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分布式光纖振動監(jiān)測系統(tǒng)對防護區(qū)域的保護過程是：通過系統(tǒng)監(jiān)測光纜的振動并實時采集振動信號，然后對振動信號行為進行識別，識別出具有破壞性的行為后，系統(tǒng)進行預警或告警，前往現(xiàn)場處置破壞行動。所以對振動信號進行準確識別，是目前市場的一個強需求。

對于振動信號的識別方法有很多，有通過對振動信號幅值的強弱，頻率，持續(xù)時間進行識別的，也有通過支持向量機SVM進行的，還有通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（簡稱CNN）進行AI識別的。

在當前一切都想往AI靠的大環(huán)境下，CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型倍受歡迎。那么如何通過CNN對振動信號進行識別呢？

我們在用CNN做識別前，需要先搭建自己的CNN模型。我們首先需要對振動點進行特征采樣，例如安靜環(huán)境下的樣本，有挖掘機挖掘等破壞行為時候的樣本，采樣時長我們設(shè)置為3秒，這樣我們就可以獲取到一系列的3秒鐘時長的不同行為下的振動樣本數(shù)據(jù)。

我們把這3秒鐘的振動數(shù)據(jù)讀取，其實就是一個一維的數(shù)組，我們把該數(shù)據(jù)可視化到圖形上，可以得到一系列的波形圖。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們一般都是輸入二維的tensor矩陣，所以我們可以把3秒鐘的一維數(shù)組，假設(shè)10000個數(shù)，可以轉(zhuǎn)換成一個100*100的二維數(shù)組。

二維卷積（nn.Conv2d）是最常用的卷積，我們可以多次二維卷積，然后最大池化（MaxPool2d）等操作，搭建自己的模型。

剩余的即是訓練數(shù)據(jù)，及修改參數(shù)調(diào)整模型準確度的工作了。

當數(shù)據(jù)樣本足夠多，理論上模型更精準。這樣當現(xiàn)場一個3S的振動數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)到模型庫后，立即可以識別是否具有破壞性。