[发明专利]基于深度学习的管道安全监测系统、方法和装置

摘要

本发明属于管道监测领域，具体涉及一种基于深度学习的管道安全监测系统，旨在为了解决现有的干涉型光纤预警系统对事件的漏报和误报率高，无法稳定地识别入侵事件类别问题。本发明包括光纤探测模块，用于获取探测信号和参考信号；信号处理模块，用于获取探测信号和参考信号形成的干涉信号的时域、频域统计特征；事件分类模块，用于通过基于深度神经网络构建的事件分类模型进行事件特征类别的判断，获取事件的分类。本发明提升了事件的识别精度，降低了漏报率和误报率，及时准确地发现入侵事件。

主权项

1.一种基于深度学习的管道安全监测系统，其特征在于，该系统包括光纤探测模块、信号处理模块、事件分类模块；所述光纤探测模块，配置为基于经远距离光缆传输的激光信号，获取发生相位调制的探测信号和未经相位调制的参考信号；所述信号处理模块，配置为基于所述探测信号与所述参考信号的干涉信号，通过特征提取获取所述干涉信号的时域统计特征、频域统计特征作为特征信息；所述事件分类模块，配置为基于所述信号处理模块获取的特征信息，通过事件分类模型获取事件的分类；所述事件分类模型基于深度神经网络构建，用于对输入数据的输入特征进行类别判断以获取事件的分类。