【摘 要】
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针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法。该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的
【机 构】
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吉林大学仪器科学与电气工程学院,电子科技大学中山学院电子信息学院,山东大学海洋研究院,珠海任驰光电科技有限公司
【基金项目】
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广东省引进领军人才计划项目(No.00201507),海洋公益性行业科研专项(No.201405026-01)
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针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法。该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的时序因果性,通过残差块结构使模型更快收敛,以实现更高的识别准确率和效率。实验结果表明,在对手拍、脚踩、棒击三种信号识别时,与一维卷积神经网络结构和长短期记忆网络结构方法相比,该方法识别准确率高达99.85%;且训练耗时最少,低至96 s,测试耗时也仅为30 ms,满足应用实时性的要求。该模式识别方法既具有高准确率又具有高实时性,对于φ-OTDR系统
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