一种DAS数据智能识别方法、设备、系统和程序

本发明公开了一种DAS数据智能识别方法、设备、系统和程序，在分布式光纤传感技术领域，本申请实施例提供了一种DAS数据的实时智能识别方法。将环境光缆传感信号实时转换为DAS数据样本，样本经过特定的深度神经网络模型进行智能识别分类，分类的结果作为预警依据，帮助用户对外界发生异常事件进行判断决策。提升了DAS设备工程化应用价值。本申请实施例提供了一种CNN+Transformer深度神经网络模型架构，该架构同时具有卷积神经网络(CNN)的理想特性——移位、缩放和失真不变性和Transformer网络——动态注意力、全局感受野和更强的泛化性能的优点。解决目前智能识别模型准确率低，泛化性差的问题。本申请实施例还公开了一种DAS智能识别系统及设备，可解决目前DAS设备误报率高，系统响应慢，智能化低的问题。提升了用户工程化使用体验。