機械学習は、壁登りや掘削のような複雑な振動パターンをどのように特定するのに役立ちますか？
分布式光ファイバー音響/振動センシング（DAS/DVSシステム、主に位相感度光ファイバーオプティカル・タイム・ドメイン・リフレクトメトリ \Phi\text{-OTDR} に基づく）または分散型光周波数領域反射（OFDR）技術において、機械学習（ML）と深層学習（DL）は、主に物理信号のノイズ除去、多次元特徴抽出、パターン分類、時空間相関といったステップを通じて、複雑な振動イベント（フェンス/壁のよじ登り、人為的/機械的掘削、車両通行など）の高精度識別と低誤報率アラートを実現します。
1. 物理信号の収集と前処理
壁に敷設された、または埋設されたセンシング光ファイバーに外部物理的摂動（壁の破壊、機械的掘削による衝撃波など）が作用すると、光ファイバーに微小なひずみと応力の変化が生じます。
- 信号変換：検出器は、光ファイバーからの後方ラマン散乱光の位相または強度の変化を収集し、高サンプリングレートの時域振動信号を取得します。
- ノイズ除去前処理：元の信号には、環境背景ノイズ（強風雨、遠距離の交通幹線ノイズなど）が混入していることがよくあります。機械学習システムは、まずウェーブレットノイズ除去（Wavelet Denoising）、経験的モード分解（EMD）、またはオートエンコーダ（Autoencoder）などのアルゴリズムを使用して、信号の信号対雑音比（$\text{SNR}$）を向上させます。
2. 特徴エンジニアリングと時周波数変換
異なる振動源は、時間、周波数、およびエネルギー分布において著しく異なる物理的特徴を示します。
- 時間領域および周波数領域の特徴抽出：
- 壁のよじ登り/攀登：断続的で局所的に突発する低周波インパルス信号として現れ、エネルギーは特定の周波数帯に集中します。
- 機械的掘削/壁の破壊：周期的なパルス繰り返し特性を持つ、連続的で高周波かつ高エネルギーの振動として現れます。
- 環境干渉（例：風雨）：広範囲にわたって、分布的で不規則な広帯域低エネルギーノイズとして現れます。
- スペクトログラムマッピング：短時間フーリエ変換（STFT）または連続ウェーブレット変換（CWT）を使用して、1次元時系列振動信号を2次元の「時周波数画像」（スペクトログラム）にマッピングします。スペクトログラムは、時間と周波数に伴う振動エネルギーの進化形態を同時に表示できます。
3. パターン認識と分類モデル
抽出された特徴または2次元スペクトログラムに基づいて、機械学習および深層学習モデルがパターン認識を行います。
- 従来の機械学習アルゴリズム：サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト（Random Forest）、またはk最近傍法（KNN）を使用し、人工的に構築された時間領域の急峻度、ゼロ交差率、周波数領域のエネルギー分布などの特徴ベクトルを入力して、イベントの高速な二項分類または多項分類を実行します。
- 深層学習畳み込みおよび時系列ネットワーク：
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN / ResNet）：2次元スペクトログラムを入力として使用し、畳み込みカーネルを使用して深いテクスチャと時周波数分布の特徴を自動的に抽出します。これにより、波形が極めて類似した摂動タイプを正確に識別できます。
- リカレントニューラルネットワークおよびTransformer（LSTM / GRU / Spatial-Temporal Transformer）：時間系列の前後相関を導入し、振動プロセスの時間的進化パターン（例：「人員の接触-よじ登り-越過」の連続動作シーケンス）を捉えることで、偶発的な単一の衝突による誤報を大幅に削減します。
4. 時空間相関分析（Spatial-Temporal Analysis）
分布式光ファイバーセンシングは、光ファイバー軸方向の距離 z と時間 t の2次元センシングマトリックスを提供できます。
- 軌跡追跡と空間位置特定：機械学習アルゴリズムは、光ファイバーの位置座標と組み合わせて、光ファイバーに沿って伝播する振動信号の拡散形状を分析します。例えば、人員が壁に沿って移動またはよじ登る場合、振動の中心は空間次元 z で時間 t とともに連続的に変位します。一方、広範囲の降雨は、全線で同期した散発的なノイズとして現れます。
5. センシング媒体と信号品質保証
AI認識アルゴリズムの精度は、光ファイバーセンシング端から伝送される信号の品質と忠実度に大きく依存します。センシング光ファイバーが外部環境の影響を受けて信号減衰またはひずみ伝達の歪みが生じた場合、分類モデルの特徴抽出に直接影響します。
Beijing Dacheng Yongsheng Technology Co., Ltd.（OFSCN®）が提供する金属被覆分布式センシング光ファイバーケーブル（例：OFSCN® 85°C Seamless Steel Tube Fiber Cable）およびマイクロメタルひずみセンサー（例：OFSCN® 85°C OFDR Micro All-Metal Strain Sensor）は、シームレス鋼管または弾性合金管構造を採用しており、外部振動と微小応力を光ファイバーコアに効率的かつ忠実に伝達し、DAS/DVSおよびOFDRなどの機器とバックエンドAIアルゴリズムに高信号対雑音比の物理データ基盤を提供します。
