Segmented normalization method and system for vibration signals and method for monitoring traffics

Abstract

A segmented normalization method for vibration signals comprises the steps of: extracting a set of vibration signals (301); dividing the set of vibration signals into multiple signal segments along a time axis and / or a spatial axis (303); for each signal segment, obtaining a maximum signal value and a minimum signal value of each row of signals in each signal segment (305); performing intermediate normalization processing on the vibration signals in each row of signals to obtain intermediate normalized signal values (307); obtaining a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value in each column of signals (309); and performing normalization processing on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of signals (311). A segmented normalization system for vibration signals and a method for monitoring traffics are also provided.

Description

SEGMENTED NORMALIZATION METHOD AND SYSTEM FOR VIBRATION SIGNALS AND METHOD FOR MONITORING TRAFFICSCROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS

[0001] This application claims priority to, and the benefit of, US Provisional Patent Application Serial No. 63 / 568,678 filed on March 22, 2024, the disclosure of which is incorporated by reference herein in its entirety.TECHNICAL FIELD

[0002] The present application relates to method and system for processing signals, and in particular, to a segmented normalization method and segmented normalization system for vibration signals and a method for monitoring traffics.BACKGROUND

[0003] In recent years, developing the sensing capabilities of deployed fiber networks has attracted a lot of research attention because it is a cost-effective way to realize various physical environment and human activity monitoring, the Internet of Things for smart city applications, and dramatically increase the value of deployed fiber links. Distributed optical fiber acoustic sensor (DOFAS) is an appealing tool due to its advantages of seamless distributed sensing, high spatial and temporal sampling, and resistance to harsh environments. DOFAS uses optical fiber as a sensor for sound vibration sensing. The system uses a single optical fiber to simultaneously monitor sound vibration and transmit signals. The DOFAS system uses the phase of coherent backscattered Rayleigh light rather than light intensity to detect signals, such as sound vibration in the audio range. It can not only use the phase amplitude to provide information about the intensity of sound vibration events, but also use linear quantitative measurements to obtain phase and frequency information.

[0004] However, the nature of weak signal amplitude makes it prone to environmental noise. The limited signal-to-noise ratio hinders the application of DOFAS in detecting weak vibrations such as light vehicles or other social activities in dense metropolitan areas. FIG. 1 shows typical vehicle vibration traces obtained before normalization. The vehicle vibration traces are detected from DOFAS that monitor vibrations from the fibers that pass through the cross-harbor tunnel and railway traffic across the Victoria Harbor in downtown Hong Kong. The fibers used belong to a fiber bundle that has a tube diameter around 24 mm with over 100 fibers, and the total length of the fiber bundle is 20 km. The vehicle vibration traces can hardly be seen from the data without normalization process. In DOFAS signal processing, normalization is often used to enhance the quality and interpretability of the acquired signal. The raw vibration data is normalized to account for variation in external conditions (such as strain) at different locations along the fiber and at different points in time. Typically, basic normalization is performed on the full vibration dataset, which means large signals scale down relatively weak signals (such as from light vehicles) due to the highest intensity of the strongest signal values. FIG. 2 shows the vehicle vibration traces which have been handled by the basic normalization process. Basic normalization includes the following steps: normalizing the signals of each spatial position along the time axes, and then normalizing the signal of each time point across positions and placing the data of each spatial position at the center by subtracting the corresponding average value (DC component) to obtain basic normalized data. The overall normalization presents obvious deficiencies because the weak vibration signals will be buried as long as a strong vibration signal exists.SUMMARY

[0005] The present application intends to strengthen weak vibration signals and to make these weak vibration signals visible. In order to extract meaningful information from noisy sensor data, the present application proposes a segmented normalization algorithm to enhance weaker vibration signals, so that more vibration signal patterns can be detected.

[0006] The present disclosure provides a segmented normalization method for vibration signals, comprising: extracting a set of vibration signals; dividing the set of vibration signals into multiple signal segments along a time axis and / or a spatial  axis, wherein each signal segment of the multiple signal segments comprises multiple rows and multiple columns of signals; for each signal segment of the multiple signal segments: obtaining a maximum signal value and a minimum signal value in each row of signals in the  individual signal segment; performing intermediate normalization processing on the vibration signals in each row of  signals according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signal values of the vibration signals; obtaining a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value in  each column of signals; and performing normalization processing on the intermediate normalized signal values of the  vibration signals in each column of signals according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signal values of the vibration signals.

