Phi-OTDR事件开源数据集及分类模型基线

Phi-OTDR事件开源数据集及分类模型基线

本项目提供了一个包含六种Phi-OTDR事件的开源数据集，并提供了两种常见机器学习模型（SVM和CNN）作为分类基线。

数据集介绍

该数据集包含以下六种Phi-OTDR事件，共计15,612个样本：

• 背景噪声 (3094 samples)* 挖掘 (2512 samples)* 敲击 (2530 samples)* 摇晃 (2298 samples)* 浇水 (2728 samples)* 行走 (2450 samples)

为了确保数据集的鲁棒性，我们使用了两段不同长度的光纤（5.1 km 和 10.1 km）采集数据，并由多人在不同时间段进行采集。每个样本包含10000个时间点（对应时间长度为0.8 s 或 1.25 s）和12个空间点（间隔10 m）。

数据集已按照8:2的比例划分为训练集和测试集，并提供了相应的标签文件。数据格式为.mat文件。

基线模型

我们提供了两种常见机器学习模型的代码：

• SVM (支持向量机): 采用一维特征进行分类。* CNN (卷积神经网络): 采用二维特征进行分类。

代码文件中包含了数据预处理、特征提取、模型训练和测试等功能。

数据和代码获取

由于GitHub上传文件大小限制，数据集已上传至Google Drive和百度网盘，链接可在项目代码仓库的rawdata文件中找到。

代码仓库: https://github.com/BJTUSensor/Phi-OTDR_dataset_and_codes

引用

如果您使用本数据集或代码进行研究，请引用以下论文：

Cao, X., Su, Y., Jin, Z., & Yu, K. (2023). An open dataset of φ-OTDR events with two classification models as baselines. Results in Optics, 100372.

许可

本数据集和代码仅供非商业科学研究使用。任何商业用途请联系我们获取授权。