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基于GAF-HorNet的Φ-OTDR周界安防监测研究

胡胜 Hu Sheng、胡歆敏 Hu Xinmin、李莎莎 Li Shasha、吕朴初 Puchu Lü、秦海鑫 Qin Haixin、赵灿 Zhao Can、武明虎 Wu Minghu、刘聪 Liu Cong

2024Laser & Optoelectronics ProgressComputer Science被引 3开放获取

摘要

相位敏感型光时域反射（Φ-OTDR）技术是一种具有高精度振动监测优点的分布式光纤传感技术，能够检测周界安防领域中的扰动事件。针对传统识别方法中需要人工提取振动信号特征，无法保留时间的相关性导致信息丢失的问题，提出一种基于GAF-HorNet的扰动事件识别方法，该方法无需特征提取步骤，能将一维振动信号通过格拉姆角场（GAF）转为二维图像，采用HorNet训练模型并进行识别分类。为了验证该算法的性能，选择4种经典算法训练模型进行对比实验。实验结果表明，该算法对背景噪声、石头敲击、石头划、树枝划、拉拽、攀爬等6类信号的平均识别准确率为93.56%，比现有的方法在识别率、误报率上有更好的表现。

引用本文（GB/T 7714）

DOI：https://doi.org/10.3788/lop231499