一种集成式微震生命探测方法及系统

技术领域

本发明涉及生命探测技术领域，尤其涉及一种集成式微震生命探测方法及系统。

背景技术

集成式微震生命探测仪通常包括多个传感器、数据处理模块、控制模块和显示模块等，传感器负责采集微震信号和其他相关数据，如温度、湿度等环境参数，数据处理模块主要负责对采集到的数据进行处理和分析，控制模块负责控制整个系统的运行，显示模块则负责将探测结果以图形或文字的形式展示给用户。集成式微震生命探测仪具有诸多优势，其通过集成多组传感器和数据处理模块等，可以大大提高微震生命探测的准确性和实用性。

微震生命探测广泛应用于监管、应急救援领域，但是微震生命探测对于环境要求较高，噪声和环境震动（即环境中的震动，如机器、行人等）都可能对探测过程造成干扰，在越嘈杂的地方，干扰也就越严重；因此，如何精准识别环境震动，降低环境震动对探测结果的影响是本发明所需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种集成式微震生命探测方法及系统，以解决上述背景技术中提出“如何精准识别环境震动，降低环境震动对探测结果的影响”的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种集成式微震生命探测方法，所述方法包括：

收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数，所述特征参数至少包括：微震特征和震动时程；

根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，整合所述微震曲线创建曲线集；

基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出；

创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略；

跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对所述微震数据进行预测。

进一步的，所述收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数的步骤包括：

对收集到的所述测试数据依次进行预处理和数据清洗；

对数据清洗后的所述测试数据进行特征提取，获取特征参数；

根据所述特征参数的离散程度，确定预处理和数据清洗的重复次数。

进一步的，所述根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，并为所有的微震曲线创建曲线集的步骤包括：

建立所述微震强度参数和震动时程的对应关系，基于所述对应关系，生成微震曲线；

根据所述微震曲线，生成含有使用率的震动类型，整合所述震动类型和使用率，生成结果标签，将所述结果标签插入到微震曲线中；

将所有的所述微震曲线转移到曲线集中，并按照所述使用率排列微震曲线。

进一步的，所述基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出的步骤包括：

确定可疑点位，并实时采集可疑点位的微震数据；

利用所述微震数据依次匹配曲线集中的微震曲线，根据匹配结果，确定结果标签并输出。

进一步的，所述创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略的步骤包括：

根据所述结果标签，遍历反馈机制，并根据遍历结果，动态调整所述采集策略，并确定所述可疑点位的偏离值。

进一步的，所述跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对输出的结果标签进行校正的步骤包括：

根据所述结果标签回溯微震曲线，建立微震趋势图，对所述微震数据进行预测，确定预测的准确率；

如果所述准确率低于预设的阈值，则在曲线集中重新匹配所述微震数据，如果准确率高于预设的阈值，则直接输出结果标签。

进一步的，所述方法还包括：

确定处理项，建立联动处置方案，打取所述联动处置方案的触发条件；

判断所述结果标签是否满足触发条件，如果满足，则启动联动处置方案。

进一步的，所述系统包括：

收集模块，用于收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数，所述特征参数至少包括：微震特征和震动时程；

整合模块，能够根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，整合所述微震曲线创建曲线集；

输出模块，可以基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出；

调节模块，用于创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略；

预测模块，能够跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对所述微震数据进行预测。

进一步的，所述收集模块包括：

预处理单元，能够对收集到的所述测试数据依次进行预处理和数据清洗；

特征提取单元，用于对数据清洗后的所述测试数据进行特征提取，获取特征参数；

重复次数确定单元，能够根据所述特征参数的离散程度，确定预处理和数据清洗的重复次数。

进一步的，所述整合模块包括：

对应单元，用于建立微震强度参数和震动时程的对应关系，基于所述对应关系，生成微震曲线；

整合单元，可以根据所述微震曲线，生成含有使用率的震动类型，整合所述震动类型和使用率，生成结果标签，将所述结果标签插入到微震曲线中；

排列单元，用于将所有的所述微震曲线转移到曲线集中，并按照所述使用率排列微震曲线。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、通过采集微震数据，并将微震数据与微震曲线进行匹配，可精准判断出噪音和环境震动，极大地降低了生命探测误判的可能性；通过确定结果标签，完成了对生命探测结果的确定，在保证了结果准确性的同时，优化了探测过程，提高了探测效率；此外，通过创建反馈机制，可确定出可疑点位，便于进行多点精准探测，进一步提高了生命探测的准确率，并且通过对生命探测结果的验证，得以确保探测结果的真实可靠。

