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公开(公告)号:CN118921112B
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411102528.X
申请日:2024-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B10/07 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/06
Abstract: 本申请公开了一种光纤故障检测分离方法及系统,涉及光纤故障检测技术,包括:在样本光纤端加载预设参数的光源数据;检测各检测点后端以及输出端的光强度,以获得各检测点位置的光强度序列;基于样本光纤头端的强度作为基准强度,计算格拉姆矩阵;根据所计算的格拉姆矩阵,将光强度序列转换为二维图像,构建训练样本;提取训练样本中的二维图像的图像特征,训练预设CNN模型;在待检测光纤头端加载预设参数的光源数据,并获取待检测光纤输出端的光强度序列,转换为二维图像;基于训练后的CNN模型,确定待检测光纤的故障检测结果。本申请的方法结合CNN模型实现对故障位置的判断,能够提高故障处理效率,实现快速定位故障位置。
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公开(公告)号:CN118921112A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411102528.X
申请日:2024-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B10/07 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/06
Abstract: 本申请公开了一种光纤故障检测分离方法及系统,涉及光纤故障检测技术,包括:在样本光纤端加载预设参数的光源数据;检测各检测点后端以及输出端的光强度,以获得各检测点位置的光强度序列;基于样本光纤头端的强度作为基准强度,计算格拉姆矩阵;根据所计算的格拉姆矩阵,将光强度序列转换为二维图像,构建训练样本;提取训练样本中的二维图像的图像特征,训练预设CNN模型;在待检测光纤头端加载预设参数的光源数据,并获取待检测光纤输出端的光强度序列,转换为二维图像;基于训练后的CNN模型,确定待检测光纤的故障检测结果。本申请的方法结合CNN模型实现对故障位置的判断,能够提高故障处理效率,实现快速定位故障位置。
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