[0007] In certain embodiment, dividing the set of vibration signals into multiple signal segments includes dividing the set of vibration signals into multiple signal segments with a same length of time periods or different lengths of time periods and / or a same size of location areas or different sizes of location areas.

[0008] In certain embodiment, dividing the set of vibration signals into multiple signal segments includes adaptively dividing the vibration signals into multiple signal segments based on the detected vibration events.

[0009] In certain embodiment, performing normalization processing according to the maximum signal value and the minimum signal value comprises processing the vibration signals in the signal segment according to the following formula (1) , wherein Xnorm represents the intermediate normalized signal value after normalization, X  represents an initial value of the vibration signal, Xmin represents the minimum signal value of the vibrations signals in the row of signal segment, and Xmax represents the maximum signal value of the vibrations signals in the row of signal segment.

[0010] In certain embodiment, performing normalization processing on the intermediate normalized signal values according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value comprises processing the intermediate normalized signal values according to the following formula (2) , wherein Ynorm represents the final normalized signal value, Y represents the intermediate  normalized signal value, Ymin represents the minimum normalized signal value in the column of signals, and Ymax represents the maximum normalized signal value in the column of signals.

[0011] In certain embodiment, the vibration signals are acoustic sensing signals from distributed optical fiber vibration sensors.

[0012] The present disclosure further provides a segmented normalization system for vibration signals, comprising: a signal extraction module, configured to extract a set of vibration signals; a signal dividing module, configured to divide the set of vibration signals into multiple signal  segments along a time axis and / or a spatial axis, wherein each signal segment of the multiple signal segments comprises multiple rows of and multiple columns of signals; a maximum and minimum signal module, configured to obtain a maximum signal value and a  minimum signal value of in each row of signals of each signal segment of the multiple signal segments; an intermediate normalization processing module, configured to perform normalization processing  on the vibration signals in each row of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signal values of the vibration signals; a maximum and minimum normalized signal module, configured to obtain a maximum normalized  signal value and a minimum normalized signal value of in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments; a final normalization processing module, configured to perform normalization processing on the  intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signal values of the vibration signals.

[0013] In certain embodiment, the segmented normalization system is configured to implement the steps in the segmented normalization method described above.

[0014] The present disclosure further provides a method for monitoring traffics comprising: sensing vibration signals caused by vehicles passing through roads by using one or more DOFAS laid down on areas nearby the roads; normalizing the vibration signals according to the segmented normalization method described above, for equalizing a first set of strong vibration signals caused by heavy vehicles and a second set of weak vibration signals caused by light vehicles; and counting the number of strong vibration signals in the normalized vibration signals over a period of time so as to estimate the number of the vehicles passing through roads during the period of time.

[0015] The segmented normalization method and the segmented normalization system according to the present disclosure apply the normalization step to each individual segment of the signals, and the weaker vibration signals can be effectively amplified. The segmented normalization method and the segmented normalization system according to the present disclosure also allow more trajectories to be detected, especially weaker trajectories, such as those from light vehicles, which is very useful for congestion monitoring, traffic light recognition, etc.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0016] Exemplary embodiments of the disclosure are described in the following with respect to the attached figures. The figures and corresponding detailed description serve merely to provide a better understanding of the disclosure and do not constitute a limitation whatsoever of the scope of the disclosure as defined in the claims. In particular:

[0017] FIG. 1 shows a vehicle vibration trace obtained before normalization.

[0018] FIG. 2 shows a vehicle vibration trace formed by basic normalization.

[0019] FIG. 3 illustrates a flow chart of a segmented normalization method according to a certain embodiment of the present disclosure.

[0020] FIG. 4 shows a vehicle vibration trace formed by segmented normalization according to a certain embodiment of the present disclosure.

[0021] FIG. 5 (A-D) depicts the vehicle vibration traces formed by segmented normalization with different numbers of segments according to another certain embodiment of the present disclosure.

[0022] FIG. 6 (A-D) shows a vehicle vibration trace formed by segmented normalization with segments along spatial axis and along time axis and spatial axis according to another certain embodiment of the present disclosure.

