基于零次学习的分布式光纤传感系统未知新事件识别技术研究，资助金额：10万元。

      施羿，博士，硕士生导师，2018年博士毕业于天津大学仪器科学与技术专业，2016~2017年至美国伊利诺伊大学芝加哥分校交流访学。2018年受聘于汕头大学工学院电子系，长期从事光纤传感技术研究，包括分布式光纤振动传感技术（φ-OTDR、MZI）、应力传感技术（BOTDA）等，应用领域包括长距离油气管道安全预警、结构体裂纹检测等。以主要成员身份开发了分布式光纤管道安全预警系统，在国内外期刊和国际会议上发表论文20篇，其中责任作者（一作或通讯）SCI检索论文10篇，获得国家发明专利6项，实用新型1项，主持国家自然科学青年基金1项。

    事件识别能力不足一直是分布式光纤传感系统发展和应用的瓶颈制约，深度学习，尤其是卷积神经网络技术的引入，在很大程度上推进了光纤传感事件识别技术的发展。但是现有研究大多是基于对已获得大量数据的已知事件的识别，无法对不属于训练集类型的未知新事件进行识别和判断，而实际应用中往往存在许多非训练数据集类型的事件。本项目拟采用零次学习的思想，使网络能自主获得目标事件时空图的属性分布，判断目标事件是否具有安全威胁以及是否需要报警处理。