[发明专利]一种确定光纤入侵事件类型的方法及装置

权利要求书

1.一种确定光纤入侵事件类型的方法，其特征在于，包括：

获取包含有振源信号特征的采集信号；

获取单位时间内的采集信号的检测点，并根据所述检测点生成所述采集信号的附加特征；所述附加特征包括占空比和/或AMDF过均值率；

根据包含有所述附加特征的采集信号和预先训练好的网络模型，识别所述采集信号的振动类型，并根据所述振动类型，确定光纤入侵事件类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并根据所述检测点生成所述采集信号的附加特征，包括：

获取单位时间内的第一目标检测点；所述第一目标检测点是根据所述检测点的振动幅度所确定的；

将所述第一目标检测点的数量与所述检测点的数量的比值作为所述占空比；

和/或；

采用AMDF对所述采集信号进行处理，以获取所述采集信号的均值；

确定在单位时间内的超过所述均值的第二目标检测点；

将所述第二目标检测点的数量与所述检测点的数量的比值作为过均值率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标检测点的确定，包括：

将大于预设幅度值的振动幅度所对应的检测点作为所述第一目标检测点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述振源信号特征的获取，包括：

对初始采集信号进行互相关去噪，以获取互相关函数；

通过小波变换分解所述互相关函数，以获取至少一个低频段信号和多个高频段信号；其中，所述低频段信号和所述高频段信号是根据预设频率值所确定的；

根据所述低频段信号和所述高频段信号在预设时段内的小波变换的参数，获取所述低频段信号的第一平均能量和所述高频段信号的第二平均能量；

根据所述第一平均能量和所述第二平均能量，获取每个频段的平均能量占比；

预处理所述平均能量占比；并将预处理过的平均能量占比作为所述振源信号特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光纤入侵事件类型包括过车信号、镐刨信号、挖地信号和小跑信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络模型为SCN网络模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在训练所述SCN网络模型的过程中，采用奇异值分解法SVD对隐含层输出矩阵进行处理，以减少所述隐含层输出矩阵的条件数。

8.一种确定光纤入侵事件类型的装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取包含有振源信号特征的采集信号；

生成单元，用于获取单位时间内的采集信号的检测点，并根据所述检测点生成所述采集信号的附加特征；所述附加特征包括占空比和/或AMDF过均值率；

确定单元，用于根据包含有所述附加特征的采集信号和预先训练好的网络模型，识别所述采集信号的振动类型，并根据所述振动类型，确定光纤入侵事件类型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。