特開 2024-85394 分散型光ファイバセンシングシステム、分散型光ファイバセンシング方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024085394

(43)【公開日】2024-06-26

(54)【発明の名称】分散型光ファイバセンシングシステム、分散型光ファイバセンシング方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20240619BHJP

   G01H 9/00 20060101ALI20240619BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 A

G01H9/00 E

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023207740

(22)【出願日】2023-12-08

(31)【優先権主張番号】18/066,237

(32)【優先日】2022-12-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100181135

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 隆史

(72)【発明者】

【氏名】プラサド ヘマント シバサガー

(72)【発明者】

【氏名】松下 崇

(72)【発明者】

【氏名】生藤 大典

(72)【発明者】

【氏名】樋野 智之

【テーマコード（参考）】

2G064

5H181

【Ｆターム（参考）】

2G064AA05

2G064AB01

2G064AB02

2G064BA02

2G064BA08

2G064BC12

2G064BC22

2G064BC31

2G064CC02

2G064CC29

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB13

5H181CC04

5H181CC11

5H181DD01

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF27

(57)【要約】

【課題】分散型光ファイバセンシングシステム、分散型光ファイバセンシング方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システムは、指示を記憶するように構成されている非一時的コンピュータ可読媒体と、非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたプロセッサとを備える。プロセッサは、橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、周波数範囲に基づいてＤＦＯＳデータをフィルタリングし、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、複数の広がり特徴の二値化を実施し、複数の広がり特徴の二値化の結果に基づいて車道に沿った橋の位置を識別するための指示を実行するように構成されている。
【選択図】図１Ａ

【特許請求の範囲】

【請求項1】

分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システムであって、
指示を記憶するように構成されている非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたプロセッサであって、
橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別する
ための前記指示を実行するように構成されているプロセッサと
を備える、ＤＦＯＳシステム。

【請求項2】

前記プロセッサは、
前記二値化を使用して閾値を決定し、
前記決定された閾値に基づいて前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの閾値処理を実施し、
前記閾値処理の結果にさらに基づいて前記橋の前記位置を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項3】

前記プロセッサは、
入力／出力（Ｉ／Ｏ）またはネットワークインターフェースを介して前記周波数範囲を受信する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項4】

前記プロセッサは、
経験的データに基づいて、または訓練されたニューラルネットワークを使用して前記周波数範囲を決定する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項5】

前記プロセッサは、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータに基づいて前記橋の長さを決定する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項6】

前記プロセッサは、
前記ＤＦＯＳデータに基づいて前記光ファイバの追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項１に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項7】

前記プロセッサは、
訓練されたニューラルネットワークを使用して前記追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項６に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項8】

前記プロセッサは、
前記周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングする前に前記追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、請求項６に記載のＤＦＯＳシステム。

【請求項9】

分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）方法であって、
橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信することと、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングすることと、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成することと、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施することと、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別することと
を含む、ＤＦＯＳ方法。

【請求項10】

橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別する
ことをコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、分散型光ファイバセンシングシステム、分散型光ファイバセンシング方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

光ファイバは、多数の車道に沿って存在する。これらの光ファイバに取り付けられた分散型音響センサ（ＤＡＳ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓｅｎｓｏｒ）は、光ファイバが位置する場所の振動を検出することができる。場合によっては、これらの振動は、通過車両の結果である。ＤＡＳは、車両の数、車両の車線位置、および車両速度に関連するデータを収集することができる。

【0003】

ＤＡＳは、交通パラメータを決定するために、時間および距離に基づいてウォーターフォールデータを生成する。ＤＡＳが個々の車両を検出する能力は、ＤＡＳによって検出された信号のノイズ量に関連する。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

車道に沿った橋の位置を識別する技術の改善が望まれている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の実施態様にかかる分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システムは、指示を記憶するように構成されている非一時的コンピュータ可読媒体と、前記非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたプロセッサであって、橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別するための前記指示を実行するように構成されているプロセッサとを備える。

【0006】

本開示の実施態様にかかる分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）方法は、橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信することと、周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングすることと、前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成することと、前記複数の広がり特徴の二値化を実施することと、前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別することとを含む。

【0007】

本開示の実施態様にかかるプログラムは、橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別することをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0008】

本開示の態様は、添付の図と併せて読むと、以下の詳細な説明から最もよく理解される。業界の標準的な慣行に従って、様々な特徴は縮尺通りに描かれていないことに留意されたい。実際、様々な特徴の寸法は、説明を明確にするために任意に拡大または縮小されることがある。

【0009】

【図1A】いくつかの実施形態による、車道に沿った分散型音響センサ（ＤＡＳ）システムの概略図である。

【図1B】いくつかの実施形態による、車道に沿った分散型音響センサ（ＤＡＳ）システムの概略図である。

【図2】いくつかの実施形態による、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｆｉｂｅｒ ｏｐｔｉｃ ｓｅｎｓｉｎｇ）データから橋（ブリッジ（ｂｒｉｄｇｅ））を識別する方法のフローチャートである。

【図3】いくつかの実施形態による、ＤＡＳシステムによって収集されたウォーターフォールデータを伴うＤＡＳシステムの概略図である。

【図4】いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの図である。

【図5A】いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの橋チャネル（ブリッジチャネル）のヒストグラムの図である。

【図5B】いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの非橋（非ブリッジ（ｎｏｎ－ｂｒｉｄｇｅ））チャネルのヒストグラムの図である。

【図5C】いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの橋チャネルのヒストグラムの図であり、広がり特徴（ｓｐｒｅａｄ ｆｅａｔｕｒｅ）を含む。

【図6】いくつかの実施形態による、閾値を含む広がり特徴のプロットの図である。

【図7】いくつかの実施形態による、広がり特徴の閾値処理プロットの図である。

【図8】いくつかの実施形態による、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データから橋および追加のファイバ部分（ｅｘｔｒａ ｆｉｂｅｒ ｐｏｒｔｉｏｎ）を識別する方法のフローチャートである。

