CN114241266A - 一种光缆智能预警的处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种光缆智能预警的处理方法及系统，其中，该方法包括：构建虚拟光缆分布图；通过相位敏感光时域反射技术，获得虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；获得标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；根据瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；将第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入光缆异常评估模型，获得第一输出信息，第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；根据第一光缆的异常评估信息和虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

Description

一种光缆智能预警的处理方法及系统

技术领域

本发明涉及通信设备安全技术领域，具体涉及一种光缆智能预警的处理方法及系统。

背景技术

光缆由多根光纤固定成束，然后外加保护外壳并加以其他保护措施制成，用于信息的通信传输。

光缆在建设和使用的过程中需要进行安全预警，保证光缆不被外界因素损坏而影响通信传输。目前对于光缆安全预警的方法主要通过监测光缆路径是否发生振动，然后通过人工排查检修。

在实现本申请中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中光缆安全预警的方法仅能够检测光缆路径附近是否发生振动，无法准确定位振动位置以及振动事件，存在着光缆安全预警不够准确、不够智能的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种光缆智能预警的处理方法及系统，用于针对解决现有技术中光缆安全预警的方法仅能够检测光缆路径附近是否发生振动，无法准确定位振动位置以及振动事件，因此而存在的光缆安全预警不够准确、不够智能的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种光缆智能预警的处理方法及系统。

本申请的第一个方面，提供了一种光缆智能预警的处理方法，所述方法应用于一种光缆智能预警的处理系统，所述方法包括：构建虚拟光缆分布图；通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

本申请的第二个方面，提供了一种光缆智能预警的处理系统，所述系统包括：第一构建单元，所述第一构建单元用于构建虚拟光缆分布图；第一处理单元，所述第一处理单元用于通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；第一获得单元，所述第一获得单元用于获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；第二处理单元，所述第二处理单元用于根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；第三处理单元，所述第三处理单元用于将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；第四处理单元，所述第四处理单元用于根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

本申请的第三个方面，提供了一种光缆智能预警的处理系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。

本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请提供的技术方案通过构建光缆分布途径的虚拟光缆分布图，然后获得虚拟光缆分布图内用于标定光缆分布位置的标定数据集，进一步获得标定数据集内光缆不同分布位置的瑞利散射光信息集，同时获得标定数据集内光缆不同分布位置的敲击振动声波信息集，瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集基于光缆位置一一对应，通过该瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集对神经网络模型进行训练，获得光缆异常评估模型，基于该光缆异常评估模型，将实际发生振动事件时采集获得的实际振动信息和光缆的实际瑞利散射光信息输入该光缆异常评估模型，即可得到对应的异常评估信息，基于该异常评估信息进行光缆的安全预警。本申请基于相位敏感光时域反射技术，采用标定工具，通过振动事件和瑞利散射光对光缆各个位置进行标定，构建获得虚拟光缆分布图，能够准确获得光缆分布区域和路径，提升光缆安全预警的效率和准确性，然后将构建虚拟光缆分布图采用的标定数据集训练神经网络模型，训练获得的光缆异常评估模型能够在发生振动时间时根据振动信息和瑞利散射光信息准确预测发生振动的位置以及对应的振动事件，并根据虚拟光缆分布图进行光缆安全预警的准确定位，能够有效提升光缆安全预警的效率和准确率，保证光缆安全进行通信传输，构建了智能的光缆安全预警方法，无需人工计算光缆安全预警位置，降低人工参与度，达到提升光缆安全预警智能性和准确性的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请提供的一种光缆智能预警的处理方法流程示意图；

图2为本申请提供的一种光缆智能预警的处理方法中构建虚拟光缆分布图的流程示意图；

图3为本申请提供的一种光缆智能预警的处理方法中获得标定数据集的流程示意图；

图4为本申请提供了一种光缆智能预警的处理系统结构示意图；

图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一构建单元11，第一处理单元12，第一获得单元13，第二处理单元14，第二获得单元15，第三处理单元16，第四处理单元17，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请通过提供了一种光缆智能预警的处理方法及系统，用于针对解决现有技术中光缆安全预警的方法仅能够检测光缆路径附近是否发生振动，无法准确定位振动位置以及振动事件，因此而存在的光缆安全预警不够准确、不够智能的技术问题。

