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分布定位式光纤振动传感系统的事件识别
1
作者
吴世海
任梓豪
+3 位作者
何
抒
航
贾建华
孟雨盈
孔勇
《智能计算机与应用》
2021年第9期48-53,58,共7页
本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法。该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个...
本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法。该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类。本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作。实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96%,并且识别时间仅为0.61s。
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关键词
分布式光纤传感
相敏光时域反射计(φ-OTDR)
一维卷积神经网络
二维卷积神经网络
支持向量机
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职称材料
题名
分布定位式光纤振动传感系统的事件识别
1
作者
吴世海
任梓豪
何
抒
航
贾建华
孟雨盈
孔勇
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2021年第9期48-53,58,共7页
基金
上海市自然科学面上基金项目(19ZR1421700)。
文摘
本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法。该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类。本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作。实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96%,并且识别时间仅为0.61s。
关键词
分布式光纤传感
相敏光时域反射计(φ-OTDR)
一维卷积神经网络
二维卷积神经网络
支持向量机
Keywords
distributed fiber optic sensing
phase-sensitive optical time domain reflectometer(φ-OTDR)
1D convolutional neural network
2D convolutional neural network
support vector machine
分类号
TN274 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布定位式光纤振动传感系统的事件识别
吴世海
任梓豪
何
抒
航
贾建华
孟雨盈
孔勇
《智能计算机与应用》
2021
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