[0023] FIG. 7 illustrates a segmented normalization system for vibration signals according to another certain embodiment of the present disclosure.DETAILED DESCRIPTION

[0024] The disclosure will be more fully described below with reference to the accompanying drawings. However, the present disclosure may be embodied in a number of different forms and should not be construed as being limited to the embodiments described herein.

[0025] The detailed description described below is intended to describe various configurations of the subject technology, rather than being intended to represent only configurations that the subject technology can adopt. The accompanying drawings are incorporated herein and constitute a part of the detailed description. The detailed description includes specific details in order to provide a thorough understanding of the subject technology. However, it is apparent to those skilled in the art that the subject technology is not limited to the specific details described herein, and one or more embodiments can be used to implement. In one or more embodiments, the structure and components are shown in block diagram form to avoid confusing the concept of the subject technology. One or more embodiments of the present disclosure are illustrated by one or more diagrams and / or described in conjunction with one or more diagrams.

[0026] The method can be applied to different sensing systems to amplify weak signals, such as road traffic and train monitoring in urban environments, the structural health monitoring of the buildings, pipeline leak detection, oil well monitoring, intrusion detection, environmental detection, communication detection, etc.

[0027] The present disclosure intends to provide a segmented normalization method for signals. The method comprises: extracting a set of vibration signals; dividing the set of vibration signals into multiple signal segments; obtaining a maximum signal value and a minimum signal value of each row (or each column) of each signal segment of the multiple signal segments; performing intermediate normalization processing on the vibration signals in each row (or each column) of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signals of the vibration signals; obtaining a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value of each column (or each row) of signals of each signal segment of the multiple signal segments; performing normalization processing on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column (or each row) of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signals. In the above steps, the vibration signals are subjected to the normalization process along two different directions, that is at first in row direction and then in column direction in the signal segment, or vice versa. Then, optionally, the number of the final normalized signal values greater than a threshold is counted, or is displayed, for estimating the number of objects, such as lightweight and / or heavy weight vehicles, passing through. The object includes vehicles, trains or any vibration sources moving along the fiber.

[0028] According to certain embodiments of the present disclosure, a segmented normalization method for normalizing the segmented signals of an optic fiber sensing system (or DOFAS) is disclosed hereinafter. FIG. 3 illustrates a flow chart of a segmented normalization method according to certain embodiments of the present disclosure. The method includes the following steps.

[0029] In step 301, a set of vibration signals with spatio-temporal vibration data is extracted from the optic fiber sensing system. The set of vibration signals can be extracted within a time period and a certain location area. In a certain embodiment, the set of vibration signals are captured by monitoring vibrations from the DOFAS deployed in a downtown area in Hong Kong.

[0030] Then in step 303, the set of vibration signals is divided into multiple signal segments along a time axis and / or spatial axis. In one example, the set of signals can be divided into N segments in the direction of the time axis, thereby obtaining N signal segments. N is the positive integer greater than or equal to 2. In one example, the N signal segments can be divided along the time axis only, so as to obtain N signal segments with different lengths of time periods and same size of location area. In a further example, the N signal segments can be divided along the spatial axis only, so as to obtain N signal segments with different sizes of location areas and same length of time period. In another example, the N signal segments can be divided along the time axis and the spatial axis, so as to obtain N signal segments with different sizes of location areas and different lengths of time periods. Among them, the signals in the N signal segments can have different time lengths or the same time length, or have different position area lengths or the same position area length. Alternatively, the set of vibration signals can be adaptively divided into multiple signal segments signals based on the detected vibration events.

[0031] Then, each signal segment of the N segmented signals is normalized twice for obtaining the final normalized signal value. In one example, the signals of each signal segment are normalized using a minimum signal value and a maximum signal value in the signal segment. In step 305, for each row of signal in each signal segment of the multiple signal segments, a maximum signal value and a minimum signal value of each row of signals are obtained. The row and the column refer to two directions in the signal segment, and the row of signals and the column of signals refer to the signals extracted along the two directions in the signal segment respectively. The row and the column are relative to each other and can be used interchangeably. The process of getting the maximum signal value and the minimum signal value is repeated for each row of signals.

