種早期方法，涉及從少數(shù)類樣本中隨機抽取樣本并將其復(fù)制到數(shù)據(jù)集中。然而，該方法易導(dǎo)致嚴重的過擬合現(xiàn)象，其應(yīng)用已逐漸減少。當前主流過采樣策略傾向于通過人工合成少數(shù)類樣本來實現(xiàn)類別平衡，以避免過擬合風險。SMOTE算法即為早期在這一領(lǐng)域提出的一種代表性方法[3]。

　　SMOTE算法的具體實施步驟如下：

　　（1）在少數(shù)類（即負類）樣本集中，選取一個基準樣本X，并計算該樣本與所有其他少數(shù)類樣本之間的歐幾里得距離。基于這些距離，確定X的k個最近鄰樣本。對于任意兩個樣本X={x1, x2,...,xn}和Y={y1, y2,...,yn}，它們之間的歐幾里得距離D可通過下式計算得出，即

　?。?）

　?。?）在基準樣本X的k個最近鄰樣本中，根據(jù)預(yù)設(shè)的采樣率N（N為正整數(shù)），隨機選取N個樣本，記為{Y1, Y2,...,YN}。

　?。?）對于基準樣本X及其每一個最近鄰樣本Yi（i=1,2,...,N），在它們之間執(zhí)行線性插值操作，生成新的樣本。具體的插值公式為

　　 （2）

　　式中，new_data_i表示通過線性插值生成的新樣本，R（0,1）表示在0和1之間隨機生成的一個數(shù)。通過重復(fù)應(yīng)用上述插值公式，可以不斷生成新的少數(shù)類樣本，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的平衡。

　　從算法原理上看，SMOTE算法主要包括兩個關(guān)鍵步驟：首先，為每個少數(shù)類樣本隨機選擇一定數(shù)量的最近鄰樣本；然后，在這些樣本與它們的最近鄰之間通過線性插值合成新的、不重復(fù)的少數(shù)類樣本。與簡單的隨機過采樣方法相比，SMOTE算法通過生成新的少數(shù)類數(shù)據(jù)來避免過擬合問題，并在一定程度上解決了數(shù)據(jù)不平衡導(dǎo)致的模型性能下降問題。

　　2.2 隨機森林算法

　　21世紀初，統(tǒng)計學(xué)理論領(lǐng)域迎來了一項重要創(chuàng)新——隨機森林（random forest，RF）算法，該算法由Leo Breiman與Adele Cutler共同提出。作為一種集成學(xué)習方法，隨機森林巧妙地融合了bootstrap aggregating（袋裝法）與random subspace（隨機子空間）技術(shù)，為機器學(xué)習領(lǐng)域帶來了全新的視角。該算法的核心在于利用自助抽樣技術(shù)（bootstrap sampling），從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中生成多個不同的訓(xùn)練子集。針對每個子集，隨機森林算法都會構(gòu)建一棵獨立的決策樹模型[4]。這一步驟不僅豐富了模型的多樣性，還通過引入隨機性增強各決策樹之間的差異性和獨立性，從而有效提升模型的泛化能力。進入預(yù)測階段，隨機森林算法會綜合所有決策樹的輸出結(jié)果，采用多數(shù)投票機制來確定最終的預(yù)測結(jié)果[5]。這一策略不僅顯著提高了分類任務(wù)的精度，還使得整個模型在面對復(fù)雜數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出更強的穩(wěn)健性和可靠性。

　　2.3 SMOTE+ENN混合采樣算法

　　為了應(yīng)對處理數(shù)據(jù)不平衡問題，研究者們提出了算法層面的優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理層面的調(diào)整兩大類方法。在數(shù)據(jù)處理方面，過采樣和欠采樣是兩種常用的技術(shù)。具體來說，隨機過采樣可以增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，但也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和過擬合的問題；隨機欠采樣算法通過隨機消除多數(shù)類樣本的方式來平衡類樣本比例[6]，但也可能因為過度刪減而丟失關(guān)鍵信息。為了克服這些局限性，研究者們開發(fā)了SMOTE算法。該算法通過限制新樣本的生成區(qū)域，有效地減少了邊緣化樣本的產(chǎn)生，從而提高了采樣質(zhì)量。同時，SMOTE還結(jié)合了ENN（edited nearest neighbour）算法進行欠采樣，SMOTE+ENN算法主要是在SMOTE的基礎(chǔ)上，通過ENN算法清洗重疊數(shù)據(jù)，達到均衡樣本數(shù)據(jù)的目的[7]。這種結(jié)合使用的方法既能夠增加少數(shù)類樣本的多樣性，又能夠保留多數(shù)類樣本中的關(guān)鍵信息。在實際應(yīng)用中，研究者們采用CART決策樹作為基學(xué)習器，結(jié)合隨機森林算法來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的處理和分類[8]。