申请概述

光缆是基于光的全反射原理进行通信传输的线缆组件，其由多根光纤固定成束，然后外加保护外壳，并加以加强钢丝、缆芯、填充物等其他保护措施制成。光缆在建设和使用的过程中需要进行安全预警，保证光缆不被外界的机械施工、重型车辆碾压等因素而损坏，进而避免影响通信传输。目前对于光缆安全预警的方法主要通过监测光缆路径是否发生振动，然后通过人工排查是否发现损坏，保证光缆能够安全工作。现有技术中光缆安全预警的方法仅能够检测光缆路径附近是否发生振动，无法准确定位振动位置以及振动事件，存在着光缆安全预警不够准确、不够智能的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请通过构建光缆分布途径的虚拟光缆分布图，然后获得虚拟光缆分布图内用于标定光缆分布位置的标定数据集，进一步获得标定数据集内光缆不同分布位置的瑞利散射光信息集，同时获得标定数据集内光缆不同分布位置的敲击振动声波信息集，瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集基于光缆位置一一对应，通过该瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集对神经网络模型进行训练，获得光缆异常评估模型，基于该光缆异常评估模型，将实际发生振动事件时采集获得的实际振动信息和光缆的实际瑞利散射光信息输入该光缆异常评估模型，即可得到对应的异常评估信息，基于该异常评估信息进行光缆的安全预警。

在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种光缆智能预警的处理方法，所述方法应用于一种光缆智能预警的处理系统，所述方法包括：

S100：构建虚拟光缆分布图；

具体而言，虚拟光缆分布图为本申请提供方法中所构建的，用于展示光缆在一预定区域内的分布范围以及铺设路径，根据该虚拟光缆分布图可清楚获得该预定区域内光缆铺设的位置、光缆走向、光缆长度等等。并且，本申请提供的方法中的虚拟光缆分布图在进一步的建设过程中还可进行同步的更新，以获取最为准确的虚拟光缆分布图。

上述的光缆智能预警的处理系统还与一标定工具通信连接，如图2所示，本申请提供的方法中的步骤S100包括：

S110：通过所述标定工具对不同光缆进行标定，获得所述标定数据集；

S120：获得光缆芯长度信息；

S130：根据所述标定数据集和所述光缆芯长度信息，获得不同光缆的位置信息；

S140：根据所述不同光缆的位置信息，构建虚拟光缆分布图。

具体而言，上述的标定工具是用于对光缆位置进行标定，确定光缆分布位置和路径的工具，其可为一个工具或多个工具的集合。本申请提供的方法中，标定工具用于敲击光缆附近位置产生振动，以及基于卫星地图获取光缆附近位置的经纬度坐标，以及收集光缆附近发生振动时产生的声波信号，以及光缆附近发生振动时光纤内的瑞利散射光信息。然后基于上述的敲击位置、经纬度坐标、声波信号、瑞利散射光信息构建标定数据集。

进一步地，光缆在铺设的过程中有多种位置，形成不同类别的光缆，对于不同的光缆，需要采用不同的标定方式进行标定。

本申请提供的方法中的步骤S110包括：

S111：获得所述不同光缆的属性信息；

S112：根据所述不同光缆的属性信息，对所述光缆进行类别划分，获得第一分类结果，所述第一分类结果包括架空光缆、延高架桥光缆、过街光缆和转角光缆；

S113：根据所述分类结果中不同类别光缆的特征信息，确定与所述不同类别光缆相对应的标定方式；

S114：按照不同的所述标定方式对不同类别光缆进行标定，获得所述标定数据集。

具体而言，在铺设光缆的过程中，根据不同光缆铺设图纸的图纸设计信息，作为不同光缆的属性信息。基于该不同光缆的属性信息，对光缆进行类别划分，获得第一分类结果。示例性地，上述第一分类结果包括架空光缆、延高架桥光缆、过街光缆和转角光缆。

基于上述的第一分类结果，对于不同的光缆，需要采用不同的标定方式。根据不同类别光缆铺设分布的特征信息，设置不同的标定方式，示例性地，对于架空光缆，标定其前段、中段和末段，即可标定获得架空光缆的整个分布路径。对于延高架桥光缆，标定其前段和末段，即可获得延高架桥光缆的整个分布路径。对于城市中的过街光缆，标定其经过每条街道的过街前的位置和过街后的位置，即可获得过街光缆的整个分布路径。对于转角光缆，标定其转角前的位置和转角后的位置，即可获得转角光缆的整个分布路径。

