摘要
本发明提供一种基于多模态数据的在运OPGW光缆异常检测方法及系统,该方法包括:采集实际生产中不同运行状况下OPGW光缆的布里渊频移参数,同时采集对应OPGW光缆的状态信息;分别对采集到的OPGW光缆的布里渊频移参数和其对应OPGW光缆的状态信息进行特征提取,得到OPGW光缆的布里渊频移参数特征以及OPGW光缆的状态信息特征;将提取到的OPGW光缆的布里渊频移参数特征以及OPGW光缆的状态信息特征进行多模态融合,并结合SVM分类器对OPGW光缆故障进行分类,从而完成故障识别。本发明可以更全面地评估光缆的健康状态,提高异常检测的准确性和可靠性。
技术关键词
OPGW光缆
SVM分类器
多模态
异常检测方法
异常检测系统
识别故障
参数
标记
特征提取模块
数据采集模块
杆塔
框架
度量
风速
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人工智能数据
教育智能
评估系统
学生认知状态
归因
风险评估系统
多模态
数据特征提取
分类器
跨模态
头部姿态估计
误差状态
协方差矩阵
姿态估计方法
数据
激光雷达点云
异构
智能汽车环境感知技术
网络
相机
虚拟现实技术
驱动虚拟角色
场景
控制数据访问权限
多模态交互反馈