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摘要團(tuán)隊(duì)通過回顧Φ-OTDR等關(guān)鍵技術(shù)原理,分析了光纖傳感在長距離、高分辨率、大動(dòng)態(tài)范圍監(jiān)測中的獨(dú)特價(jià)值,并從人工智能算法的角度探討了如何在數(shù)據(jù)采集、降噪、特征提取與模式識(shí)別等環(huán)節(jié)提升系統(tǒng)的智能化與適應(yīng)性。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,南方科技大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院副院長、電子與電氣工程系研究員邵理陽團(tuán)隊(duì)聯(lián)合國家管網(wǎng)集團(tuán)、深圳市燃?xì)饧瘓F(tuán)、香港理工大學(xué)、深圳清華大學(xué)研究院等單位,在國際學(xué)術(shù)期刊PhotoniX上發(fā)表題為“Artificial intelligence-driven distributed acoustic sensing technology and engineering application”的特邀綜述論文。從重大工程應(yīng)用與多學(xué)科交叉的視角出發(fā),系統(tǒng)論述了人工智能驅(qū)動(dòng)的分布式聲波傳感(AI+DAS)技術(shù)在基礎(chǔ)設(shè)施健康監(jiān)測、油氣管道安全預(yù)警、智能周界防護(hù)以及地震監(jiān)測預(yù)警等關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢與發(fā)展?jié)摿Α?br /> 
  團(tuán)隊(duì)通過回顧Φ-OTDR等關(guān)鍵技術(shù)原理,分析了光纖傳感在長距離、高分辨率、大動(dòng)態(tài)范圍監(jiān)測中的獨(dú)特價(jià)值,并從人工智能算法的角度探討了如何在數(shù)據(jù)采集、降噪、特征提取與模式識(shí)別等環(huán)節(jié)提升系統(tǒng)的智能化與適應(yīng)性。從交通、能源和安全三個(gè)重大工程領(lǐng)域的應(yīng)用場景和需求出發(fā),展示了AI在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)解析和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面的顯著效果,同時(shí)也討論了在高質(zhì)量數(shù)據(jù)集缺乏、算法復(fù)雜度高及多場景融合難度大等方面仍需面對的挑戰(zhàn)。通過對技術(shù)趨勢與跨學(xué)科融合的探索,讀者能夠更全面地了解到AI+DAS技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀與未來走向,為在更多行業(yè)和應(yīng)用場景中推進(jìn)相關(guān)研究與實(shí)踐提供有益參考。
 
圖1 AI驅(qū)動(dòng)的DAS基礎(chǔ)及其工程應(yīng)用
 
  對于未來該領(lǐng)域的發(fā)展,團(tuán)隊(duì)將通過無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來減少對高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴,同時(shí)積極探索輕量化模型,解決邊緣設(shè)備算法部署問題。這將拓寬DAS技術(shù)在資源受限環(huán)境中的應(yīng)用邊界,推動(dòng)多學(xué)科深度融合和大規(guī)模傳感網(wǎng)絡(luò)建設(shè),助力工程安全和社會(huì)發(fā)展。
 
  邵理陽為論文第一作者、唯一通訊作者,南方科技大學(xué)為第一單位。本研究得到國家自然科學(xué)基金、深圳市科創(chuàng)局、鵬城實(shí)驗(yàn)室“智能傳感”重大專項(xiàng)資助支持。

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