【図9】いくつかの実施形態による、ＤＦＯＳデータの図である。

【図10】いくつかの実施形態による、ＤＦＯＳデータを分析するためのシステムのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下の開示は、提供される主題の異なる特徴を実施するための多くの異なる実施形態または例を提供する。以下、本開示を簡略化するために、構成要素、値、動作、材料、配置などの具体的な例を説明する。もちろん、これらは単なる例であり、限定することを意図するものではない。他の構成要素、値、動作、材料、配置なども考えられる。例えば、以下の説明における第２の特徴の上側または上の第１の特徴の形成は、第１および第２の特徴が直接接触して形成される実施形態を含むことができ、第１および第２の特徴が直接接触しないように、追加の特徴が第１および第２の特徴の間に形成され得る実施形態も含むことができる。加えて、本開示は、様々な例において参照番号および／または文字を繰り返すことができる。この繰り返しは、単純化および明確化のためのものであり、それ自体は、説明した様々な実施形態および／または構成の間の関係を規定するものではない。

【0011】

さらに、「真下」、「下」、「下側」、「上」、「上側」などの空間的に相対的な用語は、図に示されるように、１つの要素または特徴と別の要素または特徴との関係を記載するための説明を容易にするために本明細書では使用され得る。空間的に相対的な用語は、図に示す向きに加えて、使用中または動作中のデバイスの異なる向きを包含することを意図している。装置は、他の方向に向けられてもよく（９０度または他の向きに回転されてもよい）、本明細書で使用される空間的に相対的な記述子は、それに応じて同様に解釈されてもよい。

【0012】

車道に沿った光ファイバからのデータを利用することは、車道に沿った交通量、交通速度、事故、および他の事象を決定するのに有用である。光ファイバからのデータに基づいて得られた交通情報の有用性を高めるために、交通情報に対応する車道に沿った正確な位置が決定される。光ファイバは常に車道に正確に平行に設置されるとは限らないので、受信した交通情報に対応する光ファイバに沿った距離を単に決定するだけでは、場合によっては十分な精度を提供しない。車道に沿った橋などの固定基準点の識別は、既知の地理的位置と光ファイバに沿った距離の相関を可能にすることによって精度を向上させるのに役立つ。これらの固定基準点を利用することにより、交通情報の位置精度が向上する。

【0013】

光ファイバに沿った固定基準点の位置を決定することに加えて、追加の光ファイバの位置を識別することは、交通情報についての位置精度を向上させるのに役立つ。車道に沿って設置された光ファイバは、追加の光ファイバを提供して設置された光ファイバの修復または再配置を支援するために、光ファイバのループなどの光ファイバの追加のセクションを有することが多い。光ファイバの追加の部分、例えば、光ファイバループの位置を知ることは、光ファイバのそのような追加の部分によって導入される光ファイバ長および車道長の差を考慮することによって位置精度を向上させるのに役立つ。

【0014】

交通情報の位置の精度の向上は、例えば、車道に沿ったどの位置が交通に対するチョークポイントであるか、交通事故がどこでより頻繁に発生するか、および交通パターンが車道網内でどのように変化するかを決定することによって都市計画にさらに役立つ。この情報は、既存の車道の改善または新しい車道の建設の計画に役立つ。

【0015】

加えて、交通情報の正確な位置は、車道に沿って走行する車両のナビゲーションを支援する。より正確な交通データを運転者に提供することによって、ナビゲーションシステムおよび／またはナビゲーションアプリケーションは、運転者にとってより有用になる。精度の向上したナビゲーションはまた、車両に対する自律運転者または運転者支援機能にも有用である。交通渋滞または交通事故がどこで発生したかを正確に決定することにより、自律運転車両または運転者支援システムは、より効率的な経路に沿って車両を導くことができる。

【0016】

図１Ａは、いくつかの実施形態による、車道１３０Ａに沿った分散型音響センサ（ＤＡＳ）システム１００Ａの概略図である。ＤＡＳシステム１００Ａは、ＤＡＳ１１２と通信する交通監視装置１１１を含む。ＤＡＳシステム１００Ａは、ＤＡＳ１１２に接続された光ファイバ１２１をさらに含む。光ファイバ１２１は、車道１３０Ａに沿っている。車道１３０Ａは、３つの車線を含む。多数の車両が、車道１３０Ａ上に存在する。車道１３０Ａ上の一部の車両１４０は、車道１３０Ａ上の他の車両１５０よりも大きい。説明は光ファイバ１２１に言及しているが、いくつかの実施形態では、光ファイバ１２１がマルチファイババンドルを含むことを当業者は理解するであろう。

【0017】

車両１４０および１５０が車道１３０Ａに沿って通過するとき、車両は振動を生成する。これらの振動により、光ファイバ１２１に沿った光の伝搬の仕方が変化する。ＤＡＳ１１２は、光ファイバ１２１に接続され、光ファイバ１２１に光信号を送出し、光ファイバ１２１からの戻り光を検出する。得られたデータを、ウォーターフォールデータ（ｗａｔｅｒｆａｌｌ ｄａｔａ）と呼ぶ。ウォーターフォールデータは、車両の数、車両による走行の方向性、車両速度、および車道１３０Ａ上の車両の車線位置に関連する情報を提供する。

【0018】

図１の車道１３０Ａは、堅固な地面上にある。堅固な地面は、車道１３０Ａに沿って走行している車両１４０および１５０の検出を不明瞭にするほど十分に高い振幅で振動しない。その結果、ＤＡＳ１１２は、車道１３０Ａに沿って走行する車両１４０および１５０を正確に検出することができる。いくつかの実施形態では、車道１３０Ａは、図１Ｂの車道１３０Ｂなどの少なくとも１つの橋を含む。

【0019】

堅固な地面とは異なり、橋は、減衰などの異なる振動特性を示す。橋の振動特性は、橋の長、橋の建設材料、風、および他の要因によって影響を受ける。橋の振動特性におけるこれらの差を利用して、光ファイバ１２１に沿って橋が位置する場所を決定することができる。