2、通过建立联动处置方案，可根据探测结果，迅速开展处置工作，增强了探团队间的协作效能，保障了生命探测后续工作的正常开展。

附图说明

图1为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的流程框图；

图2为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的第一子流程框图；

图3为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的第二子流程框图；

图4为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的第三子流程框图；

图5为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的第四子流程框图；

图6为本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法的第五子流程框图；

图7为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成框图；

图8为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统中收集模块的组成框图；

图9为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统中整合模块.的组成框图；

图10为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统中输出模块的组成框图；

图11为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统中调节模块的组成框图；

图12为本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统中预测模块的组成框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在实施例1中，图1示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下进行详述，如下：

S100：收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数，所述特征参数至少包括：微震特征和震动时程。

利用振动分析仪、微震生命探测仪等，或是从现有公开数据库中，收集测试数据，此处的测试数据主要为震动数据；测试数据的组成多种多样，如车辆行驶的震动、人行走的震动、风产生的震动等，同时还可对收集到的测试数据进行细化，如具体是汽车、自动车，或是其他车辆产生的震动，提取测试数据中的特征参数，此处的特征参数包括微震特征，微震特征并非为某一具体的特征参数，而是由频率、幅度和方向整合成的合集，根据震动的特性，理论上来讲，并不会存在相同的两个震动，也就是说，并不会存在两个相同的微震特征；所以，每个物体都有着其独有的微震特征，通过判断微震特征，即可判断出物体的具体种类；震动时程指的是微震特征的震动时间。

S200：根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，整合所述微震曲线创建曲线集。

计算出微震强度参数，由于震动并不是恒定的，而是随时间的变化而变化，所以微震强度参数与时间存在着对应关系，以时间为横坐标，微震强度参数为纵坐标，构建微震曲线，微震曲线表征着震动的发展；向微震曲线中插入结果标签，此处的结果标签即为上述测试数据的来源，例如收集到人行走的震动，并构建该震动的微震曲线，再向微震曲线中插入人行走的结果标签。

通过构建大量的微震曲线和结果标签，可根据生命探测过程中的微震特征，迅速判断出震动的种类。

S300：基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出。

根据预设的采集策略，实时采集微震数据，从微震数据中选取多组检测点，在曲线集中找到与检测点最为匹配的微震曲线，也就是检测点在微震曲线上；找到微震曲线后，确定微震曲线中的结果标签，并输出结果标签。

可以通过集成式微震生命探测仪采集微震数据，输出后的标签结果可以在集成式微震生命探测仪中的显示模块中进行显示。

S400：创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略。

构建反馈机制，反馈机制是一种对检测点和结果标签的调整方式，例如现有甲乙两个检测点，确定出微震曲线为A后，则需要调整检测点，继续选取远离甲乙的检测点丙，利用丙为A进行验证，判断丙是否满足A，如果满足，则将A确定为最终的微震曲线，继而输出微震曲线的结果标签。

S500：跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对所述微震数据进行预测。

反馈机制的不同结果，决定了不同的检测点，也就存在着不同的微震数据和微震曲线，所以此处跨越的意思就是在保证反馈机制不变的情况下，利用微震曲线对微震数据进行预测，微震曲线和微震数据为相互印证的关系，如果微震数据偏离微震曲线，则可能需要重新选取微震曲线或是重新进行微震数据的测量。

在实施例2中，图2示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下对所述收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数的步骤进行详述，如下：

S101：对收集到的所述测试数据依次进行预处理和数据清洗。

对收集到的测试数据进行预处理，其中预处理包括对数据格式的转换、数据集成等，再对预处理后的测试数据进行数据清洗，对测试数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作，以保证测试数据的准确性和完整性。

