田野文物盗掘微震动特征识别数据

本数据采集了田野文物周边7大类典型盗掘相关行为的微振动数据不同监测点位的X/Y/Z三轴加速度峭度值全时段时序序列数据，完整收录锄镐破坏、锄头破坏、跑步行走等典型相关作业振动信息，对原始振动数据进行解析，分析提取出震动信号的空间能量模长与多项式交叉特征参数，该数据可用于构建专属盗掘振动判别模型，可用于精准判断区域内是否发生人为盗掘行为的判定结果，可完全无障碍适配于田野古墓葬、古遗址、野外石刻等露天文物点位无人值守智能化防盗掘安全监测全场景，依托多维特征差异化算法，可精准过滤自然风化沉降、过境车辆通行、野生动物活动、风雨扰动等各类环境白噪声干扰，高效甄别并截获人工开挖、机械钻探、爆破打洞等真实盗掘动作，满足野外文物安防高精度落地标准，从源头大幅降低设备误报、漏报频次，减少人工巡检工作量，为野外文物常态化无人安防、文物执法预警、全域文物安防系统搭建提供核心数据支撑与技术依据。1. 数据来源：该数据为企业采集的田野文物周边7大类典型盗掘相关行为的微振动数据，包括锄镐破坏行为、锄头破坏行为、单人弹跳行为、单人跑步行为、多人行走行为、镐破坏行为、走路行为等不同监测点位不同监测时段的X/Y/Z三轴加速度的时序序列数据。 2. 数据处理： ①降噪处理：基于物理对数公式np.log1p(abs(x))对三轴输入数据进行极值降噪； ②通过时域统计与幅值计算得出XYZ三轴的加速度绝对平均值、方差、方根幅值（RMS）、峭度值、偏斜度、波峰因素、脉冲系数及加速度幅值；经积分运算获取XYZ三轴的速度幅值、位移幅值、速度RMS值及位移RMS值； ③计算频域能量分布：经FFT变换提取X/Y/Z振动频率，识别基频后，计算0.25×、0.5×及3-8×基频加速度谱能量，并提取0.25-0.5×、1-2×等各频段加速度谱能量带及加速度谱总能量； ④将上述高维特征向量输入XGBoost深度决策树集成模型，输出X轴、Y轴、Z轴故障诊断初步结果。为过滤瞬态孤立噪声，引入时间滑动窗口（5帧取3帧）投票算法。对连续5帧的诊断序列进行多数表决，若某故障类别出现≥3次，则确认为最终稳定结果；未达阈值则判定为孤立噪声并过滤，确保故障诊断输出的高鲁棒性与时序连续性。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了田野文物周边7类典型盗掘行为（如锄镐破坏、锄头破坏、跑步行走等）的微振动信号，包含不同监测点位和时段的X/Y/Z三轴加速度峭度值等全时段时序数据，并经过降噪、时域统计、频域能量提取等处理，形成高维特征向量。基于XGBoost模型和时间滑动窗口投票算法，可精准识别人工开挖、机械钻探等真实盗掘动作，过滤自然风化、车辆通行等环境噪声，为田野古墓葬、古遗址等露天文物的无人值守防盗掘监测提供核心数据支撑，有效降低误报漏报率，减少人工巡检工作量。