CN113156425A - 一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，具体实现方式为，首先建立原始数据库，对实施采集的数据与原始数据进行对比判别，并进行初步的数据分类，对于确认安全的数据则补充入原始数据库中，不确定的数据则划分为可疑数据，不安全的数据则划分为警报数据，对于毫米波雷达实时探测的数据进行上述的重复补充学习，完善原始数据库和报警数据库。通过本发明不断的扩充存储原始数据，为后续的数据判别处理提供越来越多的对比数据，也提供越来越多的报警数据，使侵入***的数据采集对比越来越完善，减少数据误报警的几率，提升了入侵数据***判别的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及围界防区雷达扫描预警技术领域，具体涉及一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法。
背景技术
对于有安全探测需求的围界防区，需要建立相应的探测监控***。目前基于毫米波雷达、震动光电缆、震动传感器或电容扰动型电缆的围界入侵***已经应用于围界防区的探测，为了保证入侵报警的及时性，***的数据处理设备全部放置在现场，以实现对围界入侵感知数据进行实时处理，但这种处理方式存在以下问题：1.没有对围界感知数据进行深入的分析判别，导致误报重报数据居高不下；2.无法根据环境和使用周期的变化对数据处理设备进行自动配置，导致***寿命不长。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，通过对防区围界数据的不断补充和核对，完成数据采集处理数据库，减少误报警，提升入侵数据判别报警的准确性。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，包括以下步骤：
S1：通过毫米波雷达采集围界边缘节点的原始数据，并上传至数据层进行存储；
S2：探测收集围界边缘节点的实时数据，并上传至数据层与原始存储数据进行对比分析；如与原始数据相同，则判定为正常；如与原始数据存在差异，这标注为需报警的数据，并进行报警；
S3：对步骤S2中的需报警的数据进行人工核查，确认该数据是否正常，如果该数据正常，则解除报警并将其进行储存补充成为原始数据；如果该数据异常，则将该探测数据标注为异常数据，并对该异常数据的特征进行存储，并设置该异常数据的特征报警；
S4：重复步骤S2～S3，不断补充原始数据库和标注异常数据。
进一步地，所述步骤S3中的异常数据分为可疑数据和警报数据，并为不同的数据类型进行不同类别的特征报警设置。
进一步地，对可疑数据进行核对确认，如确认为安全数据则将其存储为原始数据中，并解除其特征报警；如确认为不安全数据则将其存储为警报数据，并设置成警报数据的特征报警。
进一步地，对毫米雷达波设备的使用年限建立数据库，并设置相应的使用寿命年限，当设备达到使用寿命年限后，定期对该设备所采集的数据进行核对判定，确保其数据采集的准确性。
进一步地，对毫米波雷达设备采集的数据在不同天气状况下的数据参数进行特征标记和存储。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明首先通过毫米波雷达对围界防区边缘的第一次采集的数据作为原始数据进行存储，并对后面采集的数据进行甄别和存储，并对该数据进行判别分类，对于正常安全的数据补充到原始数据库中，不断的扩充存储原始数据，为后续的数据判别处理提供越来越多的对比数据，使侵入***的数据采集对比越来越完善，减少数据误报警的几率，提升了入侵数据***判别的准确性。
(2)本发明通过将采集的数据进行甄别后，进行合理的分类，并对相同类别的数据设置相应的特征报警，进一步提升了入侵***判别的准确性和智能性。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面结合附图说明和实施例对本发明作进一步说明，本发明的方式包括但不仅限于以下实施例。
如图1所示：
在实现本发明的数据处理分析方法时，采用分布式的布局方式，在围界防区的边缘节点设置多个毫米波雷达设备，在设置好探测设备后，将第一次采集的数据作为判断是否有外物入侵的原始数据，该原始包括毫米波雷达探测收集到的反射波段数据等，因不同物体或生命体其毫米波雷达发射接收到的波形波段具有差异，对该差异进行数据存储就得到原始存储数据。
在完成原始数据的采集存储后，通过毫米波雷达设备对围界边缘进行实时的探测监控，将检测到的数据与原始存储的数据进行匹配对比，当发现监测的数据与原始数据不匹配或者存在差异时，则进行报警提示，监控人员根据报警提示，对该入侵的数据进行初步的判别，如果该数据能通过简单的判别就能分辨其是属于安全的侵入数据时，则将其确认为安全的侵入数据，则把该数据补充存储至原始数据库中，作为现阶段的原始数据库，同理的进行入侵数据的不断探测和补充，不断完善原始数据库。