【0020】

図１Ａはまた、例示的な測定されたＤＡＳデータを含む。この例示的な測定されたＤＡＳデータは、ＤＡＳ１１２によって収集されたウォーターフォールデータの理解を支援するために提供される。

【0021】

図１Ｂは、いくつかの実施形態による、車道１３０Ｂに沿ったＤＡＳシステム１００Ｂの概略図である。図１ＡのＤＡＳシステム１００Ａと同様に、ＤＡＳシステム１００Ｂは、ＤＡＳ１１２と、光ファイバ１２１とを含む。図１Ａとは対照的に、図１Ｂの車道１３０Ｂは、第１の橋１６０Ａと、第２の橋１６０Ｂとを含む。加えて、図１Ｂは、追加のファイバ部分１７０を含む。

【0022】

第１の車両１５０Ａおよび第２の車両１５０Ｂを考慮することは、交通情報に対応する位置を正確に決定する際に第１の橋１６０Ａおよび第２の橋１６０Ｂなどの固定基準点の使用を理解するのに役立つ。車道１３０Ｂに沿った第１の車両１５０Ａと第２の車両１５０Ｂとの間の距離は、第１の車両１５０Ａおよび第２の車両１５０Ｂの位置の間の光ファイバ１２１の長さとは大きく異なる。この差は、追加のファイバ部分１７０の存在、ならびに光ファイバ１２１が車道１３０Ｂに正確に平行ではないことに起因する。光ファイバ１２１に沿った第１の橋１６０Ａの位置を決定することは、車道１３０Ｂに沿った第１の車両１５０Ａの正確な位置を決定するのに役立つ。車道１３０Ｂに沿った第１の橋１６０Ａの位置は、公開されている地理的データに基づいて知られている。光ファイバ１２１に対する第１の橋１６０Ａの場所を決定することによって、ＤＡＳ１１２から第１の車両１５０Ａに最も近い第１の橋１６０Ａの端までの光ファイバ１２１の長さが、ウォーターフォールデータに基づいて決定される。次に、ウォーターフォールデータに基づいて、第１の橋１６０Ａの端から第１の車両１５０Ａまでの光ファイバ１２１の長さを決定する。第１の橋１６０Ａの固定基準点から第１の車両１５０Ａまでの光ファイバ１２１の距離を制限することによって、第１の橋１６０Ａの端からＤＡＳ１１２までの車道１３０の長さにおける誤差が位置決定から除外される。その結果、車道１３０Ｂに沿った第１の車両１５０Ａの位置は、第１の橋１６０Ａの固定基準点を使用してより正確に決定することができる。

【0023】

同様に、第２の車両１５０Ｂの位置は、第２の橋１６０Ｂの固定基準点を使用することによってより正確に決定される。ＤＡＳ１１２からのウォーターフォールデータは、ＤＡＳ１１２から第２の車両１５０Ｂに最も近い第２の橋１６０Ｂの端までの光ファイバ１２１の長さを決定するために使用可能である。次に、第２の車両１５０Ｂと第２の橋１６０Ｂとの間の光ファイバ１２１の長さのみが、車道１３０Ｂに沿った第２の車両１５０Ｂの位置を決定するために使用される。この短い光ファイバ１２１の長さを使用することにより、第２の車両１５０Ｂと、追加のファイバ部分１７０を含むＤＡＳ１１２との間の光ファイバ１２１の長さは、位置決定から除外される。その結果、第２の車両１５０Ｂの位置は、第２の橋１６０Ｂの固定基準点を使用することによってより正確に決定される。

【0024】

図２は、いくつかの実施形態による、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データから橋を識別する方法２００のフローチャートである。方法２００は、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、またはＤＦＯＳデータを提供する別の適切なシステムで使用可能である。

【0025】

動作２０５において、生のＤＦＯＳデータが受信される。いくつかの実施形態では、生のＤＦＯＳデータは、ウォーターフォールデータ、例えば、ＤＡＳ１１２（図１）によって検出されたウォーターフォールデータを含む。ウォーターフォールデータは、振動データが検出された光ファイバに沿った時間および位置に関連する情報を含む。ウォーターフォールデータのさらなる詳細は、以下の図３に関して説明される。ウォーターフォールデータは、堅固な地面と少なくとも１つの橋の両方を含む車道に沿ったデータを含む。

【0026】

動作２１０において、車道に沿った橋について周波数範囲が推定される。周波数範囲は、車道に沿った１つまたは複数の橋からの予想される減衰応答を示す。推定周波数範囲は、生のＤＦＯＳデータをフィルタリングして橋の位置を自動的に抽出するために使用可能である。いくつかの実施形態では、周波数範囲は、橋の長さ、橋の建設材料、または他の適切なパラメータなど、車道に沿った１つまたは複数の橋の既知の特性に基づいて推定される。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲は、オペレータの経験に基づいてオペレータから受信される。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲は、経験的データに基づいて決定される。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲は、訓練されたニューラルネットワークを使用して決定される。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲は、約３ヘルツ（Ｈｚ）～約７Ｈｚである。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲は、約３Ｈｚ～約５Ｈｚである。推定周波数範囲が低すぎると、場合によっては、橋ではない車道の部分を含めるリスクが増加する。推定周波数範囲が高すぎると、橋の終点、または全体的に短い橋は、場合によってはフィルタリングされたデータから除外されるリスクが高くなる。

【0027】

動作２１５において、生のＤＦＯＳデータは、受信データを強化するために前処理される。データを前処理することは、所定の継続時間にわたって、車道、例えば、車道１３０Ｂ（図１Ｂ）に沿った各場所におけるデータの振動振幅を正規化することを含む。振動振幅を正規化することは、光ファイバの感度の変動を考慮するのに役立つ。光ファイバの感度の変動は、限定はしないが、車道の不均一な表面、光ファイバの一貫性のない設置、および光ファイバの不整合を含むいくつかの原因に起因する。振動振幅を正規化することはまた、交通量の変動を考慮するのに役立つ。例えば、車道上の車両の数が増加するにつれて、ＤＡＳによって検出される振動の大きさが増加する。所定の継続時間に基づいて振動振幅を正規化することによって、交通状況が高い間に検出された大きな振動が交通状況が低い期間に及ぼす影響が低減され、交通流性質を推定するためのより正確なデータが得られる。

