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+機器學習算法實現低誤報率。① 特征提取：系統分析振動信號的頻率（0-10kHz）、幅度、持續時間、空間分布等參數，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，系統通過算法將誤報率從傳統振動傳感器的15%降至0.3%；③ 動態閾值調整：根據環境噪聲（如晝夜溫差、季節性風速）自動優化報警閾值，避免因環境變化導致誤報。深圳市蘭星科技有限公司的振動光纖系統已通過公安部安全與警用電子產品質量檢測中心認證，誤報率指標優于行業標準，并支持用戶自定義特征庫。

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