[0032] In step 307, an intermediate normalization processing is performed on the vibration signals in each row of signals in each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum signal value and the minimum signal value, to obtain the intermediate normalized signal values of the vibration signals. The normalized signal value for one signal in the row of signal segment can be obtained as follows. Xnorm represents the intermediate normalized signal value of one vibration signal after  normalization, X represents the initial value of the vibration signal, Xmin represents the minimum value of the vibration signals in the row of signal segment, and Xmax represents the maximum signal value of the vibration signals in the row of signal segment.

[0033] After processing the intermediate normalization to each row of signals in the signal segment and then all signal segments of the set of vibration signals, each vibration signal is normalized and has its own intermediate normalized signal value. The above process is repeated for all of the vibration signals of the signal segment and are ready for the further process.

[0034] Then in step 309, for each column of signals in each signal segment, a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value of each column of signals can be obtained based on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in all signal segments obtained in the previous steps. In one example, the maximum normalized signal value can be achieved by comparing all the intermediate normalized signal values in the columns of signals in the signal segment and extracting the maximum value. Similarly, the minimum normalized signal value can be achieved by comparing all the intermediate normalized signal values in the columns of signals in the signal segment and extracting the minimum value.

[0035] In step 311, a final normalization processing is performed on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of each signal segment according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value of each column to obtain final normalized signal values. The final normalized signal value for one signal in the column of signals in a signal segment can be obtained as following formula (2) . wherein Ynorm represents the final normalized signal value of the signal, Y represents the  intermediate normalized signal value of the signal, Ymin represents the minimum normalized signal value in the column of signals, and Ymax represents the maximum normalized signal value in the column of signals.

[0036] After processing the above final normalization to each column of signals in the signal segment and then all signal segments of the set of vibration signals, each vibration signal is eventually normalized and converted to a final normalized signal value. The above process is repeated for all of the vibration signals of the signal segment.

[0037] Preferably, the number of the final normalized signal values greater than a threshold can be counted for estimating the number of objects passing through. In one example, the threshold can be a pre-determined threshold based on the actual requirement on the detection of vehicles. In another example, if the final normalized signal value of a signal is greater of than the threshold, such signal value can be displayed on the screen, and further processed for determine the vehicle type, such as a heavyweight vehicle or a lightweight vehicle or even a motorcycle.

[0038] FIG. 4 shows a vehicle vibration trace formed by segmented normalization according to a certain embodiment of the present disclosure. As per FIG. 4, the vibration signals have been separated into 6 segments along the time axis, with the same time length for each signal segment. Then the vibration signals subject to normalize in time axis and spatial axis respectively. After the normalization process, the number of the final normalized signal values greater than a threshold is counted for estimating the number of vehicles passing through. The vehicle vibration trace shows the counting result, indicating a vehicle passing through the point, and be used for monitoring the traffic passing through.

[0039] FIG. 5 shows the vehicle vibration trace without signal segment and that formed by segmented normalization according to certain embodiment of the present disclosure. Specifically, FIG. 5 depicts (A) vehicle vibration trace without segment of signals, (B) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 4 segments of signals (N = 4) , (C) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 8 segments of signals (N = 8) ; and (D) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 16 segments of signals (N = 16) . Specifically, in the above embodiments shown in (B) , (C) and (D) of FIG. 5, the signals are segmented along the time axis.

[0040] It thus can be seen that the basic normalization suppresses the weak vibration signals because the maximum value generated by strong vibration traces is larger than that generated by weak vibration signals. Compared with basic normalization, the segmented normalization method according to the certain embodiment of the present disclosure amplifies the weak signals existing in some signal segments by dividing the signal into N signal segments along the time axis.

[0041] It can be seen from FIG. 5 that more vehicle traces can be detected, and thus the lighter vehicles, such as the vehicle producing weaker vibrations, can be detected. In addition, as the number of segments used increases, more traces are detected.

[0042] In another embodiment, it is also possible to use methods other than minimum-maximum scaling for normalizing the signal segment. In one example, the mean and standard deviation can be applied for normalization.

[0043] According to certain embodiments of the present disclosure, the set of signals, such as vibration signals with spatio-temporal vibration data, from the optical fiber sensing system is divided into N signal segments along both of the direction of the spatial axis, thereby obtaining multiple signal segments, such as N signal segments. N is the positive integer greater than or equal to 2. Each segment of the signal is subjected to normalization separately. Among them, the N signal segments of spatial segmented signals can be formed by separating the set of signals at different positions with the same size of location areas, or the N signal segments of spatial segmented signals can be formed by separating the set of signals at different sizes of location areas, or the signal segments can be based on adaptive segmentation of detected event, such as vibration events.