【0028】

いくつかの実施形態では、データを前処理することはまた、所定の継続時間にわたって光ファイバに沿った各場所における最大振動振幅を制限する。最大振動振幅を制限することは、トラックまたは建設車両などの大型車両からの振動が、乗用車などの小型車両によって生成される振動を不明瞭にするのを防止するのに役立つ。

【0029】

次に、前処理されたデータは、動作２１０からの推定周波数範囲に基づいてバンドパスフィルタによってフィルタリングされる。データのフィルタリングは、橋の振動減衰特性を示さないデータから車道の部分を除外する。以下の図４は、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの一例を提供する。

【0030】

動作２２０において、フィルタリングされたデータの各チャネルについて広がり特徴が計算される。広がり特徴は、振動強度がチャネル内でどの程度変化するかを決定する。ＤＦＯＳにおけるチャネルは、その長さがＤＦＯＳデータの空間分解能に対応するウォーターフォールデータにおけるデータ点／画素である。例えば、１．６ｍ、３．２ｍ、４．１ｍなどである。これは、チャネルがこの空間分解能（１．６ｍ、３．２ｍ、４．１ｍなど）内の振動に関する情報を保持することを意味する。ヒストグラムは、広がり特徴を決定するために使用される。ヒストグラムは、所定の期間にわたって特定の振動強度を有する発生数を示す。いくつかの実施形態では、所定の期間は、約１分～約３０分の範囲である。いくつかの実施形態では、１～２時間の期間は、橋チャネルおよび非橋チャネルを分類するのに十分な量のデータを提供する。所定の期間が短すぎると、場合によっては、橋識別に対するフォールスポジティブおよびフォールスネガティブのリスクが増加する。所定の期間が長すぎると、場合によっては、橋識別の正確さを顕著に向上させることなく、ＤＡＳシステムに対する処理負荷が増加する。橋チャネルのヒストグラムの一例が、以下の図５Ａにおいて提供される。非橋チャネルのヒストグラムの一例が、以下の図５Ｂにおいて提供される。

【0031】

光ファイバのチャネルの各々についてヒストグラムが作成されると、各ヒストグラムについて所定の発生率を含む曲線の幅が決定される。この幅が、ヒストグラムの広がり特徴である。より広い広がり特徴は、車道の橋部分を示す。より狭い広がり特徴は、車道の非橋部分を示す。いくつかの実施形態では、所定の発生率は、約５０％～約７０％の範囲である。所定の発生率が低すぎると、場合によっては、フォールスポジティブおよびフォールスネガティブの橋識別のリスクが増加する。所定の発生率が高すぎると、場合によっては、橋識別の正確さを顕著に向上させることなく、ＤＡＳシステムに対する計算負荷が増加する。広がり特徴を含む橋チャネルのヒストグラムの一例が、以下の図５Ｃにおいて提供される。

【0032】

動作２２５において、二値化技術がチャネルの各々に対する広がり特徴に適用される。二値化技術は、広がり関数に対して閾値処理を実施するために使用され、それにより閾値以上の広がり特徴を有するすべてのチャネルが車道の橋部分であると決定され、閾値未満の広がり特徴を有するすべてのチャネルが車道の非橋部分であると決定される。いくつかの実施形態では、二値化技術は、Ｏｔｓｕの方法、Ｋａｐｕｒの方法、Ｈｕａｎｇの方法、Ｎｉｂｌａｃｋの方法、または別の適切な二値化方法を含む。広がり特徴の二値化の一例が、以下の図６において提供される。

【0033】

動作２３０において、閾値処理が二値化に基づいてチャネルに対して実施される。閾値処理は、チャネルの広がり特徴をデジタル化するために使用され、閾値以上のすべての広がり特徴が橋部分であるとして「１」または正として示され、閾値未満のすべての広がり特徴が非橋部分であるとして「０」または負として示される。広がり特徴の閾値処理の一例が、以下の図７において提供される。

【0034】

動作２３５において、橋チャネルが閾値処理の結果に基づいて識別される。橋チャネルが識別されると、橋が及ぶチャネルの数に基づいて、橋の各々の長さを決定することができる。

【0035】

いくつかの実施形態では、任意選択の動作２４０において、追加のチャネルの数を計算することによって、識別された橋間のセグメントがチャネルの実際の長さ／数にサイズ変更される。いくつかの実施形態では、追加のチャネルの数は、ＤＦＯＳデータ内の識別された橋の場所を道路／高速道路上の対応する橋の基準／実際の場所と比較することによって推定される。いくつかの実施形態では、任意選択の動作２４０は、動作８１０の前または後に実施される。

【0036】

いくつかの実施形態では、方法２００は、追加の動作を含む。例えば、いくつかの実施形態では、方法２００は、ＤＦＯＳデータ内で識別された橋が及ぶチャネルの数に基づいて識別された橋の長さを決定することを含む。いくつかの実施形態では、方法２００のうちの少なくとも１つの動作は省略される。例えば、いくつかの実施形態では、動作２３０は省略され、橋チャネルは、二値化技術が実施された直後に識別される。いくつかの実施形態では、方法２００の動作の順序が調整される。例えば、いくつかの実施形態では、動作２１０は、動作２０５の前に実施される。

【0037】

図３は、いくつかの実施形態による、ＤＡＳシステムによって収集されたウォーターフォールデータ３００を伴うＤＡＳシステム１００Ｂの概略図である。ＤＡＳシステム１００Ｂは、図１ＢのＤＡＳシステム１００Ｂと同じである。図１Ｂと同様に、図３の車道（図示せず）は、ウォーターフォールデータ３００によって示されるような２つの橋を含む。ウォーターフォールデータ３００は、前処理されたウォーターフォールデータである。

