基于物联网技术的地震预测辅助系统的制作方法

专利名称：基于物联网技术的地震预测辅助系统的制作方法
基于物联网技术的地震预测辅助系统技术领域
本发明属于全方位视觉、计算机视觉技术、动物行为自动检测技术、网络技术、GIS 技术和关系数据库等技术在地震预测辅助方面的应用，主要适用于动物行为自动观察、动物异常行为的发现和动物异常行为与地震先兆关联性等各项研究。
背景技术：
1956年出版的《中国地震资料年表》中列出了 1 条中国历史上震前生物反应的数据，涉及M种动物。1966年出版的地震专著《地震常识》中就有明确的动物习性异常是地震前兆的记载。
实验表明，有58种动物在地震前存在着不同程度的异常反应。据观察，野生动物中的老虎、狼、鹿、熊猫、猴、老鼠、鹰、天鹅、蛇、甲鱼、青蛙、鳝鱼、蚂蚁等，对将要发生的地震较为敏感；人工饲养动物中的马、牛、驴、狗、猪、羊、猫、兔、鸡、鸽子和蜜蜂等也在地震前有所反应。
动物习性异常目前在地震分析预报，尤其是临震预报中占有相当重要的位置。由于绝大多数动物习性异常都集中在地震前一两天，主要是震前10小时以内，因此动物习性异常已被作为临震判断的两条重要依据之一。在一定的条件下，如果出现了小地震增加、大量动物习性异常这两条中的一条或两条，有关部门就可能做出临震预报。同时，由于震前动物异常现象在地区分布上是不均勻的，主要集中分布在未来的发震构造、有活动断裂带的走向、断层的拐点、交叉点、端点地区，那些动物异常现象密度大的地区，可能就是未来地震的极震区或高烈度异常区。一般来说，7级左右强烈地震前，动物异常反应范围可达100 200km。区分地震前兆性质的动物异常与环境变化干扰性质的异常是关键。动物异常现象还必须结合其他地震观测方法的异常情况进行综合分析，才能对未来发生的地震做出正确的判断。
中国发明专利申请号为200810073440. 4公开了一种利用穴居动物蛇类作为宏观预报及监测地震的方法，通过养蛇来观测地震，在蛇窝或墙角安装可360度自由旋转的摄像头，采用可视化远程监测技术，光纤传输到地震监测台网中心，实行实时监测，进行分析、 预报。本发明首先在全国范围内有规模利用穴居动物蛇类作为宏观预报及监测地震的方法和手段，采用电信全球眼数字终端监测技术，实行实时监测。该发明存在着几点问题1)监测动物行为类别单一，监测结果容易受到环境变化干扰；幻监测空间没有形成网络，无法准确把握时空分布上各类动物异常；3)监测技术仍然需要人工识别，只是仅仅实现了远程的监测；4)缺乏综合分析的手段，没有从地震前的动物行为异常的出现和发展过程、异常动物的种类和数量的多少、出现时间和地区的分布上的不均勻性，以及由零星到集中和分布地区的迁移过程等进行综合分析；
综上所述，目前我国地震前生物异常现象的观测研究主要还局限于经验性的宏观观测，包括在地震发生后搜集群众的回忆、建立观测站和实验场，其观测面广、参与人多、但主观因素多、可靠性较低；另一方面，仅仅依靠人眼的观察的动物行为异常其作用范围也是十分有限的，即使采用目前的远程监测技术对动物行为的宏观观测也是存在着很大的局限性问题；
由于地震发生前动物行为异常事件在时空分布上具有一定的特点，与未来大震的发震时间、地区及断裂带有一定的内在联系。通过基于全方位视觉的生物式的动物行为异常检测网来观察地震前的动物行为异常的出现和发展过程、异常动物的种类和数量的多少、出现时间和地区的分布上的不均勻性，以及由零星到集中和分布地区的迁移过程等，为判断发震时间和发震地区可提供一定的判断依据和预测辅助。
地震前生物异常反应观测研究属于地震生物学范畴，其理论基础来源于地质科学和生命科学两个领域，涉及到地球物理学、地球化学和生理学、神经科学、动物行为学和信息科学等多种学科，是一个典型的交叉学科。
动物行为异常与地震的关系十分复杂，并不是所有地震前动物都有反应；同样，也不是动物出现异常都要发生地震。因为动物行为异常还受到低气压、高温、太阳等因素影响，天气变化、生活环境改变、喂养不当、受到惊吓等情况下动物也会出现异常反应。尽管大地震前一定有动物行为异常，但出现动物行为异常却不一定必然发生地震。但是在没有搞清楚地震发生与动物行为异常之间本质关系之前，我们只有通过可信度的计算来进行较高可信度的地震预测；所谓的可信度计算，我们将同一种动物在某一个地方发生行为异常与地震发生称为小概率事件，如果在某一个时间段以及在某一个比较大的区域同时若干种动物都发生行为异常，那么就是大概率事件；因此，大概率事件的地震预测的可信度就会明显得到提高，可以有效排除生活环境改变、喂养不当、受到惊吓等情况的干扰。
