光纤分布式入侵检测系统（FOD）凭借其灵敏度高、监测范围广、抗电磁干扰等优势，在周界安防、管道安全监测等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，传统的FOD信号处理方法往往依赖于人工提取特征，存在识别精度低、泛化能力差等问题。
近年来，卷积神经网络（CNN）以其强大的特征学习和模式识别能力，为FOD检测技术的突破提供了新的思路。
本文首先介绍了FOD和CNN的基本概念，然后综述了基于CNN的FOD检测技术的研究现状，详细分析了不同CNN模型结构、数据预处理方法、训练策略等关键技术，并对不同方法的优缺点进行了比较和评价。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词:光纤分布式入侵检测，卷积神经网络，深度学习，信号处理，模式识别
随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步，人们对安全防范的要求日益提高。
传统的安全防范系统，如红外、摄像头等，存在着易受环境影响、监测范围有限等不足，已经难以满足现代安防的需求。
光纤分布式入侵检测系统（FiberOpticDistributedIntrusionDetectionSystem,FOD）作为一种新型的传感技术，利用光纤本身作为传感器，通过分析光纤中传输的光信号的变化来感知外界环境的变化，具有灵敏度高、监测范围广、抗电磁干扰、易于铺设等优点，在周界安防、管道安全监测、电力线路巡检等领域具有广阔的应用前景[1-3]。
FOD系统的工作原理主要基于光纤传感技术，常见的FOD技术包括相位敏感光时域反射仪（Phase-SensitiveOpticalTimeDomainReflectometer，φ-OTDR）、布里渊光时域反射仪（BrillouinOpticalTimeDomainReflectometer，BOTDR）、瑞利光时域反射仪(OpticalTimeDomainReflectometer，OTDR)等。
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