[發明專利]一種基于STA/LTA+DTW的智能手機地震異常事件檢測方法及智能手機

在審

• 申請號: 201910904124.5
• 申請日: 2019-09-24
• 公開（公告）號: CN110650244A
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 袁朝暉;楊家鑫;王亮;朱玉琴
• 申請（專利權）人: 華東交通大學
• 主分類號: H04M1/725
• 分類號: H04M1/725;G06K9/62;G01V1/28;G08B21/10
• 代理公司: 33312 寧波知坤專利代理事務所(特殊普通合伙)
• 代理人: 段艷艷

本發明涉及一種基于STA/LTA+DTW的智能手機地震異常事件檢測方法及智能手機，包括以下步驟：步驟一，通過手機的加速度傳感器捕獲手機各種震動的加速度原始數據；步驟二，采用STA/LTA門限觸發算法對所述加速度原始數據進行處理，判斷有沒有震動發生；步驟三，當判定有震動發生時，觸發DTW算法對所述加速度原始數據進行處理，判定震動是由人類行為活動引起的，即是一種行為變換事件，或，判定震動是一種異常震動，是由異常事件，即地震引起的。本發明通過傳統門限閾值法STA/LTA和動態彎曲距離DTW有效區分人們日常運動數據與異常震動數據，將地震事件與人類運動區分開來，減少人類活動對檢測結果的影響，降低了虛警率。通過多傳感器數據融合來提高測量精度、減少測量誤差。

技術領域

本發明涉及地震監測技術領域，尤其是涉及一種基于 STA/LTA+DTW的智能手機地震異常事件檢測方法及智能手機。

背景技術

智能手機作為感知設備用于地震早期預警研究中存在很多不足，如大多數僅僅是利用手機中的加速度傳感器來感知震動，測算出固定時間窗內出現的異常值來確定是否有異常震動發生抑或是識別算法時間復雜度高，數據量大，難以實現。

作為日常生活中必備物品的智能手機受到人體行為活動的影響也會觸發震動，而且單個傳感器基于本身精度的影響測量數據會出現一定的誤差，從而導致單臺手機誤警率增加等問題，現有的研究工作中，智能手機參與的地震預警系統的研究工作較少，典型的實驗主要有CSN(Community Seismic Network)，ishake， QDS(Quake Detection System)，Myshake等。Ishake和QDS 系統直接通過判斷手機上加速度傳感器記錄的振幅是否超過某一閾值以及高于閾值所持續的時間來確定是否有地震發生，在基于智能手機感知網絡的地震預警方案中，地震預警系統中心根據每日收到的發送警報的手機節點數量來做出最后的決策，當某一時刻發送警報的手機數量遠遠超過其他時刻的數量時，系統中心就會做出預警的決定，因此單臺手機的準確感知能力尤為重要。減少人類活動對單臺手機決策的影響是基于智能手機感知網絡的地震預警方案中要解決的關鍵問題。由于普通智能手機使用者活動的不確定性，該方法檢測迅速但是誤警率極高，難以成為處理中心的決策依據。CSN系統通過收集日常生活中手機的加速度數據來建立高斯混合模型確定數據分布，當檢測到低于某臨近概率的數據出現時，便認定為異常事件發生引起的異常震動。但智能手機使用人員運動的加速度數據變化多樣，模型的建立極為困難，在實際的系統中，CSN主要利用固定的測震儀，而智能手機只能起部分作用。而Qingkai Kong等人提出的MyShake系統，通過手機傳感器收集日常生活中人類行為的加速度值，利用人工神經網絡來區分異常震動和人們的行為動作，但該方法存在訓練和計算的成本較高，訓練數據較難獲取的問題。

上述系統所使用的地震識別方法總結如下：

動態彎曲距離(DTW)是一種將距離測量和時間規整有效結合在一起的時間序列相似性度量方法。不同的時間序列之間會存在長度不等、振幅不同，伸縮彎曲等情況，針對這些問題，DTW 可以動態規整時序數軸，通過不均勻彎曲信號對象局部數據，從而實現相似性度量。DTW最先用于解決語音識別問題，如今廣泛應用于時間序列的數據挖掘中，Wong等人通過將“滑動窗口”方法與DTW相結合進行序列匹配，Kim等人在時間序列數據庫中通過DTW進行模式識別，Veeraraghavan等人基于人類步態實驗使用修改的DTW方法實現人類行為識別。

發明內容

本發明設計了一種基于STA/LTA+DTW的智能手機地震異常事件檢測方法及智能手機，其解決的技術問題是由于普通智能手機使用者活動的不確定性，現有的通過智能手機檢測地震的方法誤警率極高，難以成為處理中心的決策依據。

為了解決上述存在的技術問題，本發明采用了以下方案：

一種基于STA/LTA+DTW的智能手機地震異常事件檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：