要通过计算机视觉自动观察动物行为首先需要分析构成动物行为的基本要素。一般来说动物行为主要由三个要素构成姿势、动作和环境。地震发生前的动物行为异常属于一种逃避灾害的行为，流传的一则动物行为异常地震预告是这样描述的，震前动物有前兆， 人民预防要作好。牛羊骡马不进圈，老鼠搬家往外逃。鸡飞上树猪拱圈，鸭不下水狗狂咬。 麻蛇冬眠早出洞，鸽子惊飞不回巢。兔子竖耳蹦又跳，鱼群惊慌水面跳。家家户户都观察， 综合异常作预报。从上述的表述中可以明显看出面临地震发生前这些动物在动作的强度和频次上具有显著特征；因此，在采用计算机视觉进行生物式地震观察时，尤其是需要识别各种动物发生异常时的动作强度和频次。发明内容
为了克服已有生物式地震监测手段在监测动物行为类别单一、监测空间没有形成网络、监测仍然需要人工识别和缺乏综合分析等方面的不足，本发明提供一种能自动观察地震前的动物行为异常的出现和发展过程的、异常动物的种类和数量多少的、出现时间和地区的分布上的不均勻性的以及由零星到集中和分布地区的迁移过程的基于物联网技术的地震预测辅助系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是
一种基于物联网技术的地震预测辅助系统，包括安置在各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器、和对各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器的监测结果进行综合分析的地震预测服务器，各个基于全方位视觉的生物式地震预测器之间通信连接，所述各个基于全方位视觉的生物式地震预测器均与地震预测服务器通信连接；
所述的基于全方位视觉的生物式地震预测器，包括全方位视觉传感器和用于对全方位视觉传感器所拍摄的全景图像以及相关输入信息对动物的姿势、动作序列、强度和频次以及某种生态环境下的动物行为进行分析处理判断的微处理器；所述的全方位视觉传感器安置在检测环境中间的上方，用于拍摄某个生态环境内动物活动的全景视频图像；所述的全方位视觉传感器通过无线方式与所述的微处理器进行连接，所述的微处理器包括
视频图像读取单元，用于读取全方位视觉传感器所拍摄的全景图像，并将读取的全景图像提交给视频图像展开单元和视频图像存储单元；
视频图像展开单元，用于将全景图像进行柱状展开，展开后的全景柱状图像提交给前景对象检测单元；
空间位置定义单元，用于定义和命名在全景图像中环境的空间位置；
针对动物行为的三个要素并适用于计算机处理，本发明提出一种动物行为的三位编码系统依动物的姿势、动作和环境建立P码、A码和E码，将P码、A码和E码组合，可以描述任意一种动物行为；PAE编码为分解、标识和描述动物行为多样性提供了手段，同时也为计算机视觉分析提供了分析编码方法；这里设B、P、A、E分别为研究对象的行为、姿势、动作和环境的集合，某一种动物行为用公式(1)来表示，_9] b^. = Pijj η Bijj η eijJ (ι)
式中，pi,j、ai,j和ei,j分别是集合P、A、E的元素或子集；从公式(1)可以知道，要准确分析和检测某一种动物的各种行为就必须准确地检测出某一种动物i的各种姿势元素Pu、各种动作元素和各种环境元素ei,」；
环境元素输入单元，用于将所述的空间位置定义单元所定义的空间位置与环境元素建立映射关系；
环境元素与空间位置关系数据库，用于存放环境中各元素与空间位置的映射关系；
前景对象检测单元，用于检测在全景柱状展开图像中存在的前景动物对象，具体采用MHI算法来计算前景动物对象，然后在柱状展开图像上用矩形框框住前景动物对象， 并将矩形框提交给动物对象跟踪单元；
动物对象跟踪单元，根据前景对象检测单元所提交的矩形框采用Camshift算法对动物对象进行跟踪；
动物姿势解析单元，根据动物对象跟踪单元的结果采用动物模型算法估算出动物目前的姿势，并将当前的时刻、空间的位置和姿势的分析结果写入动物姿势、动作数据库中；
动物动作解析单元，根据动物姿势、动作数据库中前几帧中动物的姿势和当前动物的姿势分析得到动物的动作，并将动物动作分析结果写入动物姿势、动作数据库中；
动物姿势、动作数据库，用于存放某一时间、空间内的动物的姿势元素编码、动作元素编码和环境元素编码；
