摘要
本发明涉及光纤事件检测技术领域，公开了一种φ‑OTDR事件检测方法、系统、设备及介质，包括：获取原始相位敏感型光时域反射仪光纤信号数据，并进行第一处理；构建基于残差网络的深度学习模型，使用训练集对深度学习模型进行训练，并通过验证集评估性能，根据评估结果调整超参数以优化模型；将第一处理后的数据输入训练好的基于残差网络的深度学习模型中提取光纤信号的高层次特征，并根据高层次特征进行事件的识别和分类。本发明解决了当前OTDR事件检测信号噪声干扰、模型对细微事件提取能力不足、深度学习模型收敛速度慢及泛化能力不强的问题，实现光纤事件的自动化精准识别，大幅提高光纤故障诊断的效率和可靠性。