S102：对数据清洗后的所述测试数据进行特征提取，获取特征参数。

提取测试数据中的特征，获取特征参数，其中特征参数用于表征震动特性，在确定特征参数后，即可确定出震动来源。

S103：根据所述特征参数的离散程度，确定预处理和数据清洗的重复次数。

根据实际可知，并非所有的特征参数都可利用，其中可能会存在无效地特征参数；例如在测试数据中某两个震动混合，可能会提取到偏离较大的特征参数，所以需要多次进行预处理或是数据清洗；当然，也可能无需再次进行处理，这主要由特征参数的离散程度所决定，如果离散程度较小，则可仅进行一次预处理和数据清洗。

在实施例3中，图3示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下对所述根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，并为所有的微震曲线创建曲线集的步骤进行详述，如下：

S201：建立所述微震强度参数和震动时程的对应关系，基于所述对应关系，生成微震曲线。

根据特征参数计算出微震强度参数，由于震动随着时程地变化而变化，所以特征参数和震动时程存在对应关系，也就是微震强度参数和震动时程存在着对应关系；通过离散震动时程，即可获得微震强度参数和震动时程的坐标，根据此坐标，生成微震曲线。

S202：根据所述微震曲线，生成含有使用率的震动类型，整合所述震动类型和使用率，生成结果标签，将所述结果标签插入到微震曲线中。

由于多数声音存在周期性变化，例如人行走的声音，所以微震曲线也必然存在着某种周期性变化，根据周期性变化的不同，确定震动类型；另外多数声音在实际生活中较为常见，而部分声音又不常见，所以不同的震动类型也有着不同的出现频率，定义这样的出现频率为使用率；生成震动类型，这样做的好处是可以对震动数据进行归类，降低震动数据的处理量。

S203：将所有的所述微震曲线转移到曲线集中，并按照所述使用率排列微震曲线。

创建用于存储微震曲线的曲线集，可以看出，每个测试数据都对应着一条微震曲线，所以，曲线集中微震曲线的数量与测试数据的数量相同，再以使用率为因素，在曲线集中对微震曲线进行排序，使用率越高，排序也就越靠前。

在实施例4中，图4示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下对所述基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出的步骤进行详述，如下：

S301：确定可疑点位，并实时采集可疑点位的微震数据。

通过确定可疑点位，可以更为迅速地确定出结果标签，采集可疑点位的微震数据，数据的收集过程主要是为了确定曲线集和结果标签；通过集成式微震生命探测仪实时采集可疑点位的微震数据，并对微震数据进行预处理、数据清洗和特征提取，获得特征参数，进而继续确定微震强度参数和震动时程。

S302：利用所述微震数据依次匹配曲线集中的微震曲线，根据匹配结果，确定结果标签并输出。

利用微震强度参数和震动时程，按照曲线集中的排序，依次匹配微震曲线，找到符合微震强度参数和震动时程的微震曲线，输出微震曲线中的结果标签，该结果标签即为震动来源，其中震动来源可能为一个，也可能为多个。

在实施例5中，图5示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下对所述创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略的步骤进行详述，如下：

S401：根据所述结果标签，遍历反馈机制。

在得到结果标签后，根据反馈机制，确定是否需要再次进行验证，如果微震数据与微震曲线重合度较高，则无需在进行进行验证，反之，则需要再次进行验证。

S402：根据遍历结果，动态调整所述采集策略，并确定所述可疑点位的偏离值。

利用采集到的微震数据对微震曲线进行验证，同时调整采集策略；例如之前的采集策略为定点进行多个数据采集，则可将采集策略调整为多点采集，微震数据的采集点的确定也需要靠近或重合于可疑点位，确定出偏离值，如果偏离值过大，可能会影响结果标签的准确性。

在实施例6中，图6示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测方法实现流程，以下对所述跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对输出的结果标签进行校正的步骤进行详述：

S501：根据所述结果标签回溯微震曲线，建立微震趋势图，对所述微震数据进行预测，确定预测的准确率。

根据结果标签回溯到微震曲线，由于震动正在进行中，所以可以利用微震趋势图对微震数据进行预测，并根据集成式微震生命探测仪的实际数据对预测结果进行验证，计算出预测的准确率。

S502：如果所述准确率低于预设的阈值，则在曲线集中重新匹配所述微震数据，如果准确率高于预设的阈值，则直接输出结果标签。

如果准确率低于预设的阈值，则证明微震曲线与实际微震数据的重合度较低，需要利用微震数据重新在曲线集中进行匹配，如果高于预设的阈值，则直接输出标签。预设的阈值可以由常用的检测地的环境所决定，如果检测地的环境的较为嘈杂，则阈值应较低。

