Vehicle Detection and Classification Using Distributed Fiber Optic Acoustic Sensing

特征提取 分布式声传感 计算机科学 支持向量机 信号处理 人工智能 光纤 振动 小波 模式识别(心理学) 光纤传感器 声学 数字信号处理 电信 计算机硬件 物理
作者
Huiyong Liu,Jihui Ma,Tuanwei Xu,Wenfa Yan,Lilong Ma,Xi Zhang
出处
期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:69 (2): 1363-1374 被引量:102
标识
DOI:10.1109/tvt.2019.2962334
摘要

This paper presents a vehicle detection and classification system using distributed fiber-optic acoustic sensing (DAS) technology and describes a comprehensive classification method including signal processing and feature extraction. This sensing device is based on Rayleigh scattering light and is used for real-time vehicle detection, classification, and speed estimation. Distributed acoustic signals from an arbitrary point can be detected and located through DAS technology which can provide fully distributed acoustic information along the entire fiber link. This technology utilizes sensing fiber in the form of distributed sensors to collect traffic vibration signals and then extracts several features from the signals to estimate the vehicle count and identify vehicle categories. According to the vehicle vibration signal characteristics, the wavelet-denoising algorithm and dual-threshold algorithm are improved. The improved algorithm is used to reconstruct the signal for feature extraction, and the vehicle count and speed are obtained. When all features have been extracted, the classification of vehicle types is implemented by a support vector machine classifier. The validation data (using a distributed fiber-optic acoustic sensor) demonstrate that the vehicle detection accuracy is higher than 80%, the speed estimation error is less than 5%, and the vehicle classification accuracy is higher than 70%.
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