專利名稱：基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)的制作方法
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于全方位視覺、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、動物行為自動檢測技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、GIS 技術(shù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫等技術(shù)在地震預(yù)測輔助方面的應(yīng)用，主要適用于動物行為自動觀察、動物異常行為的發(fā)現(xiàn)和動物異常行為與地震先兆關(guān)聯(lián)性等各項(xiàng)研究。
背景技術(shù)：
1956年出版的《中國地震資料年表》中列出了 1 條中國歷史上震前生物反應(yīng)的數(shù)據(jù)，涉及M種動物。1966年出版的地震專著《地震常識》中就有明確的動物習(xí)性異常是地震前兆的記載。
實(shí)驗(yàn)表明，有58種動物在地震前存在著不同程度的異常反應(yīng)。據(jù)觀察，野生動物中的老虎、狼、鹿、熊貓、猴、老鼠、鷹、天鵝、蛇、甲魚、青蛙、鱔魚、螞蟻等，對將要發(fā)生的地震較為敏感；人工飼養(yǎng)動物中的馬、牛、驢、狗、豬、羊、貓、兔、雞、鴿子和蜜蜂等也在地震前有所反應(yīng)。
動物習(xí)性異常目前在地震分析預(yù)報(bào)，尤其是臨震預(yù)報(bào)中占有相當(dāng)重要的位置。由于絕大多數(shù)動物習(xí)性異常都集中在地震前一兩天，主要是震前10小時(shí)以內(nèi)，因此動物習(xí)性異常已被作為臨震判斷的兩條重要依據(jù)之一。在一定的條件下，如果出現(xiàn)了小地震增加、大量動物習(xí)性異常這兩條中的一條或兩條，有關(guān)部門就可能做出臨震預(yù)報(bào)。同時(shí)，由于震前動物異?，F(xiàn)象在地區(qū)分布上是不均勻的，主要集中分布在未來的發(fā)震構(gòu)造、有活動斷裂帶的走向、斷層的拐點(diǎn)、交叉點(diǎn)、端點(diǎn)地區(qū)，那些動物異?，F(xiàn)象密度大的地區(qū)，可能就是未來地震的極震區(qū)或高烈度異常區(qū)。一般來說，7級左右強(qiáng)烈地震前，動物異常反應(yīng)范圍可達(dá)100 200km。區(qū)分地震前兆性質(zhì)的動物異常與環(huán)境變化干擾性質(zhì)的異常是關(guān)鍵。動物異常現(xiàn)象還必須結(jié)合其他地震觀測方法的異常情況進(jìn)行綜合分析，才能對未來發(fā)生的地震做出正確的判斷。
中國發(fā)明專利申請?zhí)枮?00810073440. 4公開了一種利用穴居動物蛇類作為宏觀預(yù)報(bào)及監(jiān)測地震的方法，通過養(yǎng)蛇來觀測地震，在蛇窩或墻角安裝可360度自由旋轉(zhuǎn)的攝像頭，采用可視化遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)，光纖傳輸?shù)降卣鸨O(jiān)測臺網(wǎng)中心，實(shí)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，進(jìn)行分析、 預(yù)報(bào)。本發(fā)明首先在全國范圍內(nèi)有規(guī)模利用穴居動物蛇類作為宏觀預(yù)報(bào)及監(jiān)測地震的方法和手段，采用電信全球眼數(shù)字終端監(jiān)測技術(shù)，實(shí)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。該發(fā)明存在著幾點(diǎn)問題1)監(jiān)測動物行為類別單一，監(jiān)測結(jié)果容易受到環(huán)境變化干擾；幻監(jiān)測空間沒有形成網(wǎng)絡(luò)，無法準(zhǔn)確把握時(shí)空分布上各類動物異常；3)監(jiān)測技術(shù)仍然需要人工識別，只是僅僅實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程的監(jiān)測；4)缺乏綜合分析的手段，沒有從地震前的動物行為異常的出現(xiàn)和發(fā)展過程、異常動物的種類和數(shù)量的多少、出現(xiàn)時(shí)間和地區(qū)的分布上的不均勻性，以及由零星到集中和分布地區(qū)的遷移過程等進(jìn)行綜合分析；
綜上所述，目前我國地震前生物異?，F(xiàn)象的觀測研究主要還局限于經(jīng)驗(yàn)性的宏觀觀測，包括在地震發(fā)生后搜集群眾的回憶、建立觀測站和實(shí)驗(yàn)場，其觀測面廣、參與人多、但主觀因素多、可靠性較低；另一方面，僅僅依靠人眼的觀察的動物行為異常其作用范圍也是十分有限的，即使采用目前的遠(yuǎn)程監(jiān)測技術(shù)對動物行為的宏觀觀測也是存在著很大的局限性問題；