在实施例7中，与实施例1不同的是，在本发明实施例中，所述方法还包括：

确定处理项，建立联动处置方案，打取所述联动处置方案的触发条件；

判断所述结果标签是否满足触发条件，如果满足，则启动联动处置方案。

根据实际情况，确定处理项，如在人员搜救场景下，处理项可以为向救援人员发送定位，上传探测结果等，并根据处理项，确定联动处置方案，例如，立刻展开挖掘救援。

当根据集成式微震生命探测仪检测到异常情况后，需要确定是否满足触发条件；例如当某动物被掩埋在废墟下，集成式微震生命探测仪检测到异常情况后，需要判断是否满足触发条件，如果救援人手充足，则应启动联动处置方案，立即展开挖掘，但是如果人手不足，且另有大量人员需要展开施救，则可根据处理项，上报探测结果，并标记探测位置。

图7示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述集成式微震生命探测系统1包括：

收集模块11，用于收集测试数据，提取所述测试数据中的特征参数，所述特征参数至少包括：微震特征和震动时程；

整合模块12，能够根据所述特征参数计算得到微震强度参数，并确定所述微震强度参数和震动时程的对应关系，生成微震曲线，向所述微震曲线插入结果标签，整合所述微震曲线创建曲线集；

输出模块13，可以基于预设的采集策略实时采集微震数据，并从中选取至少一组检测点，评价所述检测点与曲线集的一致性，识别出符合的微震曲线，确定结果标签并输出；

调节模块14，用于创建反馈机制，基于所述反馈机制动态调整所述采集策略；

预测模块15，能够跨越所述反馈机制，利用所述微震曲线对所述微震数据进行预测。

图8示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述收集模块11包括：

预处理单元111，能够对收集到的所述测试数据依次进行预处理和数据清洗；

特征提取单元112，用于对数据清洗后的所述测试数据进行特征提取，获取特征参数；

重复次数确定单元113，能够根据所述特征参数的离散程度，确定预处理和数据清洗的重复次数。

图9示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述整合模块12包括：

对应单元121，用于建立微震强度参数和震动时程的对应关系，基于所述对应关系，生成微震曲线；

整合单元122，可以根据所述微震曲线，生成含有使用率的震动类型，整合所述震动类型和使用率，生成结果标签，将所述结果标签插入到微震曲线中；

排列单元123，用于将所有的所述微震曲线转移到曲线集中，并按照所述使用率排列微震曲线。

图10示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述输出模块13包括：

采集单元131，能够确定可疑点位，并实时采集可疑点位的微震数据；

匹配单元132，可以利用所述微震数据依次匹配曲线集中的微震曲线，根据匹配结果，确定结果标签并输出。

图11示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述调节模块14包括：

遍历单元141，能够根据所述结果标签，遍历反馈机制；

调整单元142，可以根据遍历结果，动态调整所述采集策略，并确定所述可疑点位的偏离值。

图12示出了本发明实施例提供的集成式微震生命探测系统的组成结构框图，所述预测模块15包括：

建立单元151，能够根据所述结果标签回溯微震曲线，建立微震趋势图，对所述微震数据进行预测，确定预测的准确率；

匹配单元152，能够在所述准确率低于预设的阈值时，则在曲线集中重新匹配所述微震数据，如果准确率高于预设的阈值，则直接输出结果标签。

收集模块11主要用于完成步骤S100，整合模块12主要用于完成步骤S200，输出模块13主要用于完成步骤S300，调节模块14主要用于完成步骤S400，预测模块15主要用于完成步骤S500。

其中预处理单元111主要用于完成步骤S101，特征提取单元112主要用于完成步骤S102，重复次数确定单元113主要用于完成步骤S103，对应单元121主要用于完成步骤S201，整合单元122主要用于完成步骤S202，排列单元123主要用于完成步骤S203,采集单元131主要用于完成步骤S301，匹配单元132主要用于完成步骤S302，遍历单元141主要用于完成步骤S401，调整单元142主要用于完成步骤S402，建立单元151主要用于完成步骤S501，匹配单元152主要用于完成步骤S502。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。