智慧安防系统中多传感器数据融合技术的算法分析及应用研究

　　文/王柱林 唐奉章 深圳市博控科技有限公司

　　摘要：本文深入探讨了智慧安防系统中多传感器数据融合技术的应用及其算法，概述了多传感器数据融合技术的历史、原理和优势，详细介绍了3种关键算法，包括SMOTE算法、随机森林算法和SMOTE+ENN混合采样算法。这些算法为处理数据不平衡问题，提高分类准确性，增强模型的泛化能力提供了坚实支撑。

　　关键词：智慧安防系统；多传感器；数据融合技术

　　引言

　　在保护关键基础设施和公共安全方面，综合安防系统扮演着至关重要的角色，该系统由多方面的安防工程及其相关组件构成。这些安防工程通常采用3种主要的防护手段，即物理防护、技术防护和人员防护。物理防护依靠实体障碍，如围墙、屏障、锁具等，来防止未经授权的入侵行为[1]。技术防护涉及高科技解决方案，包括但不限于微波、红外线监测、面部识别和指纹识别等先进手段。人员防护是在系统触发警报时，由安保人员介入，以防止非法闯入。一个设计精良的多传感器集成安防系统能够显著降低风险事件的发生率，确保人员和资产的安全。因此，研究和开发基于多传感器融合技术的智能安防系统显得尤为关键。

　　1. 多传感器数据融合技术概述

　　多传感器数据融合技术的根源可追溯至“C3I”系统（即指挥自动化技术系统，“C3I”是指挥command、控制control、通信communication和情报intelligence等4个单词的首字母缩写），这一技术的诞生显著增强了系统的整体性能与数据精确度。相较于依赖单一传感器的传统方法，多传感器数据融合技术在信息捕捉方面展现出了无可比拟的优势[2]。其主要依托于D-S（dempster/shafer）证据理论进行深度剖析与数据综合，从而能够更为精确地勾勒出监测对象的实际状态。在具体实践中，D-S证据理论的应用极大地提升了信息的准确性以及系统报警的精确度，同时有效地降低了误报率，为异常事件的预警提供了强有力的技术保障。这一技术特性在智能家居领域尤为突出，展现出卓越的抗干扰能力和对不确定性的有效抑制，预示着其在未来有着极为广泛的应用潜力[3]。当多传感器数据融合技术被引入智能安防系统中，其对于提升系统稳定性和数据完整性的作用尤为明显。数据融合的过程涵盖了信息的检测、评估以及优化组合等多个环节，其通过整合来自多种传感器的不同信息源，并利用先进的人工智能算法进行深度感知与分析，以确保系统决策的高度准确性。

　　2. 智慧安防系统中的多传感器数据融合技术算法

　　2.1 SMOTE算法

　　SMOTE（synthetic minority oversampling technique，合成少数类过采样技术）算法是基于随机过采样算法的一种改进方案，随机过采样技术作为处理数据不平衡问题的一种早期方法，涉及从少数类样本中随机抽取样本并将其复制到数据集中。然而，该方法易导致严重的过拟合现象，其应用已逐渐减少。当前主流过采样策略倾向于通过人工合成少数类样本来实现类别平衡，以避免过拟合风险。SMOTE算法即为早期在这一领域提出的一种代表性方法[3]。

　　SMOTE算法的具体实施步骤如下：

　　（1）在少数类（即负类）样本集中，选取一个基准样本X，并计算该样本与所有其他少数类样本之间的欧几里得距离。基于这些距离，确定X的k个最近邻样本。对于任意两个样本X={x1, x2,...,xn}和Y={y1, y2,...,yn}，它们之间的欧几里得距离D可通过下式计算得出，即

　　（1）

　　（2）在基准样本X的k个最近邻样本中，根据预设的采样率N（N为正整数），随机选取N个样本，记为{Y1, Y2,...,YN}。

　　（3）对于基准样本X及其每一个最近邻样本Yi（i=1,2,...,N），在它们之间执行线性插值操作，生成新的样本。具体的插值公式为

　　 （2）

　　式中，new_data_i表示通过线性插值生成的新样本，R（0,1）表示在0和1之间随机生成的一个数。通过重复应用上述插值公式，可以不断生成新的少数类样本，从而实现数据集的平衡。

　　从算法原理上看，SMOTE算法主要包括两个关键步骤：首先，为每个少数类样本随机选择一定数量的最近邻样本；然后，在这些样本与它们的最近邻之间通过线性插值合成新的、不重复的少数类样本。与简单的随机过采样方法相比，SMOTE算法通过生成新的少数类数据来避免过拟合问题，并在一定程度上解决了数据不平衡导致的模型性能下降问题。

