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题名基于YoloV3的分布式光纤传感振动识别
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作者
贺国豪
于本化
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机构
武汉邮电科学研究院
武汉理工光科股份有限公司
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出处
《网络新媒体技术》
2022年第6期42-47,共6页
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文摘
油气行业在长距离管线运行中需要监测各种数据和运行状态,传统基于信号分析的算法存在着灵敏性低、误检率高、漏检等问题。针对以上问题,本文提出一种基于图像分类网络yolov3来实现对分布式光纤振动传感网络事件的分类方法。通过搜集现场人工挖掘和机械挖掘事件地信号,信号经过转换后制作数据集,加载数据集,训练模型,在Yolov3图像分类网络中训练,达到了在信号瀑布图中可以快速准确地识别挖掘事件类型的目标。结果表明,利用计算机视觉来对分布式光纤传感网络中的挖掘事件类型进行检测是可行的,且相较于传统算法有着更高的灵敏性和准确率。
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关键词
分布式光纤振动传感
目标检测
图像分类网络
YoloV3
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Keywords
distributed fiber optic vibration sensing
object detection image classification network
YoloV3
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分类号
TE973.6
[石油与天然气工程—石油机械设备]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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