Un enfoque ligero de aprendizaje profundo para detectar señales de intrusión externa de un sistema de sensor de fibra óptica basado en Red Residual Eficiente Temporal
Autores: Wang, Yizhao; Guo, Ziye; Luo, Haitao; Liu, Jing; Zhou, Ruohua
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un enfoque ligero de aprendizaje profundo para detectar señales de intrusión externa de un sistema de sensor de fibra óptica basado en Red Residual Eficiente Temporal
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Sistemas de sensores de fibra óptica
Modelo de aprendizaje profundo
Red Residual Eficiente Temporal (TEResNet)
Detección de intrusiones
Ligero
Túneles de metro
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales profundas se han aplicado ampliamente a sistemas de sensores de fibra óptica, donde la detección de intrusiones externas en túneles de metro es un desafío importante; por lo tanto, cómo lograr el equilibrio óptimo entre el consumo de recursos y la precisión es una cuestión crítica.
Descripción
Las redes neuronales profundas se han aplicado ampliamente a sistemas de sensores de fibra óptica, donde la detección de intrusiones externas en túneles de metro es un desafío importante; por lo tanto, cómo lograr el equilibrio óptimo entre el consumo de recursos y la precisión es una cuestión crítica.