基于 1D-CNN 的 Φ-OTDR 地埋光纤振动事件分类方法

本文提出了一种基于 1D-CNN (一维卷积神经网络) 的 Φ-OTDR (光时域反射) 地埋光纤振动事件分类方法。该方法利用 Φ-OTDR 技术获取地埋光纤的振动信号，并将其作为 1D-CNN 模型的输入，通过卷积和池化操作提取信号特征，最终实现对不同类型振动事件的分类。该方法具有较高的分类精度，能够有效识别和分类不同类型的振动事件，例如脚步声、车辆行驶、挖掘等。