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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供一种基于ResNet双注意力机制的光纤传感信号识别方法，属于光纤信号识别技术领域，包括：通过搭建Φ‑OTDR分布式光纤传感系统，采集了原始噪声信号和多类扰动信号，基于格拉姆角场的原理将预处理后的一维时间序列信号转换成二维图像，不仅能够获得更深层次的特征，并且省去复杂的特征提取的步骤，有效保留原时间序列时间维度的信息，构建ResNet双注意力机制模型，并利用模型进行扰动识别，提高了识别准确率和识别效率，有利于实现对入侵行为的精准检测。本发明提出的模型对图像的识别能力优越，模型架构设计中引入的显式的高阶空间交互作用有利于提高视觉模型的建模能力，能有效识别出转换为二维数据的光纤传感事件。
主权项：1.一种基于ResNet双注意力机制的光纤传感信号识别方法，其特征在于，包括：采集相位敏感光时域反射Φ-OTDR分布式光纤传感系统中多类扰动事件原始数据；对所述多类扰动事件原始数据进行预处理，得到预处理后的一维时间序列信号；对所述预处理后的一维时间序列信号进行相对位置矩阵编码，得到二维图像，基于扰动事件种类将所述二维图像进行整理得到数据集，将所述数据集划分为训练集和验证集；构建融合双注意力机制的ResNet网络模型，利用所述训练集对所述ResNet网络模型进行训练，利用所述验证集对所述ResNet网络模型进行验证，得到训练好的光纤传感信号识别模型；将待识别扰动事件数据输入所述光纤传感信号识别模型，输出光纤传感信号识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 基于ResNet双注意力机制的光纤传感信号识别方法
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