物联网是通过电信网,互联网等承载体使各种有独立功能的物体实现互通互联的网络,也就是“物和物互相连接的互联网”。智能安防就是把物联网技术和安防产品相结合,使安防更加人性化,智能化,现代化,更加精准地检测入侵,对我们的人身和财产安全有更好的保证。结合光纤传感技术的智能安防更加能够弥补传统安防系统的缺点,光纤振动传感系统是基于光纤传感技术并布设在周界的新型智能安防系统。本文研究光纤振动传感系统的原理,并搭建系统采集入侵信号,对采集到的入侵信号进行特征提取,再搭建卷积神经网络模式对入侵信号进行模式识别,最后编写光纤信号识别系统,实现交互。本文主要进行了以下几方面的研究工作:1.研究了光纤传感系统的传感原理和几类典型的干涉型光纤传感系统:迈克尔逊干涉型光纤传感器,马赫-曾德干涉型光纤传感器,萨格纳克干涉型光纤传感器。其中主要研究了迈克尔逊干涉型光纤振动传感系统的结构和信号采集原理;通过布设在家庭的窗户上的光纤振动传感系统,对入侵信号进行采集,实验得出的数据分成四种情况,分别为开窗,攀爬,敲窗和非入侵情况。2.研究了信号预处理方法和两种信号特征提取方法:短时傅里叶变换和小波变换。分别对信号进行特征提取并比较两种特征提取方法的效果。3.研究了神经网络原理,设计了卷积神经网络和BP神经网络,分别对短时傅里叶变换得到的特征矩阵和小波变换得到的特征向量进行模式识别,分别得出测试结果并进行了对比,得出卷积神经网络模式识别效果优于BP神经网络,卷积神经网络的总准确率可达93.0%。4.编写光纤信号识别程序,用python语言的tkinter模块编写GUI,运用训练后的卷积神经网络模型对光纤振动传感信号进行模式识别。