基于上述的不同的标定方式，对不同类别的光缆进行标定即可。本申请提供的方法通过获得光缆铺设时的属性信息，对分布在不同位置的光缆进行分类，按照不同类别光缆进行不同位置的标定，能够提升光缆标定的准确性和标定效率，节省成本，并达到提升标定准确性和虚拟光缆分布图的准确性的技术效果。

如图3所示，本申请提供的方法中的步骤S114包括：

S114-1：根据不同的所述标定方式获得不同类别光缆不同位置反射的瑞利散射光信息和敲击振动声波信息；

S114-2：根据不同位置反射的所述瑞利散射光和所述敲击振动声波信息，确定不同类别光缆的位置坐标；

S114-3：根据所述位置坐标，获得所述不同类别光缆的经纬度信息；

S114-4：根据所述不同类别光缆的经纬度信息，获得所述标定数据集。

具体而言，光缆由多根光纤扎成束，然后通过外加保护壳并加以加强钢丝、缆芯、填充物等其他保护措施制成。其中，光纤用于通信传输，光纤在制备的过程中，玻璃处于熔融的状态，在拉制的过程中，光纤内的分子随机分布，导致光纤内不同位置处的密度不同，进而导致了光纤的密度涨落，相当于在光纤内掺入了部分小颗粒，而这些小颗粒的尺寸小于光的波长。

光纤在通过光信号进行通信传输的过程中，一部分光由于上述的密度涨落而发生散射，散射出的光即为瑞利散射光。由于光纤生产过程中参数是稳定的，因此，光纤在应用过程中，其内的瑞利散射光也是稳定的。但是当光纤在外界发生振动时，光纤发生形变，则形变处的折射率改变，从而导致其内的瑞利散射光发生变化，致使形变处的相位发生变化。

基于上述原理，相位敏感光时域反射技术可在光缆受外界振动事件影响时，通过光电检测获得光纤内的光信号收据，进而得到光缆不同位置外界发生振动时的瑞利散射光信息集，再通过干涉仪基于相应的调解算法解调出光缆振动事件处的振动信息，完成光缆外发生振动事件时的定位，得到光缆位置与瑞利散射光信息一一对应的数据集，即为用于构建上述虚拟光缆分布图的标定数据集。

如此，基于上述不同的标定方式对光缆进行标定，首先，根据光缆的不同类型确定标定方式内的标定位置，然后，采用上述的标定工具进行标定。

下面示例性地说明光缆的标定过程，但不作为本申请的限制。采用标定工具敲击光缆附近的待标定位置，使光缆产生振动，并且使光纤发生一定程度的形变，然后通过标定工具在一定位置采集获得敲击传播获得的敲击振动声波信息，以及通过光纤传播的瑞利散射光信息。在敲击标定的过程中，可采用不同的敲击工具模拟光缆预警可能发生的振动事件，例如施工或重型汽车经过，进而得到模拟光缆预警发生振动事件时的敲击振动声波信息以及瑞利散射光信息。

重复上述步骤，采用标定工具进行待标定光缆多个待标定位置处的敲击振动声波信息和瑞利散射光信息。以及，同时根据标定工具配合电子地图获得待标定位置的位置坐标，进而获得对应待标定位置的经纬度信息。然后，结合多个待标定位置的上述敲击振动声波信息、瑞利散射光信息和经纬度信息，作为用于构建上述虚拟光缆分布图的标定数据集。

本申请提供的方法通过按照不同的标定方式对光缆待标定位置进行标定，基于相位敏感光时域反射技术，采集获得光缆待标定位置的瑞利散射光信息、以及敲击振动声波信息和经纬度信息，将显示位置和敲击标定位置结合，获得标定数据集，能够构建出准确的虚拟光缆分布图，进而在进行光缆预警时，能够基于位敏感光时域反射技术结合现实坐标，准确定位预警位置，达到提升光缆预警准确性的技术效果。

进一步地，获得标定数据集之后，基于光缆铺设时的图纸信息，自动获得光缆的光缆芯长度信息，结合待标定位置的位置坐标，即标定数据集内各标定位置的经纬度信息，综合该光缆芯长度信息和经纬度信息，确定光缆路径信息以及长度信息，得到光缆分布的位置信息，然后基于该位置信息，构建上述的虚拟光缆分布图。

