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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种半监督DAS事件检测方法与系统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：CN119904698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510084717.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种半监督DAS事件检测方法与系统是由康宇;祁凯;夏奇久;黄森清;齐振宇;李传玲;昌吉;吕文君设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督DAS事件检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式光纤传感技术领域，公开了一种半监督DAS事件检测方法与系统，方法包括以下步骤：选取通过DAS系统采集得到数据集并进行预处理获得成对的训练数据；搭建半监督DAS事件检测模型，包括核心事件检测网络、学生网络和教师网络；设计损失函数并对半监督DAS事件检测网络进行学习训练；将新的一组待检测数据输入到训练好的事件检测网络，得到事件的分类与定位结果，实现事件检测。本发明在设计的DAS事件检测模型半监督架构通过结合伪标签和一致性正则化两种半监督技术，充分利用了大量无标注DAS数据和少量标注DAS数据进行联合训练，减少对标记DAS数据的依赖，显著降低标注成本，同时提升模型性能。

本发明授权一种半监督DAS事件检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种半监督DAS事件检测方法，其特征在于，所采用的DAS事件检测模型包括核心事件检测网络，以及由核心事件检测网络构成的学生网络和教师网络；核心事件检测网络包括骨干网络、颈部网络和检测头； 学生网络和教师网络组成半监督架构进行训练：学生网络利用有标注的DAS数据进行训练，通过反向传播更新可学习权重，并应用指数移动平均逐步更新教师网络；教师网络对弱增强的无标注的DAS数据进行预测，预测高于设定的事件分类置信度阈值的结果作为DAS事件分类伪标签加入训练，以在无标注的DAS数据上训练DAS事件分类分支，迭代更新学生网络的权重；预测低于设定的区间回归方差阈值的结果作为DAS事件伪区间标签，以在无标注的DAS数据上训练区间DAS事件回归分支，迭代更新学生网络的权重；通过监督损失、DAS事件分类伪标签的分类损失和DAS事件伪区间标签的回归损失对学生网络进行优化，教师网络的参数仅由学生网络通过指数移动平均更新； 将DAS数据依次经过骨干网络进行特征提取，将得到的特征图通过颈部网络的上采样以及特征融合得到初步的预测结果，最后通过检测头的DAS事件分类分支和DAS事件回归分支分别得到最终的DAS事件分类预测结果和DAS事件定位预测结果。

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