一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法

本发明公开了一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法，包括同步采集声音和振动数据，构建声音识别分支与振动定位分支；声音分支通过时频域特征融合提取多尺度联合特征，动态调整CNN和BiLSTM的权重实现自适应融合，输出事件类型及置信度；振动分支运用四点时空加权优化法计算初始坐标，结合ASTCN网络进行位置微调，输出最终事件位置。通过融合双分支结果，采用动态似然比评估机制进行概率分布校验，输出最终判断结果；本发明通过声音识别分支实现智能化的事件分类、振动定位分支实现高精度的事件时空定位，并通过融合与校验模块实现多模态数据的智能协同与系统优化，有效突破传统技术在识别精度、定位误差和系统鲁棒性方面的瓶颈。