1. 本选题研究的目的及意义
纤维光学分布式传感（FOD）技术作为一种新兴的传感技术，近年来在结构健康监测、环境监测、管道泄漏检测等领域展现出巨大的应用潜力。
FOD技术基于光纤瑞利散射、布里渊散射或拉曼散射等原理，通过分析光纤中传输的光信号的变化，实现对沿光纤分布的温度、应变、振动等物理量的连续监测。
传统的FOD事件检测方法主要依赖于人工经验或基于阈值的算法，存在着检测精度低、抗干扰能力弱、难以识别复杂事件等局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，FOD技术和CNN技术都取得了显著的进展，并逐渐开始应用于各个领域。
1. 国内研究现状
国内学者在FOD事件检测方面开展了大量的研究工作，取得了一系列的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.深入研究FOD传感原理和CNN基本原理，分析CNN应用于FOD事件检测的可行性。
2.收集和分析不同类型FOD事件的数据，建立FOD事件数据集，为CNN模型训练和测试提供数据基础。
3.设计基于CNN的FOD事件检测模型，包括数据预处理、CNN模型结构设计、模型训练和优化等环节。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际应用相结合的研究方法，逐步开展以下工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解FOD技术、CNN技术以及FOD事件检测方法的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据采集与分析阶段：利用FOD传感系统采集不同类型FOD事件的数据，对数据进行预处理和分析，建立FOD事件数据集，为CNN模型训练和测试提供数据支持。
3.CNN模型设计与训练阶段：设计基于CNN的FOD事件检测模型，包括CNN模型结构设计、模型训练和优化等环节。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于CNN的FOD事件检测方法，能够自动提取FOD事件特征，提高FOD事件检测的精度和效率。
2.针对FOD事件的特点，设计合适的CNN模型结构和参数，提高模型的检测精度、泛化能力和计算效率。
3.开发基于CNN的FOD检测系统原型，并在实际应用场景中进行验证，为FOD技术的实际应用提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王国栋, 谢尚群, 蔡佳豪, 等. 基于深度卷积神经网络的光纤入侵信号识别[J]. 光电子·激光, 2019, 30(3): 316-322.
2. 冯志强, 刘畅, 刘永, 等. 基于改进VMD和CNN-LSTM的分布式光纤温度传感系统[J]. 光学学报, 2023, 43(12): 1206003.
3. 黄文超, 邓勇, 周文轩, 等. 基于CNN-GRU的φ-OTDR分布式光纤振动信号识别[J]. 传感技术学报, 2022, 35(12): 1670-1676.
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