动物动作强度和频次计算单元，根据动物姿势、动作数据库中所记录的动物动作数据，通过公式( 计算得到某一个时间段中的每十分钟、每小时、每天等同样动作次数， 根据不同阶段分别提交给动物动作强度和频次统计单元或者动物行为异常判断单元；
权利要求
1. 一种基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于所述基于物联网技术的地震预测辅助系统包括安置在各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器和对各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器的监测结果进行综合分析判断的地震预测服务器，各个基于全方位视觉的生物式地震预测器之间通信连接，所述各个基于全方位视觉的生物式地震预测器均与地震预测服务器通信连接；所述的地震预测服务器，用于通过网络设备收集安置在各地域的基于全方位视觉的生物式地震预测器的预测结果，依据时间和空间上的相关性通过GIS工具进行综合分析和预测地震发生概率；如果在时间序列上某一相对集中的区域内出现了超过预设值的大密度的动物异常现象，对该区域作出若干小时内发生地震的预警信息；如果在某一相对集中的区域内、相对集中的时间段内不同种类的动物同时发生行为异常现象，对该区域作出若干小时内发生地震的更高等级预警信息；如果在所述时间、空间和多种类动物三维信息基础上再加上动物出现异常现象先后时间序列决策条件，对该区域作出若干小时内发生地震的更高一个等级预警信息；所述的基于全方位视觉的生物式地震预测器，包括全方位视觉传感器和用于对全方位视觉传感器所拍摄的全景图像以及相关输入信息对动物的姿势、动作序列、强度和频次以及某种生态环境下的动物行为进行分析处理判断的微处理器；所述的全方位视觉传感器安置在检测环境中间的上方，用于拍摄某个生态环境内动物活动的全景视频图像；所述的全方位视觉传感器通过无线方式与所述的微处理器进行连接，所述的微处理器包括视频图像读取单元，用于通过网络接口读取全方位视觉传感器所拍摄的全景图像，并将读取的全景图像提交给视频图像展开单元和视频图像存储单元；视频图像展开单元，用于将全景图像进行柱状展开，展开后的全景柱状图像提交给前景对象检测单元；空间位置定义单元，用于定义和命名在全景图像中动物活动的环境空间位置；环境元素输入单元，用于将所述的空间位置定义单元所定义的空间位置与环境元素建立映射关系；环境元素与空间位置关系数据库，用于存放环境中各元素与空间位置的映射关系；前景对象检测单元用于检测在全景柱状展开图像中存在的前景动物对象，具体采用MHI算法来计算前景动物对象，然后在柱状展开图像上用矩形框框住前景动物对象，并将矩形框提交给动物对象跟踪单元；动物对象跟踪单元，根据前景对象检测单元所提交的矩形框采用增强的Camshift算法对动物对象进行跟踪；动物姿势解析单元，根据动物对象跟踪单元的结果采用动物模型算法估算出动物目前的姿势，并将当前的时刻、空间的位置和姿势的分析结果写入动物姿势、动作数据库中；动物动作解析单元，根据动物姿势、动作数据库中前几帧中动物的姿势和当前动物的姿势分析得到动物的动作；动物姿势、动作数据库，用于存放某一时间、空间内的动物的姿势元素编码、动作元素编码和环境元素编码；动物动作强度和频次计算单元，用于计算某种动物的动作强度和频次； 动物动作强度和频次数据库，用于存放某种动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值；动物行为异常判断单元，根据所述的动物动作强度和频次计算单元计算得到某一个时间段中的每小时、每天等同样动作次数与所述的动物动作强度和频次数据库中的某一动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值进行比较，根据比较值的大小来判断动物行为异常度；异常发布单元，用于通过网络设备向监控中心的地震预测服务器发送监测点的动物行为异常报告；动物行为分析单元，用于根据动物姿势、动作数据库中某一时间、某一空间内动物的一系列姿势和动作的变化，根据PAE模型来分析与判断动物的行为；动物行为数据库，用于存放动物行为编码，动物行为编码用PAE模型来表达。
