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申请/专利权人:杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要:本申请提供了光纤测温方法、装置及电子设备。本实施例通过训练出深度学习模型对光纤测温过程中测量出的AST信号的光强值与ST信号的光强值的比值进行补偿,其能避免上述光纤缠绕测温点的长度(简称光纤缠绕长度)小于D_limit时,光纤内AST信号的光强值与ST信号的光强值的比值(简称光强比值)会随着光纤缠绕长度相应衰减的缺陷,也能消除现有光纤缠绕测温点比如待测对象(如机器等)等的长度达到最小光纤物理距离的要求所带来的整体光纤的有效探测距离范围的限制,变相实现了在达到有效测温精度的前提下减少了光纤缠绕测温点比如待测对象(如机器等)等的长度。
主权项:1.一种光纤测温方法,其特征在于,该方法包括:依据不同光纤缠绕长度和不同测试温度下的光强比值,确定多维卷积核参数;任一光纤缠绕长度小于设定的最小光纤物理距离D_limit,任一光强比值是指在光纤缠绕长度为d,测试温度为t的前提下向光纤输入激光信号后所采集的反斯托克斯AST信号的光强值与斯托克斯ST信号的光强值的比值;基于所述多维卷积核参数,获得卷积结果表示;所述卷积结果表示包括:利用所述多维卷积核参数在每一脉冲区间对标签数据表示进行卷积运算得到的卷积结果;所述标签数据表示,通过在线段上插入多个脉冲信号得到;所述每一脉冲区间是指所述线段上被插入的每一脉冲信号对应的区间;所述线段是在指定坐标系中模拟AST信号的光强值与ST信号的光强值的比值随距离衰减而得到,所述指定坐标系的纵坐标指示AST信号的光强值与ST信号的光强值的比值,横坐标指示光纤缠绕长度或光纤缠绕长度映射出的采样点数;通过对所述卷积结果表示增加噪声,得到所述指定坐标系下的训练数据表示;基于所述训练数据表示和所述标签数据表示,生成训练数据和训练数据对应的标签数据,以基于所述训练数据和所述标签数据训练出深度学习模型;所述深度学习模型用于在光纤测温过程中补偿AST信号的光强值与ST信号的光强值的比值,以抑制光纤测温受光纤缠绕长度影响。
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