基于CNN的泄漏电缆入侵检测定位算法

泄漏电缆入侵检测系统所处的外部环境较为复杂,为降低环境因素对泄露电缆入侵检测的影响,提出了基于卷积神经网络的入侵检测算法。通过卷积神经网络处理大量的样本数据,并从数据中自动提取内在特性,实现泄漏电缆电磁入侵检测系统更低的误报率、漏报率和更高的定位精度的目标,搭建了卷积神经网络入侵检测模型,并用样本数据对模型进行训练和测试。模型测试结果表示其具有低漏报率和误报率,定位精度可达到1 m。