論文の概要: TransformDAS: Mapping Φ-OTDR Signals to Riemannian Manifold for Robust Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02428v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 15:53:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:32.998647
• Title: TransformDAS: Mapping Φ-OTDR Signals to Riemannian Manifold for Robust Classification
• Title（参考訳）: TransformDAS:ロバスト分類のためのリーマン多様体への ^-OTDR 信号のマッピング
• Authors: Jiaju Kang, Puyu Han, Yang Chun, Xu Wang, Luqi Gong,
• Abstract要約: 位相感度光時間領域反射法(Phi-OTDR)は、工学において広く使われている光ファイバーセンシングシステムである。 Phi-OTDRイベント分類のための機械学習アルゴリズムは、データセットのボリュームと品質を必要とする。 この問題に対処するための有望なアプローチの1つは、生成モデルと少数の実世界のデータを組み合わせて既存のデータを拡張することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.845523526282637
• License:
• Abstract: Phase-sensitive optical time-domain reflectometry ({\Phi}-OTDR) is a widely used distributed fiber optic sensing system in engineering. Machine learning algorithms for {\Phi}-OTDR event classification require high volumes and quality of datasets; however, high-quality datasets are currently extremely scarce in the field, leading to a lack of robustness in models, which is manifested by higher false alarm rates in real-world scenarios. One promising approach to address this issue is to augment existing data using generative models combined with a small amount of real-world data. We explored mapping both {\Phi}-OTDR features in a GAN-based generative pipeline and signal features in a Transformer classifier to hyperbolic space to seek more effective model generalization. The results indicate that state-of-the-art models exhibit stronger generalization performance and lower false alarm rates in real-world scenarios when trained on augmented datasets. TransformDAS, in particular, demonstrates the best classification performance, highlighting the benefits of Riemannian manifold mapping in {\Phi}-OTDR data generation and model classification.
• Abstract（参考訳）: 位相感度光時間領域反射法({\Phi}-OTDR)は、工学において広く使われている光ファイバーセンシングシステムである。 {\Phi}-OTDRイベント分類のための機械学習アルゴリズムは、データセットのボリュームと品質を必要とするが、現時点では、高品質なデータセットは極めて少ない。 この問題に対処するための有望なアプローチの1つは、生成モデルと少数の実世界のデータを組み合わせて既存のデータを拡張することである。 GANをベースとした生成パイプラインにおける {\Phi}-OTDR特徴と、トランスフォーマー分類器における信号特徴の両方を双曲空間にマッピングし、より効率的なモデル一般化を求める。 以上の結果から,現状のモデルでは,拡張データセットでトレーニングした場合の現実シナリオにおいて,より高度な一般化性能と誤報率の低下が示唆された。 特に TransformDAS は最良の分類性能を示し、 {\Phi}-OTDR データ生成とモデル分類におけるリーマン多様体写像の利点を強調している。

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