一种光纤振源识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种光纤振源识别方法、装置及系统。其中，该方法包括：识别终端获取光纤振动信号；采用决策树分类算法对所述光纤振动信号进行分类，得到所述光纤振动信号的振源类型。通过上述方式，本发明专利技术能够实现智能识别光纤振源，提高识别效率。

【技术实现步骤摘要】
201610236052

【技术保护点】
一种光纤振源识别方法，其特征在于，包括：识别终端获取光纤振动信号；采用决策树分类算法对所述光纤振动信号进行分类，得到所述光纤振动信号的振源类型。

【技术特征摘要】
1.一种光纤振源识别方法，其特征在于，包括：识别终端获取光纤振动信号；采用决策树分类算法对所述光纤振动信号进行分类，得到所述光纤振动信号的振源类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用决策树分类算法对所述光纤振动信号进行分类的步骤包括：将所述光纤振动信号的特征与对应的预设特征模型进行匹配，并根据匹配结果，继续进行与其他预设特征模型进行匹配或者将所述光纤振动信号的振源类型确定为与所述预设特征模型对应的振源类型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述光纤振动信号的特征与对应的预设特征模型进行匹配，并根据匹配结果，继续进行与其他预设特征模型进行匹配或者将所述光纤振动信号的振源类型确定为与所述预设特征模型对应的振源类型的步骤包括：判断所述光纤振动信号的最大能量特征是否符合触摸光缆振源类型对应的预设最大能量模型；若符合，则将所述光纤振动信号的振源类型确定为触摸光缆振源。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述光纤振动信号的特征与对应的预设特征模型进行匹配，并根据匹配结果，继续进行与其他预设特征模型进行匹配或者将所述光纤振动信号的振源类型确定为与所述预设特征模型对应的振源类型的步骤还包括：若所述最大能量特征不符合所述预设最大能量模型，则判断所述光纤振动信号的能量信息熵特征是否符合下雨振源类型对应的预设能量信息熵模型；若符合，则将所述光纤振动信号的振源类型确定为下雨振源。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述光纤振动信号的特征与对应的预设特征模型进行匹配，并根据匹配结果，继续进行与其他预设特征模型进行匹配或者将所述光纤振动信号的振源类型
\t确定为与所述预设特征模型对应的振源类型的步骤还包括：若所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏嘉，刘博宇，聂鑫，魏照，宋善德，刘本刚，
申请(专利权)人：深圳艾瑞斯通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44