由于地震發(fā)生前動物行為異常事件在時(shí)空分布上具有一定的特點(diǎn)，與未來大震的發(fā)震時(shí)間、地區(qū)及斷裂帶有一定的內(nèi)在聯(lián)系。通過基于全方位視覺的生物式的動物行為異常檢測網(wǎng)來觀察地震前的動物行為異常的出現(xiàn)和發(fā)展過程、異常動物的種類和數(shù)量的多少、出現(xiàn)時(shí)間和地區(qū)的分布上的不均勻性，以及由零星到集中和分布地區(qū)的遷移過程等，為判斷發(fā)震時(shí)間和發(fā)震地區(qū)可提供一定的判斷依據(jù)和預(yù)測輔助。
地震前生物異常反應(yīng)觀測研究屬于地震生物學(xué)范疇，其理論基礎(chǔ)來源于地質(zhì)科學(xué)和生命科學(xué)兩個領(lǐng)域，涉及到地球物理學(xué)、地球化學(xué)和生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、動物行為學(xué)和信息科學(xué)等多種學(xué)科，是一個典型的交叉學(xué)科。
動物行為異常與地震的關(guān)系十分復(fù)雜，并不是所有地震前動物都有反應(yīng)；同樣，也不是動物出現(xiàn)異常都要發(fā)生地震。因?yàn)閯游镄袨楫惓＿€受到低氣壓、高溫、太陽等因素影響，天氣變化、生活環(huán)境改變、喂養(yǎng)不當(dāng)、受到驚嚇等情況下動物也會出現(xiàn)異常反應(yīng)。盡管大地震前一定有動物行為異常，但出現(xiàn)動物行為異常卻不一定必然發(fā)生地震。但是在沒有搞清楚地震發(fā)生與動物行為異常之間本質(zhì)關(guān)系之前，我們只有通過可信度的計(jì)算來進(jìn)行較高可信度的地震預(yù)測；所謂的可信度計(jì)算，我們將同一種動物在某一個地方發(fā)生行為異常與地震發(fā)生稱為小概率事件，如果在某一個時(shí)間段以及在某一個比較大的區(qū)域同時(shí)若干種動物都發(fā)生行為異常，那么就是大概率事件；因此，大概率事件的地震預(yù)測的可信度就會明顯得到提高，可以有效排除生活環(huán)境改變、喂養(yǎng)不當(dāng)、受到驚嚇等情況的干擾。
要通過計(jì)算機(jī)視覺自動觀察動物行為首先需要分析構(gòu)成動物行為的基本要素。一般來說動物行為主要由三個要素構(gòu)成姿勢、動作和環(huán)境。地震發(fā)生前的動物行為異常屬于一種逃避災(zāi)害的行為，流傳的一則動物行為異常地震預(yù)告是這樣描述的，震前動物有前兆， 人民預(yù)防要作好。牛羊騾馬不進(jìn)圈，老鼠搬家往外逃。雞飛上樹豬拱圈，鴨不下水狗狂咬。 麻蛇冬眠早出洞，鴿子驚飛不回巢。兔子豎耳蹦又跳，魚群驚慌水面跳。家家戶戶都觀察， 綜合異常作預(yù)報(bào)。從上述的表述中可以明顯看出面臨地震發(fā)生前這些動物在動作的強(qiáng)度和頻次上具有顯著特征；因此，在采用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行生物式地震觀察時(shí)，尤其是需要識別各種動物發(fā)生異常時(shí)的動作強(qiáng)度和頻次。發(fā)明內(nèi)容
為了克服已有生物式地震監(jiān)測手段在監(jiān)測動物行為類別單一、監(jiān)測空間沒有形成網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)測仍然需要人工識別和缺乏綜合分析等方面的不足，本發(fā)明提供一種能自動觀察地震前的動物行為異常的出現(xiàn)和發(fā)展過程的、異常動物的種類和數(shù)量多少的、出現(xiàn)時(shí)間和地區(qū)的分布上的不均勻性的以及由零星到集中和分布地區(qū)的遷移過程的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)。
本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是
一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，包括安置在各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器、和對各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行綜合分析的地震預(yù)測服務(wù)器，各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器之間通信連接，所述各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器均與地震預(yù)測服務(wù)器通信連接；
所述的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器，包括全方位視覺傳感器和用于對全方位視覺傳感器所拍攝的全景圖像以及相關(guān)輸入信息對動物的姿勢、動作序列、強(qiáng)度和頻次以及某種生態(tài)環(huán)境下的動物行為進(jìn)行分析處理判斷的微處理器；所述的全方位視覺傳感器安置在檢測環(huán)境中間的上方，用于拍攝某個生態(tài)環(huán)境內(nèi)動物活動的全景視頻圖像；所述的全方位視覺傳感器通過無線方式與所述的微處理器進(jìn)行連接，所述的微處理器包括
視頻圖像讀取單元，用于讀取全方位視覺傳感器所拍攝的全景圖像，并將讀取的全景圖像提交給視頻圖像展開單元和視頻圖像存儲單元；