当经过初步的判别无法确定该数据是否安全时，则将其划分为可疑数据，等待进一步地确认；若经过初步判断就能确认其为不安全的数据入侵时，则将该数据划分为报警数据，并记录该入侵数据的特征值，并为该特征值设定特征报警，如若下次再次探测到该数据时，则直接进行报警提示，提醒人员有危险的数据信息入侵，人员做好应急防护准备。
对于经过初步判断划分为可疑的数据，则通过后台或者现场实时确认的方式，来最终确认该数据的具体情况，如果最终确认该数据为安全数据，则补充入原始数据库中，解除其报警的警示，如果下次再次探测到该数据时，则自动默认为安全数据，不再提示报警。如果最终确认该数据为不安全的数据，则将该数据直接划分至需要报警的数据中，同样地设置相应的特征报警，如若下次再次探测到该数据时，则直接进行报警提示，提醒人员有危险的数据信息入侵，人员做好应急防护准备。通过对入侵数据的不断判别，进行入侵数据的增加以及原始数据的补充和完善，逐渐提升入侵***报警的准确性。
由于不同的天气情况下将导致毫米雷达波反射特性不一样，可以根据不同的天气情况建立相应天气下的数据库，通过不断的数据积累，找出不同天气下雷达数据的一致性，形成天气主题；根据不同的天气主题下对闯入的数据进行判，从而提高判读的准确性。同时，由于设备会根据使用寿命的长短会发生数据失横且功能性设备衰退，需要对设备的整个周期做出一个数据分析判定，上传至云端。因各防区雷达和终端投入时间不一，对到了使用年限的设备和终端做出预警标识。
下面以机场的预警围界的实例来说明本发明：
机场预警围界***是100M一个监测点，1个点四台扫描设备，一台配套预警处理装置。假设机场直径为10公里，分为AB C D四个区，在现有预警***下，在A区出现了出现一段不明生物波段闯入围界范围内，出现预警；经查看是一只猫，然后本次预警取消；10分钟后，该猫从另外一个入口进入了B区，B区警报会同时再次拉响，人员需要再次核查入侵者。重复警报、数据虚报、漏报等现象经常出现。
现该发明技术具体技术方案就是：通过数据分布式处理，首先将各类各区获取的初始数据储存至云端，数据分为三个数据层，原始数据、可疑数据、警报数据。假设A区闯入一只猫波段为S1，那么原始数据S1则为猫，同时下放数据给各区处理终端装置，那么之后ABC D所有区域再闯入猫的时候，预警***会参照原始数据参照对比，然后判定为安全数据，至此不会再出现误报错报的事情。第一层面为相互防区学习，建立原始数据库。然后经过甄别后特殊的、无法参照的、不能确定的列入可疑数据库；对于能够直接判定为入侵的波段可上传、可学习，建立警报数据库，提升预警***警报的准确性。
上述实施例仅为本发明的优选实施方式之一，不应当用于限制本发明的保护范围，但凡在本发明的主体设计思想和精神上作出的毫无实质意义的改动或润色，其所解决的技术问题仍然与本发明一致的，均应当包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：通过毫米波雷达采集围界边缘节点的原始数据，并上传至数据层进行存储；
S2：探测收集围界边缘节点的实时数据，并上传至数据层与原始存储数据进行对比分析；如与原始数据相同，则判定为正常；如与原始数据存在差异，则标注为需报警的数据，并进行报警；
S3：对步骤S2中的需报警的数据进行人工核查，确认该数据是否正常，如果该数据正常，则解除报警并将其进行储存补充成为原始数据；如果该数据异常，则将该探测数据标注为异常数据，并对该异常数据的特征进行存储，并设置该异常数据的特征报警；
S4：重复步骤S2～S3，不断补充原始数据库和标注异常数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，其特征在于：所述步骤S3中的异常数据分为可疑数据和警报数据，并为不同的数据类型进行不同类别的特征报警设置。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，其特征在于：对可疑数据进行核对确认，如确认为安全数据则将其存储为原始数据中，并解除其特征报警；如确认为不安全数据则将其存储为警报数据，并设置成警报数据的特征报警。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，其特征在于：对毫米雷达波设备的使用年限建立数据库，并设置相应的使用寿命年限，当设备达到使用寿命年限后，定期对该设备所采集的数据进行核对判定，确保其数据采集的准确性。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的毫米波雷达围界入侵数据处理方法，其特征在于：对毫米波雷达设备采集的数据在不同天气状况下的数据参数进行特征标记和存储。
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