　　具體步驟包括：首先，對少數(shù)類樣本集L應(yīng)用SMOTE算法進行采樣，通過分組并計算質(zhì)心來生成新的少數(shù)類樣本；然后，將這些新生成的樣本與原始數(shù)據(jù)集合并，形成一個更加平衡的訓(xùn)練集；最后，利用隨機森林分類算法在該訓(xùn)練集上進行訓(xùn)練和預(yù)測。這種方法不僅提高了分類器的準確率，還增強了其對于不平衡數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。質(zhì)心的計算公式為

　?。?）

　　三個樣本形成三角形，樣本點即為頂點。在頂點與質(zhì)心連線生成新的正類樣本，每個三角形產(chǎn)生三個新樣本。此方法限制了新樣本生成范圍，使新樣本更靠近質(zhì)心，緩解了SMOTE算法的邊緣化問題。對于多數(shù)類樣本集M，使用ENN采樣方法，隨機選一樣本X，與最近的三個樣本比較。若X分類與超過兩個鄰近樣本不同，則保留X；否則，刪除X。這有助于去除多數(shù)類噪聲樣本，提升數(shù)據(jù)集純凈度[9]。

　　3. 智慧安防系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用

　　3.1 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的家庭安防系統(tǒng)

　　3.1.1 家庭安防系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　借助物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與云計算技術(shù)，現(xiàn)代家庭安防系統(tǒng)構(gòu)建了“云-邊-端”協(xié)同的立體防護網(wǎng)絡(luò)。通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)設(shè)備泛在連接、數(shù)據(jù)實時交互與遠程智能管控，有效解決了傳統(tǒng)安防系統(tǒng)信息孤島問題，形成“感知-傳輸-決策-響應(yīng)”的完整閉環(huán)[10]。

　?。?）感知層面：前端感知層通過Wi-Fi/ZigBee雙模組網(wǎng)技術(shù)，將激光雷達、多氣體復(fù)合傳感器、溫濕度光感三合一傳感器等智能終端接入家庭物聯(lián)網(wǎng)。

　　（2）傳輸層面：數(shù)據(jù)傳輸層采用MQTT協(xié)議實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)與阿里云IoT平臺的實時對接，確保每秒10萬級數(shù)據(jù)點的穩(wěn)定傳輸。

　?。?）決策層面：云端處理層部署基于深度學(xué)習的多源數(shù)據(jù)融合引擎，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建家庭環(huán)境數(shù)字孿生模型。

　?。?）響應(yīng)層面：應(yīng)用服務(wù)層開發(fā)跨平臺小程序，集成微信推送、釘釘預(yù)警、110聯(lián)網(wǎng)報警等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)接口。

　　3.1.2 家庭安防系統(tǒng)的實際應(yīng)用

　　杭州富陽區(qū)在應(yīng)對“空巢”安防難題時，積極探索并形成了一套系統(tǒng)性數(shù)字化解決方案——“空巢老人安全守護系統(tǒng)”。在感知層面，系統(tǒng)全方位織密安全感知網(wǎng)。一方面定制主動感知設(shè)備，在客廳、衛(wèi)生間等意外事故高發(fā)區(qū)域，平均2.8秒即可完成感知，準確率高達97%。另一方面，被動感知設(shè)備實現(xiàn)了全覆蓋，全面覆蓋老人常見的家庭遇險場景。在傳輸層面，感知到的數(shù)據(jù)會通過系統(tǒng)自主搭建的網(wǎng)絡(luò)進行傳輸，迅速到達守護工作臺。在決策層面，系統(tǒng)實現(xiàn)了實時守護、智慧守護和閉環(huán)守護，提高了對獨居老人生活環(huán)境與健康狀態(tài)的靈敏感知和智能反饋效率。在響應(yīng)環(huán)節(jié)，富陽區(qū)建立了“10分鐘”分級救援機制。明確老人監(jiān)護人為第一級救援聯(lián)系人，對應(yīng)系統(tǒng)預(yù)警處理第一呼叫層級。同時成立社區(qū)救援“小分隊”，應(yīng)對老人子女外出務(wù)工難以及時趕到等情況。自2020年該系統(tǒng)上線至今，已成功監(jiān)測并處置了50余起空巢老人居家意外預(yù)警，大大提升了老年人的居家安全感，有效緩解了子女后顧之憂，也為多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在家庭安防系統(tǒng)中的實際應(yīng)用提供了有力的實踐證明[11]。