視頻圖像展開單元，用于將全景圖像進(jìn)行柱狀展開，展開后的全景柱狀圖像提交給前景對象檢測單元；
空間位置定義單元，用于定義和命名在全景圖像中環(huán)境的空間位置；
針對動物行為的三個要素并適用于計(jì)算機(jī)處理，本發(fā)明提出一種動物行為的三位編碼系統(tǒng)依動物的姿勢、動作和環(huán)境建立P碼、A碼和E碼，將P碼、A碼和E碼組合，可以描述任意一種動物行為；PAE編碼為分解、標(biāo)識和描述動物行為多樣性提供了手段，同時(shí)也為計(jì)算機(jī)視覺分析提供了分析編碼方法；這里設(shè)B、P、A、E分別為研究對象的行為、姿勢、動作和環(huán)境的集合，某一種動物行為用公式(1)來表示，_9] b^. = Pijj η Bijj η eijJ (ι)
式中，pi,j、ai,j和ei,j分別是集合P、A、E的元素或子集；從公式(1)可以知道，要準(zhǔn)確分析和檢測某一種動物的各種行為就必須準(zhǔn)確地檢測出某一種動物i的各種姿勢元素Pu、各種動作元素和各種環(huán)境元素ei,」；
環(huán)境元素輸入單元，用于將所述的空間位置定義單元所定義的空間位置與環(huán)境元素建立映射關(guān)系；
環(huán)境元素與空間位置關(guān)系數(shù)據(jù)庫，用于存放環(huán)境中各元素與空間位置的映射關(guān)系；
前景對象檢測單元，用于檢測在全景柱狀展開圖像中存在的前景動物對象，具體采用MHI算法來計(jì)算前景動物對象，然后在柱狀展開圖像上用矩形框框住前景動物對象， 并將矩形框提交給動物對象跟蹤單元；
動物對象跟蹤單元，根據(jù)前景對象檢測單元所提交的矩形框采用Camshift算法對動物對象進(jìn)行跟蹤；
動物姿勢解析單元，根據(jù)動物對象跟蹤單元的結(jié)果采用動物模型算法估算出動物目前的姿勢，并將當(dāng)前的時(shí)刻、空間的位置和姿勢的分析結(jié)果寫入動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中；
動物動作解析單元，根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中前幾幀中動物的姿勢和當(dāng)前動物的姿勢分析得到動物的動作，并將動物動作分析結(jié)果寫入動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中；
動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫，用于存放某一時(shí)間、空間內(nèi)的動物的姿勢元素編碼、動作元素編碼和環(huán)境元素編碼；
動物動作強(qiáng)度和頻次計(jì)算單元，根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中所記錄的動物動作數(shù)據(jù)，通過公式( 計(jì)算得到某一個時(shí)間段中的每十分鐘、每小時(shí)、每天等同樣動作次數(shù)， 根據(jù)不同階段分別提交給動物動作強(qiáng)度和頻次統(tǒng)計(jì)單元或者動物行為異常判斷單元；
權(quán)利要求
1. 一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于所述基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)包括安置在各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器和對各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行綜合分析判斷的地震預(yù)測服務(wù)器，各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器之間通信連接，所述各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器均與地震預(yù)測服務(wù)器通信連接；所述的地震預(yù)測服務(wù)器，用于通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備收集安置在各地域的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器的預(yù)測結(jié)果，依據(jù)時(shí)間和空間上的相關(guān)性通過GIS工具進(jìn)行綜合分析和預(yù)測地震發(fā)生概率；如果在時(shí)間序列上某一相對集中的區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)了超過預(yù)設(shè)值的大密度的動物異?，F(xiàn)象，對該區(qū)域作出若干小時(shí)內(nèi)發(fā)生地震的預(yù)警信息；如果在某一相對集中的區(qū)域內(nèi)、相對集中的時(shí)間段內(nèi)不同種類的動物同時(shí)發(fā)生行為異?，F(xiàn)象，對該區(qū)域作出若干小時(shí)內(nèi)發(fā)生地震的更高等級預(yù)警信息；如果在所述時(shí)間、空間和多種類動物三維信息基礎(chǔ)上再加上動物出現(xiàn)異?