近日，施羿团队的李映焕同学在SCI期刊《Journal of Lightwave Technology》（中科院JCR一区, TOP期刊, IF 4.288）发表题为《An easy access method for event recognition of Φ-OTDR sensing system based on transfer learning》学术论文。李映焕同学为汕头大学2021届通信工程专业本科生，保研至重庆大学攻读硕士学位。论文指导教师施羿博士获天津大学工学博士学位，于伊利诺伊大学芝加哥分校交流访问，发表学术论文20余篇，并担任Optical Communication、Measurement等国际老牌知名期刊审稿人。

       分布式光纤传感可实现大范围（数十公里）空间内的连续实时检测，可检测传感光纤周围如振动、应力、温度等物理量的状态和变化，具有检测精度高、免疫电磁干扰、易于安装等优点。事件识别能力一直是制约分布式声学传感器在地埋管道预警领域应用的瓶颈，施羿博士团队提出将分布式传感信号重构为时空信号矩阵，再引入深度学习、迁移学习等机器学习算法，解决了传统识别算法对特征选取依赖性强、迁移性弱的特点，提高了系统的识别能力、鲁棒性以及可靠性。

论文引用：Y. Shi, Y. Li, Y. Zhang, Z. Zhuang and T. Jiang, "An easy access method for event recognition of  Φ-OTDR sensing system based on transfer learning," in Journal of Lightwave Technology, doi: 10.1109/JLT.2021.3070583.