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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测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：CN119399560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510000648.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测方法是由王翔;阳习科;王洪辉;刘仝;姚光乐;杨冬营;王琛;李瑞佳;庹先国设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测方法，包括步骤：基于不同场景下包含微地震事件的DAS微地震数据构造数据集D；选择一语义分割模型，并构造其损失函数Loss；用数据集D以最小化Loss训练语义分割模型，得到微地震事件分割模型；生成样本的预测框，计算预测框的置信度分数；计算样本的最优置信度阈值和最优面积阈值；获取待检测DAS微地震数据进行检测。本发明检测结果能提供DAS微地震事件的位置信息，便利使用者更迅速方便的定位出微地震事件、且能提供更精准的检测结果，降低漏检率与误检率，提高DAS微地震事件检测精度与模型鲁棒性，同时提供了更强的可解释性。

本发明授权基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割模型与连通域生成算法的DAS微地震事件检测方法，其特征在于：包括以下步骤；S1，构造数据集D；S11，获取N个不同场景下包含微地震事件的DAS微地震数据，归一化处理后得到N个归一化微地震数据，依次标记为D1~DN，其中第n个归一化微地震数据为Dn，1≤n≤N，每个归一化微地震数据包括C×T个数据点，C为通道数，T为时间点数；S12，对Dn进行语义分割标注并生成目标框；Dn内通道c、时间点t的数据点xct的标注为yct，若xct位于微地震事件区域，则yct=1，否则yct=0，所有yct构成第一标注样本Dn1，1≤c≤C，1≤t≤T；再基于Dn1对每个微地震事件生成一目标框，得到包含目标框的第二标注样本Dn2；S13，基于广度优先搜索算法生成Dn的距离权重矩阵An，An大小为C×T，第c行t列元素为act；S14，将Dn1，Dn2，An作为的标签bn，生成Dn对应的样本；S15，按S12~S14依次处理D1~DN，生成D1~DN对应的样本~，构成数据集；S2，选择一语义分割模型并构造损失函数Loss，所述语义分割模型用于输入样本，输出样本中数据点xct为微地震事件的预测概率pct； ，S3，用数据集D以最小化Loss训练语义分割模型，得到微地震事件分割模型；S4，生成的预测框，计算预测框的置信度分数，包括步骤S41~S42；S41，根据pct生成分割掩码图，对分割掩码图用连通域生成算法得到每个连通域的外接矩形，作为预测框；S42，计算每个预测框的置信度分数conf；S5，计算样本的最优置信度阈值和最优面积阈值，包括步骤S51~S56；S51，预设迭代次数、每次迭代的置信度阈值Thconf、面积阈值Tharea；S52，在一次迭代中，按对应面积阈值Tharea，删除步骤S42中面积小于Tharea的预测框；S53，计算每个剩余预测框与Dn2中对应目标框的改进交并比IIoU，并对剩余预测框编号，其中第j个剩余预测框的conf和IIoU分别标记为confj和IIoUj；S54，根据剩余预测框的IIoU和conf统计TP、FP和FN；对第j个剩余预测框，若confj≥Thconf且IIoUj≥0.5，则TP加1；若confj≥Tharea且IIoUj0.5，则FP加1；若confjTharea且IIoUj≥0.5，则FN加1；否则跳过该预测框；S55，根据TP、FP和FN计算F1分数；S56，重复步骤S52~S55直到迭代结束，选出F1分数最大时的置信度阈值和面积阈值，作为最优置信度阈值、最优面积阈值；S6，获取待检测DAS微地震数据进行检测；S61，获取待检测DAS微地震数据，归一化处理后，送入S3得到的微地震事件分割模型，输出预测结果；S62，按步骤S41~S42生成预测框和预测框的置信度分数，再按最优面积阈值删除面积小于最优面积阈值的预测框；S53中，改进交并比IIoU根据下式计算； ，式中，AreaP为预测框面积，AreaT为AreaP对应的目标框面积，Inter为预测框与真实框的相交面积。

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