[0044] According to a further embodiment of the present disclosure, the vibration signals with spatio-temporal vibration data from the optical fiber sensing system is divided into multiple signal segments along the directions of the time axis and the spatial axis, thereby obtaining multiple signal segments In one embodiment, the vibration signals of the optical fiber sensing system is divided into N segments along the directions of the time axis and the spatial axis, thereby obtaining N time-space segmented signals in a rectangular segmentation manner, as shown in FIG. 6. Then, each segment of the signals is subjected to normalization operation respectively. Specifically, the signals of each of the multiple signal segments are normalized to signal rows along the spatial axis first and then to signal columns along the time axis, by using the minimum values and maximum values, such as the minimum and maximum signal amplitudes, so as to obtain an intermediate normalized signal value and then a final normalized signal value for each signal, such as by using the above normalization method.

[0045] The vehicle vibration traces of FIG. 6 are formed by normalizing all signals of a set of data as a whole, segmenting all signals of a set of data along a spatial axis and normalizing the resulted signal segments respectively, and segmenting all signals of a set of data along both of time axis and spatial axis and normalizing the resulted signal segments respectively. Specifically, FIG. 6 depicts (A) vehicle vibration trace without segment of signals, (B) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 4 segments of signals along spatial axis but is not divided along time axis, (C) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 8 segments of signals along spatial axis but is not divided along time axis; and (D) vehicle vibration trace in which the set of signals is divided into 8 segments along spatial axis and 8 segments along time axis, that is, a total of 64 signal segments.

[0046] In one embodiment, the vibration signal from the DOFAS is segmented in an adaptive segmentation manner, such as automatically segmenting data according to detected events, thereby obtaining N signal segments. Then, each signal segment of the signals is subjected to normalization operation respectively. The adaptive segmentation does not require any parameter adjustment by the user. The number of the signal segment and the threshold arranged in the segmented normalization method for vibration signals may depend on, e.g. the actual requirement or the real-time traffic throughput or oil flow rate.

[0047] According to further embodiments of the present disclosure, a method for monitoring traffics is disclosed hereinafter. The method comprises sensing vibration signals caused by vehicles passing through roads by using one or more distributed optical fiber vibration sensors laid down on areas nearby the roads; normalizing the vibration signals according to the segmented normalization method as described above, for equalizing a first set of strong vibration signals caused by heavy vehicles and a second set of weak vibration signals caused by light vehicles; and counting the number of strong vibration signals in the normalized vibration signals over a period of time so as to estimate the number of the vehicles passing through roads during the period of time.

[0048] In certain embodiment of the present disclosure, a segmented normalization system for vibration signals is provided. As shown in FIG. 7, the segmented normalization system comprises a signal extraction module 701, configured to extract a set of vibration signals; a signal dividing module 703, configured to divide the set of vibration signals into multiple signal segments along a time axis or along a spatial axis or along the time axis and the spatial axis, wherein each signal segment of the multiple signal segments comprises multiple rows of and multiple columns of signals; a maximum and minimum signal module 705, configured to obtain a maximum signal value and a minimum signal value of each row of each signal segment of the multiple signal segments; an intermediate normalization processing module 707, configured to perform normalization processing on the vibration signals in each row of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signal values of the vibration signals; a maximum and minimum normalized signal module 709, configured to obtain a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value of in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments; a final normalization processing module 711, configured to perform normalization processing on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signal values of the vibration signals. Preferably, a counting module can be further configured to count the number of the final normalized signal values greater than a threshold for estimating the number of objects passing through.

[0049] The method of the present disclosure is capable of being applied to different sensing systems, which can potentially improve signal quality and allow the detection of more signals, such as vibration signals. The method of the present disclosure can also be used directly in any field that uses sensors to collect some forms of spatiotemporal intensity data.

[0050] The method of the present disclosure can be more advanced and simpler than methods that perform complex time-frequency processing, while being computationally inexpensive. In addition, the method of the present disclosure allows for the extraction of more information using a given sensing setup.

