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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及光纤分布式声波传感监测技术领域，特别涉及一种光纤分布式低信噪比目标监测方法及系统，监测方法为：S1、通过使用光纤分布式声波传感系统获得的时空幅度图像进行预处理，得到时空幅度图数据集；S2、构建改进的YOLOv8网络；S3、使用时空幅度图数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并利用训练集对改进后的YOLOv8网络进行训练，从而得到优化后的YOLOv8网络模型。本发明在不增加模型参数的情况下，实现对预处理的时空幅度图检测的精度和推理速度的提升，使得模型能够更高效地部署在嵌入式设备中，且对低信噪比事件的定位和分类的平均准确度显著提高。
主权项：1.一种光纤分布式低信噪比目标监测系统，包括光纤分布式声波传感模块、预处理模块、构建模块和目标扰动事件识别模块，其特征在于：所述光纤分布式声波传感模块包括具有窄线宽的激光器、声学光调制器、掺铒光纤放大器Ⅰ、光环行器、掺铒光纤放大器Ⅱ、耦合器、光电探测器、数据采集器以及上位机；所述激光器为系统光源发送连续波光到声学光调制器，再由掺铒光纤放大器Ⅰ进行放大，然后由光环行器传输到传感光纤，瑞利散射信号在掺铒光纤放大器Ⅱ进行放大，并通过光环形器输送到耦合器中，光环行器中连接有光信号获取光纤，用于对海底电缆保护监测时的声波信号进行获取，经过数据采集卡相位解调和上位机软件处理获得时空幅度图；所述预处理模块用于对时空幅度图进行预处理，使用双边全变分结构引导去噪方法，获得能够保留边界，突出主要结构并清晰显示重要目标事件特征信号的时空幅度图像；所述构建模块用于基于YOLOv8网络模型结构，引入ODConv模块、CSPStage模块、TFE模块、SSFF模块以及CPAM模块，构建基于改进的YOLOv8时空幅度图神经网络模型结构；所述目标扰动事件识别模块用于基于改进的YOLOv8时空幅度图神经网络模型结构，对预处理后的时空幅度图像进行识别处理，得到时空幅度图识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种光纤分布式低信噪比目标监测方法及系统
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