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    • 3. 发明公开
    • SYSTEM AND METHOD FOR SOUND BASED SURVEILLANCE
    • 用于基于声音监视的系统和方法
    • EP3220367A1
    • 2017-09-20
    • EP17160362.4
    • 2017-03-10
    • Tata Consultancy Services Limited
    • SUBRAMANIAN, ShivakumarKOPPARAPU, Sunilkumar
    • G08B13/16G08B29/18G06N5/02G08B21/04G08B25/00G08B21/02
    • G08B13/1672G06N5/022G08B21/02G08B21/0415G08B21/0423G08B21/0438G08B21/0469G08B25/001G08B29/186
    • A system and method to identify abnormal events by collecting sound input received from a plurality of sensors in a monitored area, wherein the sensors can be fixed or mobile. Context metadata (time and location) is associated to the collected sound data. A sensor map is created by associating sensor data to location information.
      Adjacent sound frames are analysed in the detector for deviations in sound attributes representing a potential abnormal event at the monitored area. Rules from a rule builder are applied to the context metadata or sound data collected by nearby sensors to determine the plausibility that the candidate event represents indeed an abnormality. Alerts are in this case issued to the authorities.
      Sound data as well as contextual data associated with the event are stored in a central server to be used for continuous learning.
      Can be applied to public places such as schools, bus stops, stations, airports.
    • 一种通过收集从监测区域中的多个传感器接收到的声音输入来识别异常事件的系统和方法,其中传感器可以是固定的或移动的。 上下文元数据(时间和位置)与收集的声音数据相关联。 通过将传感器数据与位置信息相关联来创建传感器图。 在检测器中分析相邻声音帧的声音属性偏差,这些声音属性表示监测区域的潜在异常事件。 来自规则构建器的规则被应用于由附近传感器收集的上下文元数据或声音数据,以确定候选事件实际上表示异常的合理性。 在这种情况下警报是向当局发出的。 声音数据以及与事件相关的上下文数据存储在中央服务器中以用于持续学习。 可以应用于公共场所,如学校,巴士站,车站,机场。
    • 4. 发明公开
    • Verfahren zur Frequenzanalyse eines Signals
    • Verfahren zur Frequenzanalyse eines信号
    • EP0834845A1
    • 1998-04-08
    • EP96115952.2
    • 1996-10-04
    • CERBERUS AG
    • Thuillard, Marc Pierre, Dr.
    • G08B17/02
    • G08B29/186
    • In einem Verfahren zur Frequenzanalyse eines Signals wird eine Wavelet-Transformation mit Fuzzy-Logik vereinigt. In der Transformation mittels einem orthonormalen oder semi-orthonormalen Wavelet wird das ursprüngliche Signal einer mehrstufigen Filterkaskade von Hoch-/Tiefpassfilterpaaren zugeführt. Bei jeder Filterstufe wird aus Resultaten des Hochpassfilters, Wavelet-Koeffizienten und Werten des ursprünglichen Signals eine Zugehörigkeitsfunktion erzeugt. Diese Funktionen sind normalisiert und werden in dieser Form für die weitere Auswertung nach Fuzzy-Logik-Regeln verwendet. Das Verfahren eignet sich insbesondere für die Auswertung der Ausgangssignale von Sicherheitsmeldern wie Flammenmeldern, Geräuschmeldern und dergleichen. Die Wavelet-Transformation und Fuzzy-Logik-Auswertung erfolgt durch eine kleine Anzahl Zeilen von Prozessorcode, wodurch die Auswertung mit einem kostengünstigen Prozessor realisierbar ist und sie bei gleicher oder erhöhter Genauigkeit beschleunigt wird.
    • 该方法涉及快速小波变换和模糊逻辑。 在小波变换期间,原始信号通过高/低通滤波器对的级联。 快速小波变换与模糊逻辑评估相结合,从而得到一个对应关系。 从每个滤波器级的高通滤波器的结果产生功能。 对应 功能用于使用模糊逻辑规则进一步分析频率信号。