基于光纤信号的周界安防区异常事件识别方法

本发明属于分布式光纤信号振动事件分类领域，公开了一种基于光纤信号的周界安防区异常事件识别方法。通过相敏光时域反射计采集光纤振动事件数据集并进行预处理，形成训练集；对1DCNN模型进行改进；将训练样本输入改进型1DCNN深度学习模型进行训练，获得训练后的改进型1DCNN模型；并进行异常事件识别。本发明提高了周界安防区异常事件的识别准确率，解决了光纤信号传统特征提取方法需要人为制造特征，严重依赖于专家知识，并且泛化能力弱以及现有模型利用光纤信号进行识别的过程中计算量大等问题。