一种基于深度学习的光纤异常检测方法、装置及存储介质

本发明公开了一种基于深度学习的光纤异常检测方法、装置及存储介质，涉及机器学习技术领域，其包括获取测试光纤温变数据；对测试光纤温变数据进行预处理，得到预处理的测试光纤温变数据；将预处理的测试光纤温变数据作为输入，基于光纤异常检测模型进行数据重建输出得到测试光纤温变数据中的异常温变数据等步骤，所述光纤异常检测模型为自编码器。本发明利用深度学习模型根据重建误差筛选出异常温变数据，可以快速、精准地检测光纤中反映异常现象的信号特征，在隧道火灾、边坡滑移等危险情况下能够精准定位光纤异常发生位置，并及时发出警报，为快速响应和应季处理提供决策依据。