【0038】

ウォーターフォールデータ３００は、領域３０２、３０４、３０６、３０８、および３１０を含む。領域３０２、３０６、および３１０は、車道を横断する車両によって発生される振動を示す識別可能な線を含む。領域３０４および３０８は、橋を示す。領域３０２、３０６、および３１０と比較して、領域３０４および３０８は、橋の減衰振動が橋を横断する車両の検出された振動を不明瞭にするので、識別可能な線を含まない。

【0039】

図４は、いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータ４００の図である。フィルタリングされたＤＦＯＳデータ４００は、推定周波数範囲内のより高い振動強度を示す領域４１０を含む。領域４１０は、車道に沿った橋である可能性が高い。フィルタリングされたＤＦＯＳデータ４００はまた、推定周波数範囲内のより低い振動強度を示す領域４２０を含む。領域４２０は、車道の非橋部分である可能性が高い。

【0040】

図５Ａは、いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの橋チャネルのヒストグラム５００Ａの図である。ヒストグラム５００Ａは、異なる振動強度に対する発生数を示す曲線５１０を含む。曲線５１０は、橋の振動減衰のために広くなっている。すなわち、橋は、車道の非橋部分よりも遅くピーク振動を放散する。その結果、曲線５１０は広くなる。

【0041】

図５Ｂは、いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの非橋チャネルのヒストグラム５００Ｂの図である。ヒストグラム５００Ｂは、異なる振動強度に対する発生数を示す曲線５２０を含む。曲線５２０は、狭くなっている。すなわち、車道の非橋部分は、橋よりも速く振動を放散する。その結果、曲線５２０は狭くなる。

【0042】

図５Ｃは、いくつかの実施形態による、フィルタリングされたＤＦＯＳデータの橋チャネルのヒストグラム５００Ｃの図であり、広がり特徴を含む。ヒストグラム５００Ｃは、図５Ａに関して上述した曲線５１０を含む。図５Ａと比較して、ヒストグラム５００Ｃは、広がり特徴５３０を含む。広がり特徴５３０は、ヒストグラム５００Ｃにおける所定の発生率を捕捉するために使用される曲線５１０の幅を示す。所定の発生率は、図２に関して上述したものである。

【0043】

図６は、いくつかの実施形態による、閾値６２０を含む広がり特徴のプロット６００の図である。プロット６００は、異なるチャネルに対する広がり特徴を示す曲線６１０を含む。各チャネルに対するヒストグラム、例えば、ヒストグラム５００Ｃ（図５Ｃ）の広がりは、曲線６１０にプロットされている。閾値６２０は、例えば、動作２２５に関して上述したように、二値化技術に基づいて決定される。領域６３０は、橋チャネルであると決定されたチャネルを示す。領域６４０は、非橋チャネルであると決定されたチャネルを示す。すなわち、領域６３０は、閾値６２０以上の広がり特徴を有するすべてのチャネルを含み、領域６４０は、閾値６２０未満の広がり特徴を有するすべてのチャネルを含む。プロット６００は、どのチャネルが橋チャネルとして決定されるかを示す。しかし、プロット６００は、光ファイバに沿った対応する位置に橋チャネルを位置決めしない。

【0044】

図７は、いくつかの実施形態による、広がり特徴の閾値処理プロット７００の図である。閾値処理プロット７００は、線７２０および閾値７３０を含む第１のグラフ７１０を含む。線７２０は、光ファイバ、例えば、光ファイバ１２１（図１Ｂ）の長さに沿った各チャネルに対する広がり特徴を示す。閾値７３０は、閾値６２０（図６）と同様に、二値化技術によって決定された閾値を示す。閾値７３０以上の広がり特徴を有する線７２０上のチャネルの各々は、橋であると決定される。

【0045】

プロット７００は、第１のグラフ７１０をデジタル化する第２のグラフ７４０をさらに含む。第２のグラフ７４０は、線７５０を含む。線７５０は、非橋チャネルであると決定されたチャネル毎に「０」の値を有する。線７５０は、橋チャネルであると決定されたチャネル毎に「１」の値を有する。プロット７００を使用して、橋が光ファイバに対して位置する場所に関して正確な決定が行われる。

【0046】

図８は、いくつかの実施形態による、分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データから橋および追加のファイバ部分を識別する方法８００のフローチャートである。方法８００は、方法２００（図２）における動作と同様のいくつかの動作を含む。同様の動作は同じ参照番号を有し、簡潔にするために図８に関して詳細には説明しない。

【0047】

方法８００は、追加のファイバ部分が識別される動作８１０を含む。追加のファイバ部分を識別することは、車道に隣接して設置された光ファイバ、例えば、光ファイバ１２１（図１Ｂ）に沿って、光ファイバのループなどの追加のファイバ部分の位置を決定することを含む。追加のファイバ部分の位置は、ＤＦＯＳデータに基づいて決定される。追加のファイバ部分におけるＤＦＯＳデータ、例えば、ウォーターフォールデータの読み出しは、特有のパターンを有する。いくつかの実施形態では、特有のパターンは、複数の直線を含む。特有のパターンは、追加のファイバ部分の位置を識別するために使用される。いくつかの実施形態では、特有のパターンは、手動で識別され、オペレータによってマークされる。いくつかの実施形態では、特有のパターンは、訓練されたニューラルネットワークを使用して識別される。追加のファイバ部分を含むＤＦＯＳデータの一例が、以下の図９において提供される。

【0048】

追加のファイバ部分を識別することはまた、追加のファイバ部分の長さを決定することを含む。追加のファイバ部分の長さを決定することは、車道に沿った距離と、ＤＡＳ、例えば、ＤＡＳ１１２（図１Ｂ）から車道に沿った場所までの光ファイバの長さとの間の不一致を低減するのに役立つ。追加のファイバ部分の長さは、特有のパターンが及ぶチャネルの数およびチャネルのサイズに基づいて決定される。例えば、特有のパターンが及ぶチャネルの数に各チャネルによってカバーされる距離を乗算すると、追加のファイバ部分の全長が得られる。

