基于传感器网络和模糊神经网络的智能小区无线入侵检测系统

摘 要 :本文是对基于无线传感器网络和模糊神经网络(FNN)的智能社区入侵检测系统的详细研究.该系统由基于ARM(高级RISC计算机)数据采集节点,无线网络和控制器组成.数据采集节点利用传感器来采集信息,通过图像检测算法来处理所采集的数据信息,然后利用无线网络将处理后的数据传送至控制器的.当有入侵时,系统启动相机和模糊神经网络用来拍摄并传输人脸图像.我们构建了模糊神经网络,并用Levenberg-马奎特优化算法训练模糊神经网络,从而提高系统的收敛速度和识别的准确性.随着自我学习能力的加强和非线性函数在模糊神经网络的应用,这种识别方法可以来精确识别人脸.该系统解决了传统系统缺陷,提高了系统的智能性,减轻工人的工作压力.

关 键 词 :智能小区 入侵检测 模糊神经网络 人脸识别

前言

随着微电子技术和网络技术高速发展,人们对居住环境的安全性,便捷性和舒适度提出了越来越高的要求,从而智能小区应运而生.另一方面,由于这几年带流动人口的增加带来了来很多安全隐患,因此,智能小区入侵检测系统是智能小区不可缺少的系统设备.

基于传感器网络和模糊神经网络的智能小区无线入侵检测系统是一种重要的安全防御体系,可应用于各居民住宅,办公室等地.目前在小区监视范围内都把摄相机加入了传感器网络入侵检测系统.摄相机直接发送信息到控制器,在监控室工作的工作人员,通过接收到的录像信息就可以做出判断.因此,这种系统智能性不高.如果没有发现入侵行动,社区的安全将难以保证.此外,如果已经发生入侵行动,工作人员也很难从大量的存储图像中找到入侵者.

模糊神经网络结合了模糊理论和神经网络理论,同时具有模糊逻辑和神经网络的优势,集学习,联想,识别,自适应和模糊信息处理于一体.因此,整个系统学习能力和表达能力被加强了.模糊神经网络被广泛应用于模式识别领域.人脸辨识是一类模式识别的问题,考虑到模糊神经网络具有特殊的优势和传统小区入侵检测系统所具有缺陷,本文所研究的系统将解决这些问题.模糊神经网络是用来识别和分析传感器从系统中所收集的人脸图像信息,当有人入侵时,将分析结果发送给工作人员,同时将图像自动地存储在一个特殊的内存区域.通过此方法,该系统可以协助工作人员监控小区,并立即从特殊内存区域找出入侵的图像.总之,这种方法提高了系统安全防御能力.

1小区入侵检测系统:

小区入侵检测系统由数据采集节点,无线局域网和控制器组成的.系统节点采用由传感器扩大ARM平台.传感器单元包括摄像头,麦克风,人体红外线传感器,火焰传感器,烟雾传感器,光敏传感器,声光报警器等.无线局域网采用无线网状网络,控制中心采用计算机工作站,分散的节点收集信号,并建立了多点网络的.因此,整个系统具有低功耗优势,便捷的软件和硬件扩展功能,网络通信和方便安装的安全防御设施.

当入侵检测系统工作时,数据采集节点收集环境信息,红外传感器开始检测人是否已闯进来.系统可靠性将得到改善,当然,由动物引起的误报是可以避免的.当有异常现象,系统启动相机和模糊神经网络算法是用来识别人脸,而这些检测和识别结果发送到控制中心,然后在控制中心,面部识别结果和异常信息被保存在特殊记忆的.到了晚上,光敏传感器信号和红外传感器信号同时被接收,系统打开的摄像机相机被发光二极管围绕,既可以节省电能,并在同一时间确保相机仍在黑暗中有效捕捉图像.