，F(xiàn)象先后時(shí)間序列決策條件，對該區(qū)域作出若干小時(shí)內(nèi)發(fā)生地震的更高一個等級預(yù)警信息；所述的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器，包括全方位視覺傳感器和用于對全方位視覺傳感器所拍攝的全景圖像以及相關(guān)輸入信息對動物的姿勢、動作序列、強(qiáng)度和頻次以及某種生態(tài)環(huán)境下的動物行為進(jìn)行分析處理判斷的微處理器；所述的全方位視覺傳感器安置在檢測環(huán)境中間的上方，用于拍攝某個生態(tài)環(huán)境內(nèi)動物活動的全景視頻圖像；所述的全方位視覺傳感器通過無線方式與所述的微處理器進(jìn)行連接，所述的微處理器包括視頻圖像讀取單元，用于通過網(wǎng)絡(luò)接口讀取全方位視覺傳感器所拍攝的全景圖像，并將讀取的全景圖像提交給視頻圖像展開單元和視頻圖像存儲單元；視頻圖像展開單元，用于將全景圖像進(jìn)行柱狀展開，展開后的全景柱狀圖像提交給前景對象檢測單元；空間位置定義單元，用于定義和命名在全景圖像中動物活動的環(huán)境空間位置；環(huán)境元素輸入單元，用于將所述的空間位置定義單元所定義的空間位置與環(huán)境元素建立映射關(guān)系；環(huán)境元素與空間位置關(guān)系數(shù)據(jù)庫，用于存放環(huán)境中各元素與空間位置的映射關(guān)系；前景對象檢測單元用于檢測在全景柱狀展開圖像中存在的前景動物對象，具體采用MHI算法來計(jì)算前景動物對象，然后在柱狀展開圖像上用矩形框框住前景動物對象，并將矩形框提交給動物對象跟蹤單元；動物對象跟蹤單元，根據(jù)前景對象檢測單元所提交的矩形框采用增強(qiáng)的Camshift算法對動物對象進(jìn)行跟蹤；動物姿勢解析單元，根據(jù)動物對象跟蹤單元的結(jié)果采用動物模型算法估算出動物目前的姿勢，并將當(dāng)前的時(shí)刻、空間的位置和姿勢的分析結(jié)果寫入動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中；動物動作解析單元，根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中前幾幀中動物的姿勢和當(dāng)前動物的姿勢分析得到動物的動作；動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫，用于存放某一時(shí)間、空間內(nèi)的動物的姿勢元素編碼、動作元素編碼和環(huán)境元素編碼；動物動作強(qiáng)度和頻次計(jì)算單元，用于計(jì)算某種動物的動作強(qiáng)度和頻次； 動物動作強(qiáng)度和頻次數(shù)據(jù)庫，用于存放某種動物在某一季節(jié)某一時(shí)間段內(nèi)的動物動作強(qiáng)度和頻次的統(tǒng)計(jì)值；動物行為異常判斷單元，根據(jù)所述的動物動作強(qiáng)度和頻次計(jì)算單元計(jì)算得到某一個時(shí)間段中的每小時(shí)、每天等同樣動作次數(shù)與所述的動物動作強(qiáng)度和頻次數(shù)據(jù)庫中的某一動物在某一季節(jié)某一時(shí)間段內(nèi)的動物動作強(qiáng)度和頻次的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行比較，根據(jù)比較值的大小來判斷動物行為異常度；異常發(fā)布單元，用于通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)備向監(jiān)控中心的地震預(yù)測服務(wù)器發(fā)送監(jiān)測點(diǎn)的動物行為異常報(bào)告；動物行為分析單元，用于根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中某一時(shí)間、某一空間內(nèi)動物的一系列姿勢和動作的變化，根據(jù)PAE模型來分析與判斷動物的行為；動物行為數(shù)據(jù)庫，用于存放動物行為編碼，動物行為編碼用PAE模型來表達(dá)。
2.如權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于所述的動物動作強(qiáng)度和頻次計(jì)算單元，根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中所記錄的動物動作數(shù)據(jù)，通過公式(2)計(jì)算得到某一個時(shí)間段中的每十分鐘、每小時(shí)、每天等同樣動作次數(shù)，根據(jù)不同階段分別提交給動物動作強(qiáng)度和頻次統(tǒng)計(jì)單元或者動物行為異常判斷單元；
3.如權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于所述的動物行為異常判斷單元，根據(jù)所述的動物動作強(qiáng)度和頻次計(jì)算單元計(jì)算得到某一個時(shí)間段中的每小時(shí)、每天等同樣動作次數(shù)與所述的動物動作強(qiáng)度和頻次數(shù)據(jù)庫中的某一動物在某一季節(jié)某一時(shí)間段內(nèi)的動物動作強(qiáng)度和頻次的統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行比較，用公式(5)、(6)分別計(jì)算某小時(shí)和某天的行為異常度；