　　2.2 随机森林算法

　　21世纪初，统计学理论领域迎来了一项重要创新——随机森林（random forest，RF）算法，该算法由Leo Breiman与Adele Cutler共同提出。作为一种集成学习方法，随机森林巧妙地融合了bootstrap aggregating（袋装法）与random subspace（随机子空间）技术，为机器学习领域带来了全新的视角。该算法的核心在于利用自助抽样技术（bootstrap sampling），从原始训练数据集中生成多个不同的训练子集。针对每个子集，随机森林算法都会构建一棵独立的决策树模型[4]。这一步骤不仅丰富了模型的多样性，还通过引入随机性增强各决策树之间的差异性和独立性，从而有效提升模型的泛化能力。进入预测阶段，随机森林算法会综合所有决策树的输出结果，采用多数投票机制来确定最终的预测结果[5]。这一策略不仅显著提高了分类任务的精度，还使得整个模型在面对复杂数据时表现出更强的稳健性和可靠性。

　　2.3 SMOTE+ENN混合采样算法

　　为了应对处理数据不平衡问题，研究者们提出了算法层面的优化和数据处理层面的调整两大类方法。在数据处理方面，过采样和欠采样是两种常用的技术。具体来说，随机过采样可以增加少数类样本的数量，但也可能导致数据冗余和过拟合的问题；随机欠采样算法通过随机消除多数类样本的方式来平衡类样本比例[6]，但也可能因为过度删减而丢失关键信息。为了克服这些局限性，研究者们开发了SMOTE算法。该算法通过限制新样本的生成区域，有效地减少了边缘化样本的产生，从而提高了采样质量。同时，SMOTE还结合了ENN（edited nearest neighbour）算法进行欠采样，SMOTE+ENN算法主要是在SMOTE的基础上，通过ENN算法清洗重叠数据，达到均衡样本数据的目的[7]。这种结合使用的方法既能够增加少数类样本的多样性，又能够保留多数类样本中的关键信息。在实际应用中，研究者们采用CART决策树作为基学习器，结合随机森林算法来实现对数据集的处理和分类[8]。

　　具体步骤包括：首先，对少数类样本集L应用SMOTE算法进行采样，通过分组并计算质心来生成新的少数类样本；然后，将这些新生成的样本与原始数据集合并，形成一个更加平衡的训练集；最后，利用随机森林分类算法在该训练集上进行训练和预测。这种方法不仅提高了分类器的准确率，还增强了其对于不平衡数据的适应能力。质心的计算公式为

　　（3）

　　三个样本形成三角形，样本点即为顶点。在顶点与质心连线生成新的正类样本，每个三角形产生三个新样本。此方法限制了新样本生成范围，使新样本更靠近质心，缓解了SMOTE算法的边缘化问题。对于多数类样本集M，使用ENN采样方法，随机选一样本X，与最近的三个样本比较。若X分类与超过两个邻近样本不同，则保留X；否则，删除X。这有助于去除多数类噪声样本，提升数据集纯净度[9]。

　　3. 智慧安防系统中多传感器数据融合技术的应用

　　3.1 基于多传感器数据融合的家庭安防系统

　　3.1.1 家庭安防系统结构

　　借助物联网（IoT）与云计算技术，现代家庭安防系统构建了“云-边-端”协同的立体防护网络。通过互联网实现设备泛在连接、数据实时交互与远程智能管控，有效解决了传统安防系统信息孤岛问题，形成“感知-传输-决策-响应”的完整闭环[10]。

　　（1）感知层面：前端感知层通过Wi-Fi/ZigBee双模组网技术，将激光雷达、多气体复合传感器、温湿度光感三合一传感器等智能终端接入家庭物联网。

　　（2）传输层面：数据传输层采用MQTT协议实现设备数据与阿里云IoT平台的实时对接，确保每秒10万级数据点的稳定传输。

　　（3）决策层面：云端处理层部署基于深度学习的多源数据融合引擎，通过长短期记忆网络构建家庭环境数字孪生模型。

　　（4）响应层面：应用服务层开发跨平台小程序，集成微信推送、钉钉预警、110联网报警等互联网服务接口。

　　3.1.2 家庭安防系统的实际应用

　　杭州富阳区在应对“空巢”安防难题时，积极探索并形成了一套系统性数字化解决方案——“空巢老人安全守护系统”。在感知层面，系统全方位织密安全感知网。一方面定制主动感知设备，在客厅、卫生间等意外事故高发区域，平均2.8秒即可完成感知，准确率高达97%。另一方面，被动感知设备实现了全覆盖，全面覆盖老人常见的家庭遇险场景。在传输层面，感知到的数据会通过系统自主搭建的网络进行传输，迅速到达守护工作台。在决策层面，系统实现了实时守护、智慧守护和闭环守护，提高了对独居老人生活环境与健康状态的灵敏感知和智能反馈效率。在响应环节，富阳区建立了“10分钟”分级救援机制。明确老人监护人为第一级救援联系人，对应系统预警处理第一呼叫层级。同时成立社区救援“小分队”，应对老人子女外出务工难以及时赶到等情况。自2020年该系统上线至今，已成功监测并处置了50余起空巢老人居家意外预警，大大提升了老年人的居家安全感，有效缓解了子女后顾之忧，也为多传感器数据融合技术在家庭安防系统中的实际应用提供了有力的实践证明[11]。

