【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及光纖安防，尤其涉及一種光纖振動事件的識別方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、分布式光纖以光纖振動作為傳感對象，具有監(jiān)測范圍廣、靈敏度高、環(huán)境適應性好、抗干擾能力強等多方面優(yōu)勢，在管道預警和周界入侵監(jiān)測等安防領域具有廣泛應用。
2、現(xiàn)在傳統(tǒng)的分布式光纖振動事件識別方法是依據(jù)光纖振動事件激勵信號的單一模態(tài)信息的規(guī)律性，通過人工設計的激勵特征進行事件判斷的間隔時長、持續(xù)時長以及空間影響范圍等特征，進行規(guī)律性激勵信號的判斷出光纖振動事件的具體情況。
3、但是，由于不同的安防項目現(xiàn)場存在光纜埋深、土質以及安裝方式等差異，光纖振動激勵的傳導性能各不相同，人工設計的信號激勵特征存在很大差異，且部分光纖振動事件激勵信號的單一模態(tài)信息較為相似，從而導致傳統(tǒng)的分布式光纖振動事件識別方法的準確率很難進一步提升。
技術實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，有必要提供一種光纖振動事件的識別方法、裝置、設備及存儲介質，用以解決現(xiàn)有技術中由于光纖振動激勵的傳導性能各不相同，人工設計的信號激勵特征存在很大差異，且部分光纖振動事件激勵信號的單一模態(tài)信息較為相似，導致分布式光纖振動事件識別方法的準確率較低的問題。
2、為達到上述技術目的，本專利技術采取了以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供了一種光纖振動事件的識別方法，包括：
4、采集光纖振動數(shù)據(jù)，對光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片；
5、基于預設檢測網(wǎng)絡模型對激勵圖片進
6、基于預設行為檢測模型和振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型；
7、將振動激勵類型、振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況以及振動行為類型融合處理以識別光纖振動事件。
8、在一些可能的實現(xiàn)方式中，對光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
9、根據(jù)預設頻率范圍對光纖振動數(shù)據(jù)進行濾波處理得到去噪振動數(shù)據(jù)；
10、根據(jù)預設規(guī)則對去噪振動數(shù)據(jù)進行合并處理得到合并振動數(shù)據(jù)；
11、對合并振動數(shù)據(jù)進行降頻處理得到光纖振動瀑布圖；
12、對光纖振動瀑布圖進行圖像增強處理和圖像分割處理得到預設尺寸的激勵圖片。
13、在一些可能的實現(xiàn)方式中，對光纖振動瀑布圖進行圖像增強處理和圖像分割處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
14、根據(jù)光纖振動瀑布圖計算信噪比，將小于預設信噪比閾值的信號置零得到增強后的光纖振動瀑布圖；
15、將增強后的光纖振動瀑布圖中的非零區(qū)域進行分割處理得到預設尺寸的激勵圖片。
16、在一些可能的實現(xiàn)方式中，預設檢測網(wǎng)絡模型包括激勵類型檢測模型和激勵位置檢測模型；基于預設檢測網(wǎng)絡模型對激勵圖片進行檢測得到振動激勵類型和振動激勵位置，包括：
17、將激勵圖片輸入至激勵類型檢測模型檢測出振動激勵類型；
18、將激勵圖片輸入至激勵位置檢測模型檢測出振動激勵位置。
19、在一些可能的實現(xiàn)方式中，基于預設行為檢測模型和振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型，包括：
20、根據(jù)振動激勵位置調取對應的光纖監(jiān)控視頻；
21、將光纖監(jiān)控視頻輸入至預設行為檢測模型檢測出振動行為類型。
22、在一些可能的實現(xiàn)方式中，將振動激勵類型、振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況以及振動行為類型融合處理以識別光纖振動事件，包括：
23、根據(jù)振動激勵位置獲取對應的地理情況和天氣情況；
24、將振動激勵類型、振動行為類型、地理情況和天氣情況輸入至預設融合識別模型得到光纖振動事件。
25、在一些可能的實現(xiàn)方式中，將振動激勵類型、振動行為類型、地理情況和天氣情況輸入至預設融合識別模型得到光纖振動事件，包括：
26、根據(jù)振動激勵類型、振動行為類型、地理情況和天氣情況分別確定識別結果；
27、為振動激勵類型、振動行為類型、地理情況和天氣情況分別分配權重比例；
28、根據(jù)識別結果和權重比例確定光纖振動事件。
29、第二方面，本專利技術還提供了一種光纖振動事件的識別裝置，包括：
30、振動數(shù)據(jù)處理模塊，用于采集光纖振動數(shù)據(jù)，對光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片；
31、振動激勵檢測模塊，用于基于預設檢測網(wǎng)絡模型對激勵圖片進行檢測得到振動激勵類型和振動激勵位置；
32、振動行為檢測模塊，用于基于預設行為檢測模型和振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型；
