基于微振传感网络的隐蔽式高灵敏感知系统，探测原理如图3-1所示。采用振动传感器与摄像机的联动方案，主要是通过物联网、计算机视觉、机器学习等技术实现的。其中，物联网可以实现设备之间、设备与平台之间的互联和数据传输，机器学习可以通过学习和训练的方式提高震动传感器系统的识别精度，计算机视觉根据震动传感器系统报警，将摄像机拍摄到的图像进行分析和处理。
基于微振传感网络的隐蔽式高灵敏感知系统架构及其具体实现方式如图3-2所示。前端探测设备—微振传感器浅埋入地表土层下，传感器之间的探测范围（以传感器布设点为圆心的圆周范围）交互重叠，形成一段封闭入侵探测区域；当目标进入探测范围内，传感器接收到目标引起的沿地表传播的微弱地震波信号，该信号经过系统硬件滤波和放大处理，采用基于模式识别、边缘计算、深度学习等相关的AI算法处理，形成分类告警信号；同时，震动传感器唤醒探测设备主机的可见光/红外摄像机模块记录目标的入侵全过程；智能分析模块通过对视频信号进行特征提取、信息融合，进一步进行分类识别；无线宽窄带融合模块传输报警信息和实时图像至聚合设备。聚合设备：完成入侵报警信息接收、处理、存储，协作完成前端探测设备和移动终端的数据交互。最终完成警情的显示处置，便于指挥人员制定警情处置方案。
拍照取证与边端计算
