Benchmarking Machine Learning Methods for Distributed Acoustic Sensing

要約

分散音響センシング（DAS）テクノロジーは、光ファイバーに沿った微小摂動の検出を通じてリアルタイムの音響信号モニタリングを可能にする革新的な光ファイバーベースのセンシング方法論を表しています。
このセンシングアプローチは、広範な測定範囲、例外的な空間分解能、広範な動的測定スペクトルなど、魅力的な利点を提供します。
機械学習（ML）パラダイムの統合は、データ増強、洗練された前処理技術、高度な音響イベントの分類と認識などの重要なドメインを含むDASテクノロジーの変革の可能性を示します。
MLアルゴリズムを活用することにより、DASシステムは、従来のデータ処理方法から、より自動化されたインテリジェントな分析フレームワークに移行できます。
ML強化DASテクノロジーが提供する計算インテリジェンスは、多様な重要なインフラセクター全体で前例のない監視機能を促進します。
特に注目に値するのは、輸送インフラストラクチャ、エネルギー管理システム、および自然災害監視フレームワークにおけるテクノロジーのアプリケーションで、データ収集の正確さとインテリジェントな意思決定メカニズムの信頼性が最も重要です。
この研究では、DASのデータ認識と解釈のコンテキストで、古典的な機械学習方法論と最先端の深い学習モデルの比較パフォーマンス特性を批判的に検証し、インテリジェントセンシングテクノロジーの進化する状況に関する包括的な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Distributed acoustic sensing (DAS) technology represents an innovative fiber-optic-based sensing methodology that enables real-time acoustic signal monitoring through the detection of minute perturbations along optical fibers. This sensing approach offers compelling advantages, including extensive measurement ranges, exceptional spatial resolution, and an expansive dynamic measurement spectrum. The integration of machine learning (ML) paradigms presents transformative potential for DAS technology, encompassing critical domains such as data augmentation, sophisticated preprocessing techniques, and advanced acoustic event classification and recognition. By leveraging ML algorithms, DAS systems can transition from traditional data processing methodologies to more automated and intelligent analytical frameworks. The computational intelligence afforded by ML-enhanced DAS technologies facilitates unprecedented monitoring capabilities across diverse critical infrastructure sectors. Particularly noteworthy are the technology’s applications in transportation infrastructure, energy management systems, and Natural disaster monitoring frameworks, where the precision of data acquisition and the reliability of intelligent decision-making mechanisms are paramount. This research critically examines the comparative performance characteristics of classical machine learning methodologies and state-of-the-art deep learning models in the context of DAS data recognition and interpretation, offering comprehensive insights into the evolving landscape of intelligent sensing technologies.

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