摘要
本发明涉及光纤传感技术领域,尤其涉及光纤长距离自检方法及系统,其方法包括振动相位采集、数据融合、自适应调整和异常检测流程。首先,采集光纤沿线的振动相位和环境图像,通过量子干涉探测生成多模态卷积融合数据;然后,根据环境条件进行自适应调整,生成适应环境变化的多模态识别结果。进一步地,将识别结果输入双路径深度增强异常检测模块,生成异常趋势数据并生成预警信号。本发明结合了量子干涉与多模态融合技术,具有极高的检测精度、快速响应能力和噪声适应性,可广泛应用于长距离光纤状态监测和安全预警系统中。
技术关键词
回波特征
自检方法
环境图像数据
多模态
非线性信号处理
图像特征数据
评估系统
相位特征
多频段
应力
生成图像特征
分层
长距离光纤
递归神经网络
光纤传感技术
图像采集模块
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依赖特征
模态特征
时序特征
多路径
故障预测方法
融合多模态特征
智能课堂
多模态数据采集
多模态交互
保存历史数据
图像信息融合方法
多尺度结构特征
拓扑特征
分数阶偏微分方程
多模态
情感分析方法
模态特征
多头注意力机制
融合特征
样本
电力行业数据
电力设备
风险控制策略
隐患排查方法
人工智能算法