一种基于全方位识别的灯联网防盗监测方法及系统

本发明公开了一种基于全方位识别的灯联网防盗监测方法及系统，涉及灯联网防盗监测技术领域，包括采集灯联网设备的多维数据进行预处理，并获取多维数据的异常概率值；引入DS证据理论，结合异常概率值，构建多维数据的基本概率赋值，基于基本概率赋值，使用改进的欧几里得距离计算证据距离和支持度，再基于支持度，计算加权因子，并结合Deng熵函数，获取Deng熵后进行修正，得到修正Deng熵进行融合，得到最终值；本发明显著提高了异常检测的精度，降低了误报率，并能在电力断开和非法入侵的场景中，快速响应并触发应急预警，从而进一步提升了灯联网设备的安全性和智能化水平。