　　3.2 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的城市智能安防管理系統(tǒng)

　　3.2.1 城市智能安防管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的城市智能安防管理系統(tǒng)以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建了一個覆蓋全城的智能感知網(wǎng)絡(luò)。通過部署在城市各關(guān)鍵節(jié)點的智能攝像頭、環(huán)境傳感器、人流監(jiān)測設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)終端，系統(tǒng)實現(xiàn)了對城市運行狀態(tài)的實時感知。這些終端設(shè)備通過5G網(wǎng)絡(luò)與云端數(shù)據(jù)中心保持高速互聯(lián)，形成了一個完整的“端-邊-云”協(xié)同架構(gòu)。

　　“端”側(cè)分布著大量具備感知能力的設(shè)備。這些設(shè)備猶如人類視網(wǎng)膜上的感光細胞，綜合運用多種傳感技術(shù)，實時監(jiān)測城市街道、停車場等區(qū)域的動態(tài)，將采集到的原始數(shù)據(jù)快速傳遞出去。?

　　“邊”側(cè)則承擔著初步的數(shù)據(jù)處理與分析任務(wù)。在這里，部署了邊緣計算設(shè)備，能夠?qū)?ldquo;端”傳來的數(shù)據(jù)進行實時篩選、特征提取和初步分析。

　　“云”端作為整個系統(tǒng)的核心大腦，負責整合、深度分析來自各個“邊”節(jié)點的數(shù)據(jù)。通過強大的云計算能力和復(fù)雜的算法模型，對多源數(shù)據(jù)進行融合分析，做出精準決策。

　　3.2.2 城市智能安防管理系統(tǒng)的實際應(yīng)用

　　從福州城投集團數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)試點應(yīng)用來看，“端-邊-云”協(xié)同在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。以福州路側(cè)停車場景為例，數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)通過高位監(jiān)控視頻，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化識別泊位中停車位置、時長、規(guī)范度、車輛身份等信息，進行精準捕捉與管理，迅速識別車輛身份，精準判斷違規(guī)停車，助力城市管理高效執(zhí)行，使異常行為無處遁形.同時，該技術(shù)可實現(xiàn)自動識別預(yù)警，有效減少公共設(shè)施損壞，保障公共秩序井然[12]。

　　結(jié)語

　　隨著技術(shù)的不斷進步，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智慧安防系統(tǒng)中的應(yīng)用變得越來越廣泛。本文分析了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在智慧安防系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用，并探討了幾種有效的數(shù)據(jù)融合算法及多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在實際安防系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，智慧安防系統(tǒng)能夠更準確地識別和響應(yīng)安全威脅，提供更高效、更智能的安全保障。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進一步發(fā)展，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)將更加成熟，智慧安防系統(tǒng)也將變得更加智能化和自動化。

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　　[11]國家發(fā)展和改革委員會.【第一批運用智能技術(shù)服務(wù)老年人示范案例】|浙江省杭州市富陽區(qū)“空巢老人安全守護系統(tǒng)”高效守護“空巢老人安全”[EB/OL].(2021-11-08)[2025-05-09].https://www.ndrc.gov.cn/fzggw/jgsj/shs/sjdt/202111/t20211108_1303368.html?state=123.

　　[12]福州市人民政府國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會.首個！城市級！數(shù)字視網(wǎng)膜技術(shù)試點應(yīng)用亮相[EB/OL].(2024-11-27)[2025-05-09].https://www.fuzhou.gov.cn/zgfzzt/qyrz/xxcy/202411/t20241127_4932590.htm.

　　作者簡介：王柱林，本科，tangfengzhang1357@163.com，研究方向：安防系統(tǒng)及雷電防護技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用；唐奉章，本科，研究方向：數(shù)據(jù)中心監(jiān)控系統(tǒng)及安防系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用。

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