4.如權(quán)利要求1 3之一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于 所述的動物行為異常判斷單元，在判斷地震前兆引起的動物行為異常時(shí)要排除天氣、動物發(fā)情期等因素的干擾；通過設(shè)定監(jiān)測動物發(fā)情期的期間，一旦公式(7)的判斷結(jié)果是異常的情況并且系統(tǒng)的時(shí)間處在動物發(fā)情期期間內(nèi)，在判斷結(jié)果的報(bào)告中需要加入可疑動物發(fā)情期造成的行為異常的判斷結(jié)果；一旦公式(7)的判斷結(jié)果是異常的情況并且當(dāng)?shù)氐奶鞖獍l(fā)生各種異常的情況，比如雷電、氣候反常等，在判斷結(jié)果的報(bào)告中需要加入可疑天氣異常造成的行為異常的判斷結(jié)果，生成的異常判斷結(jié)果發(fā)送給異常發(fā)布單元。
5.如權(quán)利要求1 3之一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于 所述的動物行為分析單元，根據(jù)動物姿勢、動作數(shù)據(jù)庫中某一時(shí)間、某一空間動物的一系列姿勢和動作的變化，通過構(gòu)建各類動物對地震的反應(yīng)模式、時(shí)間序列以及影響它們反應(yīng)的原因，用公式(1)分析和表述動物的行為，bi,j = Pi, J η Bijj η eijJ(i)式中，Pijaiij和ei,j分別是集合P、A、E的元素或子集。
6.如權(quán)利要求1 3之一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于 在所述的全方位視覺傳感器中采用具有無線通信功能的無死角的水平方向不變形的全方位視覺傳感器，所述的全方位視覺傳感器中的攝像機(jī)通過視頻接口與無線通信網(wǎng)絡(luò)單元進(jìn)行連接，無線通信網(wǎng)絡(luò)單元中包括嵌入式數(shù)字信號微處理器、麥克風(fēng)、有線和無線數(shù)字傳輸模塊、用于把模擬視頻標(biāo)準(zhǔn)TV信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字視頻YUV信號的A/D芯片；有線和無線數(shù)字傳輸模塊中的傳輸軟件基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，無線通信使用802. llg(b)協(xié)議，并支持無線和有線傳輸，支持公網(wǎng)、專網(wǎng)、局域網(wǎng)靜態(tài)IP地址接入，提供圖像和聲音的壓縮及傳輸功能，壓縮算法采用H. 264或者M(jìn)PEG4 ；嵌入式數(shù)字信號微處理器連接SD存儲卡。
7.如權(quán)利要求1 3之一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，其特征在于 所單元中，采用基于MHI的背景更新模型，并利用YCbCr與亮度圖像分別分割然后進(jìn)行綜合得到運(yùn)動前景圖像，最后利用后處理實(shí)現(xiàn)動物的分割與定位；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
一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的地震預(yù)測輔助系統(tǒng)，包括安置在各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器和對各觀察點(diǎn)上的基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行綜合分析的地震預(yù)測服務(wù)器，各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器之間通信連接，各個基于全方位視覺的生物式地震預(yù)測器均與地震預(yù)測服務(wù)器通信連接；結(jié)合全方位視覺、計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)庫等技術(shù)用于動物的活動量、姿勢、動作和行為等分析，使得分布在各地的監(jiān)測點(diǎn)的動物行為“說話”，通過“說話”的時(shí)間序列、空間位置、不同種類的動物“說話”順序等綜合分析手段，提高了地震預(yù)警的可信度，同時(shí)可為今后判斷發(fā)震時(shí)間和發(fā)震地區(qū)提供一定的參考依據(jù)。
文檔編號G01C11/00GK102508288SQ20111031523
公開日2012年6月20日 申請日期2011年10月18日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月18日
發(fā)明者嚴(yán)杭晨, 俞立, 葉良波, 樓建人, 湯一平, 田旭園, 石興民, 馬寶慶, 黃磊磊 申請人:浙江工業(yè)大學(xué)