深圳市蘭星科技有限公司2025-05-18

振動光纖通過多維度特征提取+機器學習算法實現(xiàn)低誤報率。① 特征提取：系統(tǒng)分析振動信號的頻率（0-10kHz）、幅度、持續(xù)時間、空間分布等參數(shù)，建立行為特征庫。例如，人體攀爬的振動頻率集中在2-5Hz，而風力導致的振動頻率通常低于1Hz；② 機器學習分類：采用隨機森林（RF）與支持向量機（SVM）算法，對特征庫進行訓練，區(qū)分真實入侵與干擾事件（如樹枝晃動、動物觸碰）。例如，在某化工廠項目中，系統(tǒng)通過算法將誤報率從傳統(tǒng)振動傳感器的15%降至0.3%；③ 動態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)環(huán)境噪聲（如晝夜溫差、季節(jié)性風速）自動優(yōu)化報警閾值，避免因環(huán)境變化導致誤報。深圳市蘭星科技有限公司的振動光纖系統(tǒng)已通過公安部安全與警用電子產(chǎn)品質(zhì)量檢測中心認證，誤報率指標優(yōu)于行業(yè)標準，并支持用戶自定義特征庫。

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