[发明专利]一种光纤预警系统及模式识别方法有效
| 申请号: | 201410494088.7 | 申请日: | 2014-09-24 |
| 公开(公告)号: | CN104269006A | 公开(公告)日: | 2015-01-07 |
| 发明(设计)人: | 封皓;施羿;孙茜;曾周末;靳世久 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
| 主分类号: | G08B13/186 | 分类号: | G08B13/186;G06K9/62 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 温国林 |
| 地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 光纤 预警系统 模式识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及管道监测领域,尤其涉及一种光纤预警系统及模式识别方法。
背景技术
基于相干瑞丽散射(Φ-OTDR)技术的分布式光纤预警系统是通过检测从光纤各部分散射回来的后向散射光的光强,检测外界振动信号并对其定位。Φ-OTDR以普通单模光纤作为光传输和传感载体,可实现长距离的实时监测和精确定位,便于铺设,抗电磁干扰能力强,易于工程化,常用于工程结构的安全检测、光纤周界防护和油气管道安全预警等领域。
在光纤预警系统中,振动信号的分类识别至关重要,若产生误报,不但可能会造成人力物力上的浪费,严重的可能会延误处理时间危及生命财产安全。因此如何准确识别入侵事件种类,及时报警,减少误报,避免不必要的资源浪费一直以来是光纤预警系统研究的关键性问题。同时,由于光纤非线性效应以及光纤瑞利散射系数小,相干瑞利散射型OTDR的传感距离一直不长,使其应用受到限制。
在定位识别方面,现有的方法首先定位事件信号在空域上的所在位置,然后提取该位置的时域信号,对一维时域信号进行特征提取,然后进行分类识别。
发明人在实现本发明的过程中,发现现有技术中至少存在以下缺点和不足:
这种方法由于需要先进行定位,因此大大增加了识别的时间,如多点定位,运算量极大。除此之外,对于定位的精确性要求非常高,一旦定位错误,则不能正确识别出事件种类,容易产生误报,不能够满足需求。因此急需一种高效,准确的模式识别方法应用于光纤预警系统。
发明内容
本发明提供了一种光纤预警系统及模式识别方法,本发明能够高效精确的识别事件类型,避免不必要的浪费,以及危险事故的发生,详见下文描述:
一种光纤预警系统,包括:激光光源和拉曼光源,所述激光光源所产生连续光,经由声光/电光调制器进行调制转换为光脉冲,其中所述声光/电光调制器及其驱动器由信号采集及上位机模块中的上位机模块写入FGPA的程序控制通断,使连续光形成脉冲光;
所述脉冲光经光放大器放大后,由第一光纤环形器、第二光纤环形器注入传感光纤中,所述脉冲光在传播过程中所产生的背向传播散射光和反射光会沿与光脉冲传播方向相反的方向在所述传感光纤中传播,经由第二光纤环形器进入光电探测器形成电信号;
所述电信号经过所述信号采集及上位机模块进行放大、滤波、模数转换为数字信号后,完成数字信号的处理与分析;
同时,所述拉曼光源中产生连续光,经过2X2分路器,分为2束光,分别进第一波分复用器、第二波分复用器,从正向和反向方向分别注入所述传感光纤中,通过拉曼散射效应,对由所述激光光源产生的光脉冲进行分布式放大,保证在所述传感光纤沿线的信号强度;
最后,在所述信号采集及上位机模块中,对多次脉冲过程中得到的信号进行重排,得到关于空间和时间的二维信号,供后续使用。
所述模式识别方法包括以下步骤:
采用计算散布矩阵的方法对图像的10个描述特征进行选择,将选取的特征作为分类器的输入,进行分类识别;
通过高斯核函数、以及一对一的多分类决策,对所有训练样本进行测试,获取最终的分类结果;
将多个分类器作为一个整体并选择5-折交叉验证的方法对准确率进行评价;得出平均准确率和识别效率;
将设计好的分类器应用于所述光纤预警系统现场对入侵事件进行实时监测识别。
所述10个描述特征具体为:
区域凸壳像素数、区域内的像素数、与区域有着相同二阶矩的椭圆的偏心率、与区域有着相同二阶矩的椭圆的长轴、与区域有着相同二阶矩的椭圆的短轴、与区域有着相同面积的圆的直径、区域中对象的数量减去这些对象中孔洞的数量、以及质心最小距离、形状特征和形装系数组成10个特征。
本发明提供的技术方案的有益效果是:本方法通过对系统采集信号所形成的二维数字图像进行识别分类处理,能够有效识别出人行走、人工挖掘和过车事件,并进行事件定位,有效降低了预警系统的误报率。另一方面,普通的相干瑞利散射系统传感距离仅有20公里,本方案通过拉曼泵浦光对探测光进行持续放大,将传感距离增加到50公里以上。
附图说明
图1为光纤预警系统的光路示意图;
图2为三种事件二维信号时空图;
其中,(a)为人走;(b)为人工挖掘;(c)为大车路过。
图3为三种事件标记后图像;
其中,(a)为人走;(b)为人工挖掘;(c)为大车路过。
图4为区域质心间的距离示意图;
图5为区域形状示意图;
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