　　3.2 基于多传感器数据融合的城市智能安防管理系统

　　3.2.1 城市智能安防管理系统结构

　　基于多传感器数据融合的城市智能安防管理系统以互联网为基础设施，构建了一个覆盖全城的智能感知网络。通过部署在城市各关键节点的智能摄像头、环境传感器、人流监测设备等物联网终端，系统实现了对城市运行状态的实时感知。这些终端设备通过5G网络与云端数据中心保持高速互联，形成了一个完整的“端-边-云”协同架构。

　　“端”侧分布着大量具备感知能力的设备。这些设备犹如人类视网膜上的感光细胞，综合运用多种传感技术，实时监测城市街道、停车场等区域的动态，将采集到的原始数据快速传递出去。​

　　“边”侧则承担着初步的数据处理与分析任务。在这里，部署了边缘计算设备，能够对“端”传来的数据进行实时筛选、特征提取和初步分析。

　　“云”端作为整个系统的核心大脑，负责整合、深度分析来自各个“边”节点的数据。通过强大的云计算能力和复杂的算法模型，对多源数据进行融合分析，做出精准决策。

　　3.2.2 城市智能安防管理系统的实际应用

　　从福州城投集团数字视网膜技术试点应用来看，“端-边-云”协同在其中发挥着关键作用。以福州路侧停车场景为例，数字视网膜技术通过高位监控视频，能够实现智能化识别泊位中停车位置、时长、规范度、车辆身份等信息，进行精准捕捉与管理，迅速识别车辆身份，精准判断违规停车，助力城市管理高效执行，使异常行为无处遁形.同时，该技术可实现自动识别预警，有效减少公共设施损坏，保障公共秩序井然[12]。

　　结语

　　随着技术的不断进步，多传感器数据融合技术在智慧安防系统中的应用变得越来越广泛。本文分析了多传感器数据融合技术在智慧安防系统中的关键作用，并探讨了几种有效的数据融合算法及多传感器数据融合技术在实际安防系统中的应用。通过这些技术的应用，智慧安防系统能够更准确地识别和响应安全威胁，提供更高效、更智能的安全保障。未来，随着物联网、人工智能和大数据等技术的进一步发展，多传感器数据融合技术将更加成熟，智慧安防系统也将变得更加智能化和自动化。

　　参考文献：

　　[1]江治国.物联网与多传感器融合的智能家居安防系统[J].太原学院学报(自然科学版),2024,42(3):20-26.

　　[2]李爱国,苏越,雷鲁飞,等.优化的ID3算法在多传感器安防系统中的应用[J].计算机仿真,2024,41(1):355-359,424.

　　[3]蒋华扬,吴涛,陈浩,等.一种多传感器融合的安防机器人设计与应用[J].现代电子技术,2023,46(21):183-186.

　　[4]张小亮,洪亚玲.智能家居安防系统的架构、关键技术及其发展[J].中国高新科技,2023(7):40-42,68.

　　[5]梁越,刘云平.机车协同安防机器人系统设计[J].科技创新与应用,2022,12(21):39-41.

　　[6]肖衡,李莉莉.基于随机欠采样算法的信用风险研究[J].青岛大学学报(自然科学版),2022,35(4):126-130.

　　[7]吕颖,邢进生.基于SMOTE+ENN的个人信用评估方法[J].计算机技术与发展,2022,32(6):45-51.

　　[8]方先行.智慧博物馆安防系统设计与信息技术融合研究[J].中国管理信息化,2024,27(12):174-176.

　　[9]邹婷.轨道交通智慧安防系统集成平台设计与实现[J].绿色建造与智能建筑,2024(2):100-104.

　　[10]汪明洋.徐州市社区智慧安防系统建设实践[J].数字技术与应用,2024, 42(2):109-111.

　　[11]国家发展和改革委员会.【第一批运用智能技术服务老年人示范案例】|浙江省杭州市富阳区“空巢老人安全守护系统”高效守护“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]福州市人民政府国有资产监督管理委员会.首个！城市级！数字视网膜技术试点应用亮相[EB/OL].(2024-11-27)[2025-05-09].https://www.fuzhou.gov.cn/zgfzzt/qyrz/xxcy/202411/t20241127_4932590.htm.

　　作者简介：王柱林，本科，tangfengzhang1357@163.com，研究方向：安防系统及雷电防护技术的开发与应用；唐奉章，本科，研究方向：数据中心监控系统及安防系统的开发与应用。