【0049】

いくつかの実施形態では、特有のパターンは、動作２１５におけるフィルタリングによって除去される。いくつかの実施形態では、動作８１０は、動作２１５の前に実施され、特有のパターンがフィルタリングによって除去されるリスクを低減する。いくつかの実施形態では、動作８１０は、動作８１０が動作２１５の後に実施される場合であっても、生のＤＦＯＳデータを使用して実施される。

【0050】

いくつかの実施形態では、方法８００は、追加の動作を含む。例えば、いくつかの実施形態では、方法８００は、車道に沿った橋の位置を決定する前に、識別された追加のファイバ部分を除外するようにＤＦＯＳデータを修正することを含む。いくつかの実施形態では、方法８００のうちの少なくとも１つの動作は省略される。例えば、いくつかの実施形態では、動作２４０は省略される。いくつかの実施形態では、方法８００の動作の順序が調整される。例えば、いくつかの実施形態では、動作８１０は、動作２１５の前に実施される。

【0051】

図９は、いくつかの実施形態による、ＤＦＯＳデータ９００の図である。ＤＦＯＳデータ９００は、推定周波数範囲内のより高い振動強度を示す領域９１０を含む。領域９１０は、車道に沿った橋である可能性が高い。ＤＦＯＳデータ９００はまた、推定周波数範囲内のより低い振動強度を示す領域９２０を含む。領域９２０は、車道の非橋部分である可能性が高い。ＤＦＯＳデータ９００は、特有のパターンを有する領域９３０を含む。領域９３０は、追加のファイバ部分を示す。領域９３０の位置は、ＤＦＯＳデータ９００内の特有のパターンに基づいて識別可能である。追加のファイバ部分の長さは、領域９３０がＤＦＯＳデータ９００の距離方向に及ぶチャネルの数に基づいて決定される。

【0052】

図１０は、いくつかの実施形態による、ＤＦＯＳデータを分析するためのシステム１０００のブロック図である。システム１０００は、ハードウェアプロセッサ１００２と、コンピュータプログラムコード１００６、すなわち、実行可能指示のセットで符号化された、すなわち、それらを記憶している非一時的コンピュータ可読記憶媒体１００４とを含む。コンピュータ可読記憶媒体１００４はまた、外部デバイスとインターフェースするための指示１００７で符号化される。プロセッサ１００２は、バス１００８を介してコンピュータ可読記憶媒体１００４に電気的に結合される。プロセッサ１００２はまた、バス１００８によってＩ／Ｏインターフェース１０１０に電気的に結合される。ネットワークインターフェース１０１２はまた、バス１００８を介してプロセッサ１００２に電気的に接続される。ネットワークインターフェース１０１２は、プロセッサ１００２およびコンピュータ可読記憶媒体１００４がネットワーク１０１４を介して外部要素に接続することが可能であるように、ネットワーク１０１４に接続される。プロセッサ１００２は、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施するためにシステム１０００を使用可能にするために、コンピュータ可読記憶媒体１００４に符号化されたコンピュータプログラムコード１００６を実行するように構成される。

【0053】

いくつかの実施形態では、プロセッサ１００２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マルチプロセッサ、分散処理システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／または適切な処理部である。

【0054】

いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体１００４は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、および／または半導体システム（または装置もしくはデバイス）である。例えば、コンピュータ可読記憶媒体１００４は、半導体もしくはソリッドステートメモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク、および／または光ディスクを含む。光ディスクを使用するいくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体１００４は、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、コンパクトディスク読み取り／書き込み（ＣＤ－Ｒ／Ｗ）、および／またはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）を含む。

【0055】

いくつかの実施形態では、記憶媒体１００４は、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてをシステム１０００に実施させるように構成されたコンピュータプログラムコード１００６を記憶する。いくつかの実施形態では、記憶媒体１００４はまた、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施するために必要な情報、ならびにＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータ、例えばセンサデータパラメータ１０１６、橋位置パラメータ１０１８、周波数範囲パラメータ１０２０、追加のファイバ部分パラメータ１０２２、および／またはＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施するための実行可能指示のセットを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施する間に生成された情報を記憶する。

【0056】

いくつかの実施形態では、記憶媒体１００４は、外部デバイスとインターフェースするための指示１００７を記憶する。指示１００７は、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを効果的に実施するために、プロセッサ１００２が外部デバイスによって読み取り可能な指示を生成することを可能にする。

【0057】

システム１０００は、Ｉ／Ｏインターフェース１０１０を含む。Ｉ／Ｏインターフェース１０１０は、外部回路に結合される。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェース１０１０は、情報およびコマンドをプロセッサ１００２に通信するためのキーボード、キーパッド、マウス、トラックボール、トラックパッド、および／またはカーソル方向キーを含む。

【0058】

システム１０００はまた、プロセッサ１００２に結合されたネットワークインターフェース１０１２を含む。ネットワークインターフェース１０１２は、システム１０００が、１つまたは複数の他のコンピュータシステムが接続されるネットワーク１０１４と通信することを可能にする。ネットワークインターフェース１０１２は、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＷＩＦＩ、ＷＩＭＡＸ、ＧＰＲＳ、もしくはＷＣＤＭＡ（登録商標）などの無線ネットワークインターフェース、またはＥＴＨＥＲＮＥＴ、ＵＳＢ、もしくはＩＥＥＥ－１３９４などの有線ネットワークインターフェースを含む。いくつかの実施形態では、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべては、２つ以上のシステム１０００で実施され、センサデータ、橋位置、周波数範囲、および追加のファイバ部分などの情報は、ネットワーク１０１４を介して異なるシステム１０００間で交換される。