基于光缆芯长度信息结合标定数据集，能够避免标定数据集内的信息不准确，对其内的各标定位置进行距离的加和计算，再与光缆芯长度信息进行校对，确认各标定位置是否准确，能够有效提升虚拟光缆分布图的准确性。

S200：通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；

S300：获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；

具体而言，基于上述的虚拟光缆分布图内以及相位敏感光时域反射技术，获取构建虚拟光缆分布图采用的标定数据集中不同标定位置不同敲击条件下的瑞利散射光信息集。以及获得标定数据集中不同标定位置载不同敲击条件下的敲击振动声波信息集。

S400：根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；

具体而言，将上述的瑞利散射光信息集和敲击振动声波信息集作为训练数据，对神经网络模型(Nerual Network)采用多组训练数据进行训练，每组训练数据中均包括：瑞利散射光信息、敲击振动声波信息和用于标识异常评估信息的标识信息，训练完成获得光缆异常评估模型。

具体地，本申请提供的方法中的神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，并包括多个神经元，神经元之间的连接为不同输入数据对输出预测结果影响的权重，将瑞利散射光信息、敲击振动声波信息和用于标识异常评估信息的标识信息组成的训练数据输入输入层，进行监督训练，训练至神经网络的输出结果达到收敛状态，则训练结束。

本申请提供的方法中还可将标定数据集中的瑞利散射光信息、敲击振动声波信息进行拆分，拆分为训练数据集和验证数据集，训练数据集用于对神经网络进行训练，验证数据集用于验证模型的预测结果，避免出现过拟合等情况。

S500：获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；

训练获得光缆异常评估模型后，可基于相位敏感光时域反射技术进行实时的光缆预警，在光缆的某一处外界发生振动事件时，采集获得光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息，该实际振动信息即为实际振动声波信息。

S600：将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；

进一步地，将该实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入上述的光缆异常评估模型，进行分析处理，根据实际振动信息和实际瑞利散射光信息获得第一输出信息，第一输出信息内包括光缆预警的异常评估信息。该异常评估信息包括该次振动事件对应的振动位置信息，以及根据实际振动信息和实际瑞利散射光信息类型预测获得的振动事件的类型信息。

S700：根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

本申请提供的方法中的步骤S700包括：

S710：根据所述虚拟光缆分布图，获得所述第一光缆的位置坐标信息；

S720：根据所述位置坐标信息和所述异常评估信息，获得所述第一光缆异常预警信息。

具体而言，上述的异常评估信息内包括实际振动信息和实际瑞利散射光信息对应的位置信息以及相应振动事件的类型，例如外部施工或重型汽车路过等。可进一步判断该位置信息接近于标定数据集内的哪个标定位置，结合构建的虚拟光缆分布图，获得第一光缆发生振动事件的坐标范围，即为位置坐标信息。

然后基于该位置坐标信息和异常评估信息，获得第一光缆异常预警信息，其内包括第一光缆外发生振动事件的坐标范围信息以及对应的振动事件类型信息，根据该第一光缆异常预警信息，相关光缆工作人员可迅速获得相关预警位置以及预警事件类型，对第一光缆进行针对性的预警和检修，防止光缆损坏。

本申请基于相位敏感光时域反射技术，采用标定工具，通过振动事件和瑞利散射光对光缆各个位置进行标定，构建获得虚拟光缆分布图，能够准确获得光缆分布区域和路径，提升光缆安全预警的效率和准确性，然后将构建虚拟光缆分布图采用的标定数据集训练神经网络模型，训练获得的光缆异常评估模型能够在发生振动时间时根据振动信息和瑞利散射光信息准确预测发生振动的位置以及对应的振动事件，并根据虚拟光缆分布图进行光缆安全预警的准确定位，能够有效提升光缆安全预警的效率和准确率，保证光缆安全进行通信传输，构建了智能的光缆安全预警方法，无需人工计算光缆安全预警位置，降低人工参与度，达到提升光缆安全预警智能性和准确性的技术效果。