33、融合識別模塊，用于將振動激勵類型、振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況以及振動行為類型融合處理以識別光纖振動事件。
34、第三方面，本專利技術還提供了一種光纖振動事件的識別設備，包括存儲器和處理器，其中，
35、存儲器，用于存儲程序；
36、處理器，與存儲器耦合，用于執(zhí)行存儲器中存儲的程序，以實現(xiàn)上述任一種實現(xiàn)方式中的光纖振動事件的識別方法中的步驟。
37、第四方面，本專利技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機可讀取的程序或指令，程序或指令被處理器執(zhí)行時，能夠實現(xiàn)上述任一種實現(xiàn)方式中的光纖振動事件的識別方法中的步驟。
38、采用上述實施例的有益效果是：本專利技術涉及一種光纖振動事件的識別方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：采集光纖振動數(shù)據(jù)，對所述光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片；基于預設檢測網(wǎng)絡模型對所述激勵圖片進行檢測得到振動激勵類型和振動激勵位置；基于預設行為檢測模型和所述振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型；將所述振動激勵類型、所述振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況以及所述振動行為類型融合處理以識別光纖振動事件。本專利技術通過對光纖振動數(shù)據(jù)進行處理并最終檢測出光纖的振動激勵類型和振動激勵位置，調取振動激勵位置處的監(jiān)控視頻從而檢測出振動行為類型，并由振動激勵位置進一步確定對應的地理情況和天氣情況，通過振動激勵類型、振動行為類型、振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況進行特征融合，實現(xiàn)多模態(tài)信息融合，從多角度分析光纖振動事件，提高了對光纖振動事件識別的準確性。
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1.一種光纖振動事件的識別方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述對所述光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述對所述光纖振動瀑布圖進行圖像增強處理和圖像分割處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述預設檢測網(wǎng)絡模型包括激勵類型檢測模型和激勵位置檢測模型；所述基于預設檢測網(wǎng)絡模型對所述激勵圖片進行檢測得到振動激勵類型和振動激勵位置，包括：
5.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述基于預設行為檢測模型和所述振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型，包括：
6.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述將所述振動激勵類型、所述振動激勵位置對應的地理情況和天氣情況以及所述振動行為類型融合處理以識別光纖振動事件，包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述將所述
8.一種光纖振動事件的識別裝置，其特征在于，包括：
9.一種光纖振動事件的識別設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，其中，
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，用于存儲計算機可讀取的程序或指令，所述程序或指令被處理器執(zhí)行時，能夠實現(xiàn)上述權利要求1至7中任一項所述光纖振動事件的識別方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種光纖振動事件的識別方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述對所述光纖振動數(shù)據(jù)進行處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述對所述光纖振動瀑布圖進行圖像增強處理和圖像分割處理得到預設尺寸的激勵圖片，包括：
4.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述預設檢測網(wǎng)絡模型包括激勵類型檢測模型和激勵位置檢測模型；所述基于預設檢測網(wǎng)絡模型對所述激勵圖片進行檢測得到振動激勵類型和振動激勵位置，包括：
5.根據(jù)權利要求1所述的光纖振動事件的識別方法，其特征在于，所述基于預設行為檢測模型和所述振動激勵位置對應的光纖監(jiān)控視頻檢測振動行為類型，包括：...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：錢磊，董雷，明昌朋，張軼虎，蘇麗麗，
申請(專利權)人：武漢理工光科股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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