一种基于Mamba-YOLOv10神经网络的光纤振动信号时间识别分类方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于Mamba‑YOLOv10神经网络的光纤振动信号时间识别分类方法、系统、设备及介质，属于光纤通信技术领域，包括基于光纤振动信号采集系统，获取多个目标的OTDR信号，对OTDR信号进行去噪处理；对去噪后的OTDR信号进行短时傅里叶变换，得到振动信号的二维时频图；基于二维时频图，提取光纤振动信号的多尺度特征；将多尺度特征输入包含Mamba注意块的Mamba‑YOLOv10神经网络中，完成光纤振动信号的识别与分类。本发明有效降低干涉衰落对模式识别准确率的影响，同时降低硬件复杂度，根据不同的故障场景和数据特点，自动调整注意力权重，提高了光纤故障识别和分类的准确性。