[0051] The embodiments or elements showcased within this disclosure, including the specific illustrations and materials utilized in examples, are intended to be illustrative, not restrictive. They allow for a wide range of alterations, adjustments, or adaptations that align with the fundamental concept of the present disclosure. It's important to clarify that all depicted diagrams are solely for illustrative purposes; they are neither to scale nor are they precise reproductions of actual devices.

[0052] Wherever not already described explicitly, individual embodiments, or their individual aspects and features, described in relation to the drawings can be combined or exchanged with one another without limiting or widening the scope of the described disclosure, whenever such a combination or exchange is meaningful and in the sense of this disclosure. Advantages which are described with respect to a particular embodiment of present disclosure or with respect to a particular figure are, wherever applicable, also advantages of other embodiments of the present disclosure.

Claims

1.A segmented normalization method for vibration signals, comprising:extracting a set of vibration signals;dividing the set of vibration signals into multiple signal segments along a time axis and / or a spatial axis, wherein each signal segment of the multiple signal segments comprises multiple rows and multiple columns of signals;for each signal segment of the multiple signal segments:obtaining a maximum signal value and a minimum signal value in each row of signals in the individual signal segment;performing intermediate normalization processing on the vibration signals in each row of signals according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signal values of the vibration signals;obtaining a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value in each column of signals; andperforming normalization processing on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of signals according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signal values of the vibration signals.2.The segmented normalization method according to claim 1, wherein dividing the set of vibration signals into multiple signal segments includes dividing the set of vibration signals into multiple signal segments with a same length of time periods or different lengths of time periods and / or a same size of location areas or different sizes of location areas.3.The segmented normalization method according to claim 1, wherein dividing the set of vibration signals into multiple signal segments includes adaptively dividing the vibration signals into multiple signal segments based on the detected vibration events.4.The segmented normalization method according to claim 1 wherein performing normalization processing according to the maximum signal value and the minimum signal value comprises processing the vibration signals in the signal segment according to the following formula (1) , wherein Xnorm represents the intermediate normalized signal value after normalization, X represents an initial value of the vibration signal, Xmin represents the minimum signal value of the vibrations signals in the row of signal segment, and Xmax represents the maximum signal value of the vibrations signals in the row of signal segment.5.The segmented normalization method according to claim 1 wherein performing normalization processing on the intermediate normalized signal values according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value comprises processing the intermediate normalized signal values according to the following formula (2) , wherein Ynorm represents the final normalized signal value, Y represents the intermediate normalized signal value, Ymin represents the minimum normalized signal value in the column of signals, and Ymax represents the maximum normalized signal value in the column of signals.6.The segmented normalization method according to claim 1 wherein the vibration signals are acoustic sensing signals from distributed optical fiber vibration sensors.7.A segmented normalization system for vibration signals, comprising:a signal extraction module, configured to extract a set of vibration signals;a signal dividing module, configured to divide the set of vibration signals into multiple signal segments along a time axis and / or a spatial axis, wherein each signal segment of the multiple signal segments comprises multiple rows of and multiple columns of signals;a maximum and minimum signal module, configured to obtain a maximum signal value and a minimum signal value of in each row of signals of each signal segment of the multiple signal segments;an intermediate normalization processing module, configured to perform normalization processing on the vibration signals in each row of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum signal value and the minimum signal value to obtain intermediate normalized signal values of the vibration signals;a maximum and minimum normalized signal module, configured to obtain a maximum normalized signal value and a minimum normalized signal value of in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments;an final normalization processing module, configured to perform normalization processing on the intermediate normalized signal values of the vibration signals in each column of signals of each signal segment of the multiple signal segments according to the maximum normalized signal value and the minimum normalized signal value to obtain final normalized signal values of the vibration signals.8.The segmented normalization system according to claim 7, configured to implement the steps in the segmented normalization method of any one of claims 1-6.9.A method for monitoring traffics comprising:sensing vibration signals caused by vehicles passing through roads by using one or more distributed optical fiber vibration sensors laid down on areas nearby the roads;normalizing the vibration signals according to the segmented normalization method of any one of claims 1-6, for equalizing a first set of strong vibration signals caused by heavy vehicles and a second set of weak vibration signals caused by light vehicles; andcounting the number of strong vibration signals in the normalized vibration signals over a period of time so as to estimate the number of the vehicles passing through roads during the period of time.

Images