本申请提供的方法中的步骤S114之后，还包括：

S115：获得人工巡检数据集；

S116：通过所述人工巡检数据集对所述标定数据集进行修正，获得修正标定数据集；

S117：根据所述修正标定数据集，更新所述虚拟光缆分布图。

具体而言，在基于相位敏感光时域反射技术进行标定采集标定数据集的过程中，由于光信号和声波传播过程中可能会出现的干扰，以及经纬度信息可能会出现的误差等因素，会导致敲击振动声波信息和瑞利散射光信息在一定程度上会出现误差，具体表现于振动声波信息和瑞利散射光信息对应的位置与经纬度信息对应的位置出现偏差，因此，需要对标定数据集进行查勘校正。

基于人工巡检，检测获得光缆标定数据集内各标定位置的位置信息，得到人工巡检数据集，判断标定数据集内的敲击振动声波信息和瑞利散射光信息对应的振动标定位置、标定位置的经纬度信息和人工巡检数据集内的标定位置信息是否一致，若一致，则证明标定数据集准确。若不一致，则证明标定数据集内出现一定误差，需要重新标定或根据人工巡检数据集进行位置信息的修正，得到修正标定数据集，然后以修正标定数据集为数据基础，结合光缆芯长度更新虚拟光缆分布图。

本申请提供的方法通过采集获得人工巡检数据集，对标定数据集进行修正，减少标定数据集可能存在的误差，提升光缆标定的准确性，进一步提升虚拟光缆分布图的准确性，最终达到提升光缆预警准确性和效率的技术效果。

综上所述，本申请提供的方法基于相位敏感光时域反射技术，标定采集获得光缆路径上不同标定位置处不同振动类型下的瑞利散射光信息集、敲击振动声波信息集，并结合不同标定位置处的经纬度信息，构建标定数据集，进而结合光缆芯长度构建获得虚拟光缆分布图，能够准确获得光缆分布区域和路径，提升光缆安全预警的效率和准确性，然后将构建虚拟光缆分布图采用的标定数据集训练神经网络模型，训练获得的光缆异常评估模型能够在发生振动时间时根据振动信息和瑞利散射光信息准确预测发生振动的位置以及对应的振动事件，并根据虚拟光缆分布图进行光缆安全预警的准确定位，能够有效提升光缆安全预警的效率和准确率，保证光缆安全进行通信传输，构建了智能的光缆安全预警方法，无需人工计算光缆安全预警位置，降低人工参与度，达到提升光缆安全预警智能性和准确性的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种光缆智能预警的处理方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种光缆智能预警的处理系统，其中，所述系统包括：

第一构建单元11，所述第一构建单元11用于构建虚拟光缆分布图；

第一处理单元12，所述第一处理单元12用于通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；

第一获得单元13，所述第一获得单元13用于获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；

第二处理单元14，所述第二处理单元14用于根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；

第二获得单元15，所述第二获得单元15用于获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；

第三处理单元16，所述第三处理单元16用于将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；

第四处理单元17，所述第四处理单元17用于根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

进一步的，所述系统还包括：

第五处理单元，所述第五处理单元用于通过所述标定工具对不同光缆进行标定，获得所述标定数据集；

第三获得单元，所述第三获得单元用于获得光缆芯长度信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述标定数据集和所述光缆芯长度信息，获得不同光缆的位置信息；

第二构建单元，所述第二构建单元用于根据所述不同光缆的位置信息，构建虚拟光缆分布图。

进一步的，所述系统还包括：

第五获得单元，所述第五获得单元用于获得所述不同光缆的属性信息；

第六处理单元，所述第六处理单元用于根据所述不同光缆的属性信息，对所述光缆进行类别划分，获得第一分类结果，所述第一分类结果包括架空光缆、延高架桥光缆、过街光缆和转角光缆；

第七处理单元，所述第七处理单元用于根据所述分类结果中不同类别光缆的特征信息，确定与所述不同类别光缆相对应的标定方式；

第八处理单元，所述第八处理单元用于按照不同的所述标定方式对不同类别光缆进行标定，获得所述标定数据集。

进一步的，所述系统还包括：

第九处理单元，所述第九处理单元用于根据不同的所述标定方式获得不同类别光缆不同位置反射的瑞利散射光信息和敲击振动声波信息；

第十处理单元，所述第十处理单元用于根据不同位置反射的所述瑞利散射光和所述敲击振动声波信息，确定不同类别光缆的位置坐标；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述位置坐标，获得所述不同类别光缆的经纬度信息；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述不同类别光缆的经纬度信息，获得所述标定数据集。

