一种应用于分布式光纤传感的迁移学习方法

一种应用于分布式光纤传感的迁移学习方法，包括以下步骤：步骤1、通过分布式光纤传感DAS系统采集在不同场景下的相位信号，作为源域和目标域样本；步骤2、数据预处理；步骤3、将视觉变形器ViT,网络作为DAS信号特征提取器，使用源域场景中的时空样本数据对其进行训练得到模型权重参数；步骤4、源域模型加入提示Prompt：对源域训练好的模型的输入加入提示Prompt；步骤5、基于提示的模型迁移学习Prompt‑tunning)：在目标域场景中使用训练好的权重参数，冻结模型所有参数，只训练加入的Prompt，完成对目标域场景的样本识别分类；步骤6、测试。本发明提高预测的准确率，显著降低了存储成本。