Abstract: I. Afzal, T. Ma, Y. Liu, J. Li, L. Ma (2026)

In pipeline monitoring, precise classification of vibration events is crucial to operational safety as various vibration patterns indicate the existence of diverse mechanical or environmental conditions. Deep learning (DL) methods have demonstrated high ability to extract and classify automatic features in phase-sensitive optical timedomain reflectometry (Phi -OTDR)-based sensing; however, most of the existing methods are based on single-domain representations which may restrict their ability under complex or noisy environments. As a solution to this drawback, a novel multidomain fusion model is proposed integrating timeâ€“frequency and nonlinear dynamic features in the form of a composite RGB image. The wavelet synchro-squeezed transform (WSST), Fourier synchro-squeezed transform (FSST), and the recurrence plots (RPs) are assigned to the RGB channels preserving complementary spectral, temporal, and dynamical information. A shallow VGG-FusionNet network is developed to obtain the hierarchical features of the fused images. The experimental findings of six vibration events indicate that the proposed approach obtains over 99% classification accuracy and an AUC of 0.996, which is significantly higher compared to all single-domain models. The validity of performance improvements is statistically validated by ablation studies and McNemarâ€™s test. Therefore, the proposed RGB FusionNet approach provides a robust and substantial solution for pipeline vibration event recognition.

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Pipeline Vibration Events Recognition Using Î¦-OTDR Based on a Multidomain RGB Fusion Approach