【0059】

システム１０００は、Ｉ／Ｏインターフェース１０１０またはネットワークインターフェース１０１２を介してＤＦＯＳデータに関連する情報を受信するように構成される。ＤＦＯＳデータは、周波数範囲の推定ならびに前処理および／またはフィルタリングのためにバス１００８を介してプロセッサ１００２に転送される。周波数範囲は、周波数範囲パラメータ１０２０としてコンピュータ可読媒体１００４に記憶される。いくつかの実施形態では、推定周波数範囲パラメータ１０２０は、Ｉ／Ｏ１０１０またはネットワークインターフェース１０１２を介して受信される。前処理されたＤＦＯＳデータは、その後、センサデータパラメータ１０１６としてコンピュータ可読媒体１００４に記憶される。プロセッサ１００２は、コンピュータ可読媒体１００４からセンサデータパラメータ１０１６を取得し、センサデータパラメータ１０１６内の各チャネルに対する広がり特徴を計算する。プロセッサ１００２は、広がり特徴に対して二値化技術を実施し、閾値を決定する。プロセッサ１００２は、センサデータパラメータ１０１６からのどのチャネルが橋の存在を示すかを決定するために、広がり特徴の閾値処理を実施する。プロセッサ１００２は、橋の存在を示すチャネルに、橋位置パラメータ１０１８としてコンピュータ可読媒体１００４に記憶されるように指示する。いくつかの実施形態では、プロセッサ１００２は、指示１００７を実行してセンサデータパラメータ１０１６内の特有のパターンを識別し、追加のファイバ部分を識別する。いくつかの実施形態では、プロセッサ１００２は、訓練されたニューラルネットワークを実行し、追加のファイバ部分を示す特有のパターンを識別する。追加のファイバ部分の位置および長さは、追加のファイバ部分パラメータ１０２２としてコンピュータ可読媒体１００４に記憶される。

【0060】

動作中、プロセッサ１００２は、ＤＡＳ、例えば、ＤＡＳ１００Ａ（図１Ａ）またはＤＡＳ１００Ｂ（図１Ｂ）から受信したＤＦＯＳデータを前処理するための指示のセットを実行する。プロセッサ１００２は、ＤＦＯＳデータに基づいて車道に沿った橋の少なくとも１つの位置を推定するために、橋位置パラメータ１０１８、周波数範囲パラメータ１０２０、追加のファイバ部分パラメータ１０２２、および／または他の情報を使用して前処理されたＤＦＯＳデータを操作するための指示をさらに実行する。少なくとも１つの橋の位置の決定に続いて、プロセッサ１００２は、Ｉ／Ｏインターフェース１０１０またはネットワークインターフェース１０１２を介して外部デバイスと通信するための指示を生成する。

【0061】

いくつかの実施形態では、外部デバイスは、ＤＡＳ、例えば、ＤＡＳ１００Ａ（図１Ａ）またはＤＡＳ１００Ｂ（図１Ｂ）からのデータを使用して少なくとも１つの交通流性質を決定し、都市または町の領域内の交通パターンを決定する。いくつかの実施形態では、外部デバイスは、少なくとも１つの交通流性質を使用して、例えば、車両が道路を横断することによって生じる振動線の幅および振幅に基づいて、車道に沿って走行する車両が車道に対する重量制限を超えているかどうかを決定する。いくつかの実施形態では、外部デバイスは、少なくとも１つの交通流性質を使用して、ＧＰＳデバイスに対するナビゲーション計画を作成する。いくつかの実施形態では、外部デバイスは、少なくとも１つの交通流性質を使用して、緊急車両のルーティングを支援する。例えば、ナビゲーション計画を生成することによって、および／または大きな振動振幅を検出することによって車両事故の位置を具体的に識別するために。いくつかの実施形態では、外部デバイスは、極めて高い振動振幅および／または光ファイバの損傷に基づいて地すべりを検出するために少なくとも１つの交通パターンを使用する。

【0062】

他の手法と比較して、ＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施するために使用されるシステム１０００は、カメラなどの複数の視覚監視デバイスを単一の検出システムに置き換えることができる。視覚監視デバイスの代わりに測定機器として光ファイバを使用することによって、無線通信が回避される。場合によっては、無線通信が中断されるか、または他の無線通信デバイスと干渉する。無線通信はまた、光ファイバによって提供される有線接続よりも多くのノイズを送信信号に導入する。加えて、システム１０００は、車道に沿って既に設置されている光ファイバに接続することができる。これにより、システム１０００を設置し、かつ／またはＤＡＳシステム１００Ａ（図１Ａ）、ＤＡＳシステム１００Ｂ（図１Ｂ）、方法２００（図２）、方法８００（図８）、またはＤＦＯＳデータを分析するための別の適切なシステムに関して説明した動作の一部またはすべてを実施するために使用されるインフラストラクチャの量が最小化される。

【0063】

上記の説明は、橋を識別し、少なくとも１つの橋を含む車道に関連する交通流性質を推定する例を参照している。当業者は、上述の原理がトンネル内の交通流性質を決定することにも適用可能であることを認識するであろう。橋とは対照的に、トンネル内の車道は振動を減衰させる。したがって、橋に対する信号を不明瞭にする大量のノイズの代わりに、トンネルは信号強度が低下する。両方の例において、個々の車両情報を識別することは困難である。しかし、所望に応じてパッチサイズを修正し、かつオーバーラップ領域を確立することによって、トンネル内の交通流性質は、上述の原理を使用して依然として推定することができる。

【0064】

なお、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0065】

（付記１）
分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）システムであって、
指示を記憶するように構成されている非一時的コンピュータ可読媒体と、
前記非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたプロセッサであって、
橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別する
ための前記指示を実行するように構成されているプロセッサと
を備える、ＤＦＯＳシステム。

【0066】

（付記２）
前記プロセッサは、
前記二値化を使用して閾値を決定し、
前記決定された閾値に基づいて前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの閾値処理を実施し、
前記閾値処理の結果にさらに基づいて前記橋の前記位置を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記１に記載のＤＦＯＳシステム。

【0067】

（付記３）
前記プロセッサは、
入力／出力（Ｉ／Ｏ）またはネットワークインターフェースを介して前記周波数範囲を受信する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記１に記載のＤＦＯＳシステム。

【0068】

（付記４）
前記プロセッサは、
経験的データに基づいて、または訓練されたニューラルネットワークを使用して前記周波数範囲を決定する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記１に記載のＤＦＯＳシステム。

【0069】

（付記５）
前記プロセッサは、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータに基づいて前記橋の長さを決定する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記１に記載のＤＦＯＳシステム。

