从声学到超频谱:通过可学习过器和从分布式声学传感系统生成超频谱图像的实时周边入侵检测系统监控
Optics express
|August 13, 2025
概括
本研究介绍了使用人工智能进行实时周边和埋藏系统监控的集成分布式声学传感 (DAS) 系统. 这种新型系统准确地检测和分类高精度的入侵,在5秒内实现检测.
科学领域:
- 光电子和传感技术的技术.
- 人工智能和机器学习
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 传统的安全系统往往缺乏对周边和埋藏基础设施的实时监控能力.
- 分布式声学传感 (DAS) 为沿着延伸线性资产检测声学事件提供了一个有希望的解决方案.
- 将人工智能与DAS集成可以提高入侵检测的准确性和自动化.
研究的目的:
- 提出一个集成的分布式声学传感 (DAS) 系统,增强人工智能 (AI) 实时监控.
- 开发和验证DAS中自动化数据分析的新信号处理技术.
- 评估系统在检测和分类围外围和埋藏应用中的入侵行为方面的性能.
主要方法:
- 部署一个基于雷利背散射的光纤DAS系统.
- 开发三种新型信号处理方法,用于自动化频段选择和超光谱图像生成.
- 使用基于神经网络的物体检测模型分析超光谱图像.
主要成果:
- 集成的DAS-AI系统在围周边安装方面实现了81.8%的准确性.
- 该系统在埋藏系统应用中显示了60.4%的准确性.
- 事件传感到检测间隔不超过5秒.
结论:
- 拟议的集成DAS-AI系统为实时入侵检测和分类提供了有效的解决方案.
- 新的信号处理方法可以自动分析DAS数据,减少对专家知识的依赖.
- 该系统显示了提高周边安全和埋藏基础设施监控的巨大潜力.
