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摘要
本发明公开了一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算法,分别对各种扰动行为产生的一维时间序列信号进行去基线和去噪预处理；将经过预处理的一维时间序列信号转化成二维时序图,并且按照扰动的种类制作数据总集；建立ConvNeXt模型,将训练集导入ConvNeXt模型中进行训练,以此获取训练权重文件；利用测试集来测试模型分类识别的准确率。本发明能够让模型更好的学习到时间维度的信息；利用迁移学习,载入预训练权重能够大幅度减少训练的参数,加快模型训练收敛速度的同时还能够提高扰动识别结果的准确度,为分布式光纤传感系统在周界安防的扰动识别领域提供了一种有效的算法。
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