論文の概要: Benchmarking Machine Learning Methods for Distributed Acoustic Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20681v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 16:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:16.255862
• Title: Benchmarking Machine Learning Methods for Distributed Acoustic Sensing
• Title（参考訳）: 分散音響センシングのためのベンチマーク機械学習手法
• Authors: Shuaikai Shi, Qijun Zong,
• Abstract要約: 分散音響センシング(DAS)技術は、光ファイバーに沿った微小な摂動を検出することによって、リアルタイムの音響信号監視を可能にする。 本研究では,DASデータ認識・解釈の文脈における古典的機械学習手法と最先端ディープラーニングモデルの比較性能特性を批判的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License:
• Abstract: Distributed acoustic sensing (DAS) technology represents an innovative fiber-optic-based sensing methodology that enables real-time acoustic signal monitoring through the detection of minute perturbations along optical fibers. This sensing approach offers compelling advantages, including extensive measurement ranges, exceptional spatial resolution, and an expansive dynamic measurement spectrum. The integration of machine learning (ML) paradigms presents transformative potential for DAS technology, encompassing critical domains such as data augmentation, sophisticated preprocessing techniques, and advanced acoustic event classification and recognition. By leveraging ML algorithms, DAS systems can transition from traditional data processing methodologies to more automated and intelligent analytical frameworks. The computational intelligence afforded by ML-enhanced DAS technologies facilitates unprecedented monitoring capabilities across diverse critical infrastructure sectors. Particularly noteworthy are the technology's applications in transportation infrastructure, energy management systems, and Natural disaster monitoring frameworks, where the precision of data acquisition and the reliability of intelligent decision-making mechanisms are paramount. This research critically examines the comparative performance characteristics of classical machine learning methodologies and state-of-the-art deep learning models in the context of DAS data recognition and interpretation, offering comprehensive insights into the evolving landscape of intelligent sensing technologies.
• Abstract（参考訳）: 分散音響センシング(DAS)技術は、光ファイバーに沿った微小摂動を検出することで、リアルタイムの音響信号監視を可能にする、光ファイバーベースの革新的なセンシング手法である。 このセンシングアプローチは、広い測定範囲、例外的な空間分解能、拡張可能な動的測定スペクトルなど、魅力的な利点を提供する。 機械学習(ML)パラダイムの統合は、データ拡張、高度な前処理技術、高度な音響イベント分類と認識といった重要な領域を含む、DAS技術の変革的なポテンシャルを示す。 MLアルゴリズムを活用することで、DASシステムは従来のデータ処理方法論から、より自動化されインテリジェントな分析フレームワークに移行することができる。 MLに強化されたDAS技術によって提供される計算知能は、様々な重要なインフラセクターにおける前例のないモニタリング機能を促進する。 特に注目すべきは、データ取得の精度と知的意思決定機構の信頼性が最重要となる交通インフラ、エネルギー管理システム、自然災害監視フレームワークにおける技術応用である。 本研究では、DASデータ認識・解釈の文脈における古典的機械学習手法と最先端ディープラーニングモデルの比較性能特性を批判的に検証し、インテリジェント・インテリジェンス技術の進化する景観に関する総合的な洞察を提供する。

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