Vegna einkenna stórs uppgötvunarsviðs, mikils næmni og góðrar aðlögunarhæfni umhverfisins hefur sjónskynjunarnetum verið mikið beitt í stórum stíl öryggi og svæðisbundinni markmiðsstöðu. Hefðbundnar aðgerðir eins og að bera kennsl á nærveru markmiðs og dæma afstöðu þess gróflega eru ekki lengur nægar til að uppfylla sífellt krefjandi kröfur um uppgötvun. Að flokka margfeldi markmið og margar breytur á stóru svæði hefur orðið rannsóknarnúmer. Meðal þeirra eru að bera kennsl á tegund markmiðs, reikna miða stöðu og álykta um hreyfingarástand markmiðsins eru helstu uppgötvunarverkefni skynjunarkerfisins.
Sidelnikov O o.fl. Framkvæmd próf á mörgum óeðlilegum truflunarmerkjum innan svæðis og náði uppgötvunarhraða 86. 3% með því að nota mismunandi tíðni fyrir markflokkun. Hins vegar getur þessi aðferð aðeins framkvæmt eigindlega flokkun og getur ekki veitt upplýsingar um breytur ríkisins. Tejedor J o.fl. Lagt fram sjónskynjunarnet á leiðslum og benti á mögulega verkfræðiaðgerðir sem gætu stofnað leiðslum í hættu með því að greina muninn á titringsmerkjum. Þeir flokkuðu einnig mismunandi truflanir með styrkleiki. Tian Miao sameinuðu taugakerfi með niðurbrotsaðferð aðgerðarinnar til að greina fjórar tegundir af afskiptiatburðum og ná meðaltali viðurkenningarhlutfall 85,2%. Zou Boxian o.fl. notaði þrívíddar sjónrænni tækni með titringsmerkjum til að flokka mismunandi titringsgjafa eins og hvítan hávaða, gangandi, farartæki og gröfur. Uppgerðagreiningin sýndi rétt yfir 90%. Hins vegar minnkaði mikið magn þrívíddarskýjagagna verulega vinnsluhraða. Peng Kuan o.fl. Prófaðar svæðisbundnar afskiptaheimildir byggðar á mismun á tíma\/tíðni léns og náðu flokkunarnákvæmni yfir 98% fyrir fjórar tegundir reglubundinna truflana. Jiang Hong o.fl. Prófuðu fimm algengar truflanir á afskiptum með því að nota öfgafullt trefjar Bragg grind og flokkuðu þær út frá eðlilegum eiginleikum. Í 500 prófsýni var viðurkenningarhlutfall yfir 98%. Pan Ruizhi o.fl. Notaði trefjar Bragg grindarþegjandi skynjunartækni til að ná markaflokkun, með reiknirit nákvæmni 96,6%. Hins vegar er þessi aðferð aðallega notuð til beinnar snertismælinga milli markmiðsins og FBG. Þrátt fyrir að það hafi mikla nákvæmni minnkar viðbragðsárangur verulega með vaxandi fjarlægð. Wei-Hao C o.fl. Notað φ-OTDR tækni til að fá markmerki, sem hefur einkenni mikillar nákvæmni og góðs stöðugleika. Suzhen L o.fl. Notað gervi taugakerfi til að mæla titring smíði í ljósleiðaragögnum, sem hafa einkenni mikillar nákvæmni og víðtækrar umfjöllunar. Samt sem áður er þessi aðferð aðallega notuð til að viðurkenna stakar titringsmerki og getur ekki náð flokkun margra marka. Shang Qiufeng o.fl. Samsett breytileika niðurbrot með stuðnings vektor vélar til að bera kennsl á fjórar tegundir af óeðlilegum merkjum og ná yfir 98%auðkenni. Vegna notkunar tveggja reiknirita var vinnslutími fyrir eitt safn af gögnum 169 sekúndur, sem var tiltölulega hægur.
Hönnuð var auðkennisalgrími sem byggðist á einkennum margvíslegra merkjabreytna. Þessi reiknirit markar eiginleika mismunandi markmiða hvað varðar amplitude, lengd og tíðni og ná frammistöðu þegar um er að ræða margvísleg merki sem er samnýting. Einkenni trefja skynjunar merkja fjögurra algengra markmiða voru prófuð og megindlegri greiningu á margvíslegum merkjum var lokið. Niðurstöður tilrauna sýna að meðaltal bylgjulengdar amplitude markmiðs 1 er 1,25nm, með tímabil sem einkennir um það bil 12 0 MS; Meðal bylgjulengd amplitude af markmiðum 2 og 3 eru á milli 150-350 pm, með lengd á bilinu 1 til 3s; Meðal bylgjulengd amplitude markmiðs 4 er yfir 3,2nm, með um það bil 15s tíma. Þessir eiginleikar hafa mikla viðurkenningu nákvæmni í þessum reiknirit. Í markalífsnámsprófinu er meðaltal markþekkingarhlutfalls og meðaltal viðurkenningarnákvæmni bæði yfir 80,0%og sannreyna hagkvæmni fyrirhugaðs reiknirits.