2.如权利要求1所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于所述的动物动作强度和频次计算单元，根据动物姿势、动作数据库中所记录的动物动作数据，通过公式(2)计算得到某一个时间段中的每十分钟、每小时、每天等同样动作次数，根据不同阶段分别提交给动物动作强度和频次统计单元或者动物行为异常判断单元；
3.如权利要求2所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于所述的动物行为异常判断单元，根据所述的动物动作强度和频次计算单元计算得到某一个时间段中的每小时、每天等同样动作次数与所述的动物动作强度和频次数据库中的某一动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值进行比较，用公式(5)、(6)分别计算某小时和某天的行为异常度；
4.如权利要求1 3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于 所述的动物行为异常判断单元，在判断地震前兆引起的动物行为异常时要排除天气、动物发情期等因素的干扰；通过设定监测动物发情期的期间，一旦公式(7)的判断结果是异常的情况并且系统的时间处在动物发情期期间内，在判断结果的报告中需要加入可疑动物发情期造成的行为异常的判断结果；一旦公式(7)的判断结果是异常的情况并且当地的天气发生各种异常的情况，比如雷电、气候反常等，在判断结果的报告中需要加入可疑天气异常造成的行为异常的判断结果，生成的异常判断结果发送给异常发布单元。
5.如权利要求1 3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于 所述的动物行为分析单元，根据动物姿势、动作数据库中某一时间、某一空间动物的一系列姿势和动作的变化，通过构建各类动物对地震的反应模式、时间序列以及影响它们反应的原因，用公式(1)分析和表述动物的行为，bi,j = Pi, J η Bijj η eijJ(i)式中，Pijaiij和ei,j分别是集合P、A、E的元素或子集。
6.如权利要求1 3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于 在所述的全方位视觉传感器中采用具有无线通信功能的无死角的水平方向不变形的全方位视觉传感器，所述的全方位视觉传感器中的摄像机通过视频接口与无线通信网络单元进行连接，无线通信网络单元中包括嵌入式数字信号微处理器、麦克风、有线和无线数字传输模块、用于把模拟视频标准TV信号转换成数字视频YUV信号的A/D芯片；有线和无线数字传输模块中的传输软件基于TCP/IP网络协议，无线通信使用802. llg(b)协议，并支持无线和有线传输，支持公网、专网、局域网静态IP地址接入，提供图像和声音的压缩及传输功能，压缩算法采用H. 264或者MPEG4 ；嵌入式数字信号微处理器连接SD存储卡。
7.如权利要求1 3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于 所单元中，采用基于MHI的背景更新模型，并利用YCbCr与亮度图像分别分割然后进行综合得到运动前景图像，最后利用后处理实现动物的分割与定位；所述的基于MHI的背景更新模型，MHI的更新方式如公式(8)所示；
全文摘要
一种基于物联网技术的地震预测辅助系统，包括安置在各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器和对各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器的监测结果进行综合分析的地震预测服务器，各个基于全方位视觉的生物式地震预测器之间通信连接，各个基于全方位视觉的生物式地震预测器均与地震预测服务器通信连接；结合全方位视觉、计算机视觉和数据库等技术用于动物的活动量、姿势、动作和行为等分析，使得分布在各地的监测点的动物行为“说话”，通过“说话”的时间序列、空间位置、不同种类的动物“说话”顺序等综合分析手段，提高了地震预警的可信度，同时可为今后判断发震时间和发震地区提供一定的参考依据。
文档编号G01C11/00GK102508288SQ20111031523
公开日2012年6月20日 申请日期2011年10月18日 优先权日2011年10月18日
发明者严杭晨, 俞立, 叶良波, 楼建人, 汤一平, 田旭园, 石兴民, 马宝庆, 黄磊磊 申请人:浙江工业大学