当信息通过网络传输时,信号发送到无线网状网络传输与协议的网络控制中心.当信息获取,控制中心将采取不同的处理方式,根据不同报警信息报警.如果有入侵信号,入侵进程,迎接功能将被储存在一个特定的内存.没有入侵信号,然后显示图像,并储存在记忆体中的.即使没有及时指出入侵,工人也可以寻找特定存储区域,找出入侵者.

基于传感器网络和模糊神经网络的智能小区无线入侵检测系统参考属性评定
有关论文范文主题研究: 关于神经网络的论文范文素材 大学生适用: 学年论文、本科论文
相关参考文献下载数量: 76 写作解决问题: 写作技巧
毕业论文开题报告: 论文模板、论文设计 职称论文适用: 刊物发表、高级职称
所属大学生专业类别: 写作技巧 论文题目推荐度: 免费选题

2应用

通过参数和面部特征,并结合专家经验相关分析,选择几种特征参数的模糊神经网络的输入神经元,这些参数是左眼宽度,右眼宽度,水平距离中心之间的口,左侧面,两者之间的嘴和鼻子,眼睛之间的距离和鼻子中间的垂直中心的垂直距离.

直到样品的正常化,可以选择不同的训练样本数和不同的测试样本数和每一次输入到模糊神经网络模型和BP网络的学习训练样本,然后使用测试样本测试结果.人脸识别方法基于模糊神经网络具有较高的稳定性,并能获得更高的分类和识别准确性.

3结论

由于模糊神经网络具有两种模糊理论和神经网络优势,因此它具有较强的逼近能力和自我适应能力和学习有关的BP网络模糊信息处理能力.因此,人脸识别方法基于模糊神经网络可以提高收敛速度和分类精度的.社区入侵检测系统测试实验数据,系统的测试精度是通过循环抽样验证方法验证.真正的分类结果表明,该方法确实可以归类在脸上,社区入侵检测系统的无线传感器网络和模糊神经网络可以实现社会的安全防御监控快速地利用速度快ARM处理能力,并结合无线网状网络通讯为基础.该系统解决了工人监督缺陷,提高了智力,减轻工人的工作压力,极大扩展.意外闯入立即可被发现,即使没有找到工作的时间.社区安全可以得到更好的保护,一般来说,这种入侵检测系统具有成本低,功耗低,安装方便等优点,同时也具有较好应用前景.

★其他类似内容

1基于Snort规则扩展的Linux网络入侵检测系统

摘 要:随着因特网应用的日益普及,基于网络的入侵检测也越来越受到重视 但是基于。

继续阅读 基于Snort规则扩展的Linux网络入侵检测系统

2基于模糊神经Petri网的网络入侵检测方法

摘 要:针对传统的入侵检测方法存在检测速度慢、不易收敛、检测准确率低等问题,提出了一种新的适用于网络。

继续阅读 基于模糊神经Petri网的网络入侵检测方法

3混合传感器网络综述

摘 要:随着物联网技术与传感器技术的不断发展,人们开始日益增加对传感器网络性能的要求 但是由于无线传感器。

继续阅读 混合传感器网络综述

4无线传感器网络节点定位技术

【摘 要 】本文从算法性能、已有的定位算法、定位算法的分类和WSN节点定位机制的评价标准等方面,针对无线传感。

继续阅读 无线传感器网络节点定位技术

5无线传感器网络中AODVjr路由算法改进*

摘 要: 目前无线传感器网络主要采用ZigBee协议,而ZigBee协议中AODVjr路由算法查找路由时容易引起广播风暴 根据AODVjr算法中路由请。

继续阅读 无线传感器网络中AODVjr路由算法改进*

6无线传感器网络多用户数据监控查询方案

摘 要 :为更好地满足多用户数据监控查询需求,提出了一种无线传感器网络多用户数据监控查询方案,该方案的主要思想为ᦂ。

继续阅读 无线传感器网络多用户数据监控查询方案

7基于传感器网络的数控机床设计

摘 要 :本文利用传感器网络对数控机床进行了有限元分析,特别是对机床筋格进行了详细。

继续阅读 基于传感器网络的数控机床设计