基于遥测大数据的楚地城桓群体性入侵行为检测与识别研究

基于遥测大数据的楚地城桓群体性入侵行为检测与识别研究

张 健 梁 磊 刘金格

长江大学计算机科学学院，湖北 荆州 434023

摘要：针对古代楚地城垣保护方面的问题，本研究提出一种基于遥测大数据的方法来改善当前传统保护方式所存在的弊端与不足；以期在保护研究领域引入一种更为适应于当今时代发展的策略，对于提升古代楚地城垣保护范围整体保护机制的完善与提升管理水平具有重要意义。

关键词：遥测大数据; 楚地城桓； 群体入侵；行为检测

中图分类号：X43 文献标识码：A

1、引言

基于遥测大数据驱动的智能分析技术在群体性海量特征行为检测、分析与识别领域中发挥着越来越重要的作用。依托该技术通过对遥感图像复核系统中监测到的大量特征进行比对分析，可对重点监测目标及细化特征等内容等级进行分类筛选，如正常行为与违反规则行为进行分类、也可根据案情的需要设计不同的周界防范规则。通过运用遥测大数据技术进行检索提取触发规则的目标信息以达到快速甄别的目的，能够极大提升针对楚地城垣非法破坏行为的识别效率与准确率，较传统方式能够更好地适应于古代楚地城垣安全监测的特殊环境需求。

与此同时，在人工智能背景下遥测大数据领域的发展趋势如下所述：中国空间技术研究院王治中等人研究了大数据时代航天遥感系统的挑战和机遇, 分析了航天遥感系统的技术现状, 探讨如何利用大数据研究方法解决航天遥感系统所面临的数据规模庞大、类型复杂、增长速度快等大数据难题, 满足海量遥感数据的获取、存储、应用等需求。中国科学院院士郭华东提出了大数据时代的“数字地球”, 通过在数字地球平台上对于海量空间数据和社会经济数据进行高效地组织, 从而在精简的数据空间进行科学信息挖掘和分析。国家基础地理信息中心程滔进行了大数据时代遥感数据管理与服务模式探索, 通过分析现有海量遥感数据管理与服务模式的特点与局限性，探索并提出了面向大数据时代的新服务模式。武汉珈和科技有限公司等企业利用农业大数据以及遥感大数据等提供智慧农业解决方案, 包括降水监测、长势监测、作物种植分布和面积监测、产量预估等。

综上，传统保护以及应急策略难以适应当前时代飞速发展对于楚地城垣保护的需求。研究基于遥测大数据相融合的全方位、一体化技术应急保护策略与规范化方法对于古代楚地城垣的安全保护具有重要意义。

2、群体性入侵行为检测与识别研究

2.1 基于特征的入侵行为检测与识别算法研究

研究要点如下所述：通过如前所述的分布式智慧感知网络采集入侵振动信号，利用 EEMD 算法分解得到 IMF 分量并计算 EEMD 能量熵，排除非人为信号干扰并进行入侵振动信号的特征提取，最后采用经过粒子群算法优化后的支持向量机 SVM 算法对入侵信号进行分类识别并预警，该方法的流程较传统方式能够更加有效的提升预警准确率、降低误报率，具有很好的实际应用价值。

其次，该方法的研究主要包含如下两个层面：

一是基于总体平均经验模态分解（EEMD）自适应算法的入侵信号的特征提取；

二是运用粒子群算法优化后的支持向量机（SVM）二值分类器对入侵振动信号进行分类识别。入侵信号的特征提取与分类识别方法流程图如下图所示：

图1 入侵行为特征提取与识别算法基本流程图

2.2 基于遥测大数据驱动的群体性入侵行为统计分析方法

基于构造行为模型的群体性入侵行为识别方法，该模型面向群体非正常行为检测：如洛阳铲挖掘、炸药地埋、攀爬、敲击与猛烈撞击等入侵行为，通过提取行为特征建立模型并使用机器学习方法以获得模型参数。该方法首先使用群体性行为模型来挖掘场景中不同种类的行为，然后根据检测到的K类人群行为针对每类人群获得行为的特征集；再将得到的行为特征集转换成为5维特征向量以减少特征维数，并通过关联时间参数获得一个5*G维特征向量；最后利用得到的5*G维特征向量训练人工神经网络，从而统计出每类行为所涉及个体的累积数。该方法执行流程图如图2所示。

图2 基于遥测大数据驱动的群体性入侵行为统计方法原理流程图

为实现以上目标，该方法的建模执行步骤可分为如下几个部分：

（1） 接收由遥感卫星捕获的影像数据；

（2） 根据接收到的图像数据建立群体性行为模型；

（3） 估计所述群体性行为模型的参数，获得场景中出现的各种入侵行为；

（4） 使用得到的群体性行为模型以获得不同人群的行为特征集；

（5） 对得到的行为特征集进行转换，并使用转换的行为特征集来统计每种不同行为所涉及个体的人数值。

引入该方法的优势在于：1) 数学模型简单、参数少、训练方便；2)可计算特定行为人数的累积量；3) 场景设置具有普适性； 4)计算量小，能够满足实时处理的要求。

借助遥测分析大数据技术来对群体性非法事件进行二次复核以有效保障系统对于非法盗掘行为检测的准确率与灵敏度。该方法的引入同时也作为上述基于智慧感知的分布式振动传感监测技术的有益补充。

3、结语

通过引入遥测大数据技术将理论研究与实践相结合，能够促进面向保护区的安全保护制度建设的完善；确保具有重要历史价值的古代楚地城垣始终处于执法部门的监控之下，更加有利于面向文物安全的预警工作，对楚地城垣乃至整个文化遗产研究具有方法论意义，同时也为城市化进程中古代楚地城垣保护与城市协调发展共进谋求适宜的方式。

基金项目：湖北省教育厅哲学社会科学研究 - 重点项目（编号：20D038）

参考文献

[1] 李 露，大数据背景下应急管理中的情报信息融合[J].信息化建设, 2018(03).

[2] 席 屏. 基于Hadoop的视频大数据智能预警系统应用研究[D]. 镇江, 江苏科技大学, 2015.

[3] 蒋桧慧,张 荣,李小宝,郭立君. 基于特征融合与改进神经网络的行人再识别[J]. 传感器与微系统，2017, 36(8):121-125.