【0070】

（付記６）
前記プロセッサは、
前記ＤＦＯＳデータに基づいて前記光ファイバの追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記１に記載のＤＦＯＳシステム。

【0071】

（付記７）
前記プロセッサは、
訓練されたニューラルネットワークを使用して前記追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記６に記載のＤＦＯＳシステム。

【0072】

（付記８）
前記プロセッサは、
前記周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングする前に前記追加のファイバ部分を識別する
ための前記指示を実行するようにさらに構成されている、付記６に記載のＤＦＯＳシステム。

【0073】

（付記９）
分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）方法であって、
橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信することと、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングすることと、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成することと、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施することと、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別することと
を含む、ＤＦＯＳ方法。

【0074】

（付記１０）
前記二値化を使用して閾値を決定することと、
前記決定された閾値に基づいて前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの閾値処理を実施することと、
前記閾値処理の結果にさらに基づいて前記橋の前記位置を識別することと
をさらに含む、付記９に記載のＤＦＯＳ方法。

【0075】

（付記１１）
入力／出力（Ｉ／Ｏ）またはネットワークインターフェースを介して前記周波数範囲を受信すること
をさらに含む、付記９に記載のＤＦＯＳ方法。

【0076】

（付記１２）
経験的データに基づいて、または訓練されたニューラルネットワークを使用して前記周波数範囲を決定すること
をさらに含む、付記９に記載のＤＦＯＳ方法。

【0077】

（付記１３）
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータに基づいて前記橋の長さを決定すること
をさらに含む、付記９に記載のＤＦＯＳ方法。

【0078】

（付記１４）
前記ＤＦＯＳデータに基づいて前記光ファイバの追加のファイバ部分を識別すること
をさらに含む、付記９に記載のＤＦＯＳ方法。

【0079】

（付記１５）
前記追加のファイバ部分を識別することは、訓練されたニューラルネットワークを使用することを含む、付記１４に記載のＤＦＯＳ方法。

【0080】

（付記１６）
前記追加のファイバ部分を識別することは、前記周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングする前に前記追加のファイバ部分を識別することを含む、付記１４に記載のＤＦＯＳ方法。

【0081】

（付記１７）
橋を含む車道に隣接した光ファイバに接続されたセンサからＤＦＯＳデータを受信し、
周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングし、
前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの複数のチャネルのうちの１つのチャネルに各々が対応する複数の広がり特徴を生成し、
前記複数の広がり特徴の二値化を実施し、
前記複数の広がり特徴の前記二値化の結果に基づいて前記車道に沿った前記橋の位置を識別する
ことをコンピュータに実行させるためのプログラム。

【0082】

（付記１８）
前記二値化を使用して閾値を決定し、
前記決定された閾値に基づいて前記フィルタリングされたＤＦＯＳデータの閾値処理を実施し、
前記閾値処理の結果にさらに基づいて前記橋の前記位置を識別する
ことを前記コンピュータにさらに実行させるための付記１７に記載のプログラム。

【0083】

（付記１９）
前記ＤＦＯＳデータに基づいて前記光ファイバの追加のファイバ部分を識別する
ことを前記コンピュータにさらに実行させるための付記１７に記載のプログラム。

【0084】

（付記２０）
前記周波数範囲に基づいて前記ＤＦＯＳデータをフィルタリングする前に前記追加のファイバ部分を識別する
ことを前記コンピュータにさらに実行させるための付記１９に記載のプログラム。

【0085】

上記は、当業者が本開示の態様をよりよく理解することができるように、いくつかの実施形態の特徴を概説している。当業者は、本明細書に導入された実施形態と同じ目的を実行し、かつ／または同じ利点を達成するための他のプロセスおよび構造を設計または修正するための基礎として本開示を容易に使用することができることを理解するべきである。当業者はまた、そのような同等の構成が本開示の精神および範囲から逸脱するものではなく、本開示の精神および範囲から逸脱することなく本明細書において様々な変更、置換、および改変を行うことができることを認識するべきである。

【0086】

この出願は、２０２２年１２月１４日に出願された米国特願１８／０６６，２３７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【0087】

（関連出願）
本出願は、日本国特許出願第２０１９／０２６１３１号に関するものであり、上記の開示は、その全体が本明細書に組み込まれる。

【符号の説明】

【0088】

１００Ａ 分散型音響センサ（ＤＡＳ）システム
１００Ｂ ＤＡＳシステム
１１１ 交通監視装置
１１２ ＤＡＳ
１２１ 光ファイバ
１３０Ａ、１３０Ｂ 車道
１４０、１５０ 車両
１５０Ａ 第１の車両
１５０Ｂ 第２の車両
１６０Ａ 第１の橋
１６０Ｂ 第２の橋
１７０ 追加のファイバ部分
２００ 方法
２０５、２１０、２１５、２２０、２２５、２３０、２３５、２４０ 動作
３００ ウォーターフォールデータ
３０２、３０４、３０６、３０８、３１０ 領域
４００ 分散型光ファイバセンシング（ＤＦＯＳ）データ
４１０、４２０ 領域
５００Ａ、５００Ｂ、５００Ｃ ヒストグラム
５１０、５２０ 曲線
５３０ 広がり特徴
６００ プロット
６１０ 曲線
６２０ 閾値
６３０、６４０ 領域
７００ 閾値処理プロット
７１０ 第１のグラフ
７２０ 線
７３０ 閾値
７４０ 第２のグラフ
７５０ 線
８００ 方法
８１０ 動作
９００ ＤＦＯＳデータ
９１０、９２０、９３０ 領域
１０００ システム
１００２ ハードウェアプロセッサ
１００４ 非一時的コンピュータ可読記憶媒体
１００６ コンピュータプログラムコード
１００７ 指示
１００８ バス
１０１０ Ｉ／Ｏインターフェース
１０１２ ネットワークインターフェース
１０１４ ネットワーク
１０１６ センサデータパラメータ
１０１８ 橋位置パラメータ
１０２０ 周波数範囲パラメータ
１０２２ 追加のファイバ部分パラメータ

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】