Deep Learning Based Threat Classification for Fiber Optic Distributed Acoustic Sensing Using SNR Dependent Data Generation

Authors : Emre UZUNDURUKAN, Ali KARA

Pages : 4-12

Doi:10.5281/zenodo.3977620

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2020-12-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, SNR bağımlı veri tabanı oluşturmak ve fiber optik dağıtılmış akustik algılama insert ignore into journalissuearticles values(DAS); sistemler için sismik olayları sınıflandırmak yöntemi önerilmiştir. DAS sinyallerini almak için optik zaman alanı reflektometrisi insert ignore into journalissuearticles values(OTDR); kullanılmıştır. Önerilen veri oluşturma yöntemi, gerçek kanal gürültü özelliklerine dayanan farklı SNR değerlerine sahip sinyaller üretir. Bu şekilde, sınırlı veri kümesinden, çekiç vuruşu, kazma ile kazma ve kürekle kazma gibi üç farklı sismik olaydan oluşan büyük veri kümesi elde edilmiştir. Sınıflandırma bölümünde, üç farklı sismik olayı tanımlamak için iki farklı Derin Öğrenme algoritması insert ignore into journalissuearticles values(Evrişimsel Sinir Ağları ve tam bağlantılı sinir ağları); kullanılır. Sonuçlar, üç farklı SNR aralığı için dikkate değer tanımlama doğruluğunun elde edildiğini göstermektedir
Keywords : Dağıtık akustik algılama, Derin öğrenme sınıflandırması, Optik zaman alanı yansıtma ölçüsü, Sismik olay sınıflandırması