进一步的，所述系统还包括：

第八获得单元，所述第八获得单元用于获得人工巡检数据集；

第十一处理单元，所述第十一处理单元用于通过所述人工巡检数据集对所述标定数据集进行修正，获得修正标定数据集；

第十二处理单元，所述第十二处理单元用于根据所述修正标定数据集，更新所述虚拟光缆分布图。

进一步的，所述系统还包括：

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述虚拟光缆分布图，获得所述第一光缆的位置坐标信息；

第十三处理单元，所述第十三处理单元用于根据所述位置坐标信息和所述异常评估信息，获得所述第一光缆异常预警信息。

实施例三

基于与前述实施例中一种光缆智能预警的处理方法相同的发明构思，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一内的方法。

示例性电子设备

下面参考图5来描述本申请的电子设备，

基于与前述实施例中一种光缆智能预警的处理方法相同的发明构思，本申请还提供了一种光缆智能预警的处理系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行实施例一所述方法的步骤。

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种光缆智能预警的处理方法。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidState Disk，SSD))等。

本申请中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种光缆智能预警的处理方法，其特征在于，所述方法应用于一种光缆智能预警的处理系统，所述方法包括：

构建虚拟光缆分布图；

通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；

获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；

根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；

获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；

将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；

根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统与一标定工具通信连接，所述构建虚拟光缆分布图，包括：

通过所述标定工具对不同光缆进行标定，获得所述标定数据集；

获得光缆芯长度信息；

根据所述标定数据集和所述光缆芯长度信息，获得不同光缆的位置信息；

根据所述不同光缆的位置信息，构建虚拟光缆分布图。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述标定工具对不同光缆进行标定，获得标定数据集，包括：

获得所述不同光缆的属性信息；

根据所述不同光缆的属性信息，对所述光缆进行类别划分，获得第一分类结果，所述第一分类结果包括架空光缆、延高架桥光缆、过街光缆和转角光缆；

根据所述分类结果中不同类别光缆的特征信息，确定与所述不同类别光缆相对应的标定方式；

按照不同的所述标定方式对不同类别光缆进行标定，获得所述标定数据集。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照不同的所述标定方式对不同类别光缆进行标定，获得所述标定数据集，包括：

根据不同的所述标定方式获得不同类别光缆不同位置反射的瑞利散射光信息和敲击振动声波信息；

根据不同位置反射的所述瑞利散射光和所述敲击振动声波信息，确定不同类别光缆的位置坐标；

根据所述位置坐标，获得所述不同类别光缆的经纬度信息；

根据所述不同类别光缆的经纬度信息，获得所述标定数据集。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述标定工具对不同光缆进行标定，获得标定数据集之后，包括：

获得人工巡检数据集；

通过所述人工巡检数据集对所述标定数据集进行修正，获得修正标定数据集；

根据所述修正标定数据集，更新所述虚拟光缆分布图。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息，包括：

根据所述虚拟光缆分布图，获得所述第一光缆的位置坐标信息；

根据所述位置坐标信息和所述异常评估信息，获得所述第一光缆异常预警信息。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型，包括：

将所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集输入所述神经网络进行训练，直到所述神经网络达到收敛状态，获得所述光缆异常评估模型。

8.一种光缆智能预警的处理系统，其特征在于，所述系统包括：

第一构建单元，所述第一构建单元用于构建虚拟光缆分布图；

第一处理单元，所述第一处理单元用于通过相位敏感光时域反射技术，获得所述虚拟光缆分布图内标定数据集中的不同标定位置的瑞利散射光信息集；

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得所述标定数据集中的不同标定位置的敲击振动声波信息集；

第二处理单元，所述第二处理单元用于根据所述瑞利散射光信息集和所述敲击振动声波信息集对神经网络进行训练，获得光缆异常评估模型；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息；

第三处理单元，所述第三处理单元用于将所述第一光缆的实际振动信息和实际瑞利散射光信息输入所述光缆异常评估模型，获得第一输出信息，所述第一输出信息包括第一光缆的异常评估信息；

第四处理单元，所述第四处理单元用于根据所述第一光缆的异常评估信息和所述虚拟光缆分布图，获得第一光缆异常预警信息。

9.一种光缆智能预警的处理系统，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

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