【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤传感，尤其是涉及一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法及系统。
技术介绍
1、分布式光纤传感技术是一种基于安全监测为目标的前置报警技术，可对光纤链路上的振动事件实现分布式连续性检测，该技术具备灵敏度高、抗电磁干扰性能强、重量轻、易铺设和定位精度高等优点，目前该技术在长距离油气管道泄漏检测、输电线网安全监测以及周界安防等方面广泛应用。然而，由于应用环境的复杂性和多样性，分布式光纤传感技术在振动事件实现连续性检测的实际应用中，仍面临可靠性低、稳定性差、漏报、误报等问题。近年来，随着人工智能(ai)技术与深度学习方法的发展，相关学者相继提出了分布式光纤传感技术与人工智能相结合的智能感知方案，利用深度神经网络算法实现光纤传感技术的分类识别与位置检测，提升其在实际工程应用中的可靠性和稳定性。
2、分布式光纤传感技术主要应用在声波/震动传感系统中(das/dvs)，利用光纤中光的相干瑞利反射光中的相位信息来探测声音或振动等信号，主要利用相位幅值大小的变化和线性定量测量值来实现对声音或振动事件信息的获取。
<...【技术保护点】
1.一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述获取分布式光纤传感数据，包括基于窄线宽激光器作为光源，通过分布式光纤电路得到光纤振动信号，作为分布式光纤传感数据，其中包括多种振动事件数据信号，即正常振动信号、人工挖掘振动信号、机械挖掘振动信号、车辆经过振动信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述对获取的分布式光纤传感数据进行预处理，包括对获取的分布式光纤传感数据进行降噪处理，并将分布式...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述获取分布式光纤传感数据，包括基于窄线宽激光器作为光源，通过分布式光纤电路得到光纤振动信号，作为分布式光纤传感数据，其中包括多种振动事件数据信号，即正常振动信号、人工挖掘振动信号、机械挖掘振动信号、车辆经过振动信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述对获取的分布式光纤传感数据进行预处理，包括对获取的分布式光纤传感数据进行降噪处理，并将分布式光纤传感数据从一维时域数据转换为二维振动能量图，构成振动事件数据识别的数据集。
4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述构建基于yolo的分布式光纤传感器模式识别算法模型，包括在yolov8神经网络模型的基础上添加多头自注意力特征编码模块，使模型注意力更倾向于光纤传感数据中振动事件特征，并用可变形卷积层替代模型原来的卷积层，使模型能够对光纤传感数据中振动事件特征进行更优提取。
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的分布式光纤传感模式识别方法，其特征在于，所述利用mdos模型对预处理后的传感数据进行特征提取，包括对预处理后的传感数据进行一次dbs特征提取，后进入cbam联合注意力机制进行重点特征提取，使模型关注振动事件数据信号的特...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫修源，王昌，刘小会，李长锋，张洪博，
申请(专利权)人：山东飞博赛斯光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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