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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于GoogLeNet网络的OPGW光缆状态参量识别方法及系统，涉及光缆状态识别技术领域。本发明的技术要点包括：获取OPGW光缆对应的由布里渊光时域反射计采集的时域信号和由相位敏感光时域反射计采集的瑞利后向散射信号；对时域信号进行解调，获取温度变化数据和应变变化数据；将瑞利后向散射信号、温度变化数据、应变变化数据进行融合，形成训练数据集；对训练数据集中融合数据进行预处理；将预处理后的训练数据集输入基于改进卷积神经网络的OPGW光缆状态参量识别模型中进行训练；利用训练好的OPGW光缆状态参量识别模型对待识别时域信号和瑞利后向散射信号进行识别。本发明能够准确识别和分类光缆状态参数，具有提高识别准确性和实时性的能力。
主权项：1.一种基于GoogLeNet网络的OPGW光缆状态参量识别方法，其特征在于，包括：获取OPGW光缆对应的由布里渊光时域反射计采集的时域信号和由相位敏感光时域反射计采集的瑞利后向散射信号；对所述时域信号进行解调，获取温度变化数据和应变变化数据；将所述瑞利后向散射信号、所述温度变化数据、所述应变变化数据进行融合，形成训练数据集；对所述训练数据集中融合数据进行预处理；将预处理后的训练数据集输入基于改进卷积神经网络的OPGW光缆状态参量识别模型中进行训练，获取训练好的OPGW光缆状态参量识别模型；对于实时采集的待识别时域信号和待识别瑞利后向散射信号，将待识别时域信号进行解调，获取待识别温度变化数据和应变变化数据；将待识别瑞利后向散射信号、待识别温度变化数据、待识别应变变化数据进行融合输入训练好的OPGW光缆状态参量识别模型中进行识别，获取识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于GoogLeNet网络的OPGW光缆状态参量识别方法及系统
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