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龙图腾网获悉智联新能电力科技有限公司申请的专利一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120508911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510977594.X，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法是由马波;冯傲;潘松;王舜彪;杨威;罗倩;苏明;张颖;余续修;汪阳;周家浩;王振秋;范增盛;彭洋设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DAS和AI的双分支声振融合事件识别与定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S01：从分布式光纤传感DAS系统采集声音数据；从所述声音数据中捕捉包括时域特征和频域特征的多尺度特征，对所述时域特征和所述频域特征进行加权和自适应融合，得到联合特征； 步骤S02：从联合特征中提取高级空间特征，通过Bi-LSTM模块对CNN输出的特征序列进行时序建模，生成时序特征，动态调整CNN与所述Bi-LSTM的融合权重，得到融合特征，将所述融合特征输入全连接层，通过函数输出事件类型及其置信度，记为声音识别分支输出结果； 步骤S03：利用DAS系统采集振动强度数据；对所述振动强度数据进行预处理和标准化，得到振动强度数据；基于四点时空加权优化定位法，计算目标点的初始定位坐标；对初始定位坐标进行微调，输出最终事件位置，并得到振动定位分支输出结果； 步骤S04：将所述声音识别分支输出结果和振动定位分支输出结果进行融合校验，得到融合概率分布，通过动态似然比进行一致性评估，计算似然比，综合两个分支概率分布，生成最终融合结果； 设定判断阈值，并将所述似然比与所述判断阈值作比较，确定最终的； 所述步骤S04包括如下步骤： 步骤S41：将声音识别分支的事件类型概率与振动定位分支的时空特征映射到统一的事件假设空间，形成联合概率分布，公式如下： ； 式中：为声音识别分支输出结果；为振动定位分支输出结果；为事件先验概率；为归一化因子，确保概率分布有效； 步骤S42：引入动态似然比，量化声音与振动分支输出的一致性，识别潜在冲突，公式为： ； 式中，为两分支输出一致的假设；为两分支输出不一致的假设；为似然比，值越大表示一致性越高； 步骤S43：综合两分支概率分布，生成最终融合结果，公式为： ； 式中：为分支权重，根据数据质量动态调整；为归一化函数，确保。

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