一种地下巷道入侵事件识别方法及系统

本发明公开提供了一种地下巷道入侵事件识别方法及系统，该方法包括：利用分布式光纤声波传感系统采集地下巷道内的原始声学信号，提取涵盖时域及小波包时频域的高维初始特征，并采用综合多种评估标准的特征筛选框架筛选出最具判别力的显式波形特征子集。在此基础上，构建双分支分类网络，利用多尺度卷积与通道注意力模块提取隐式时序特征，并通过特征映射对齐显式波形特征；将两路特征级联融合，并采用改进的自适应焦点损失函数训练网络，开展对地下巷道的分类预警。本发明技术方案通过显式波形特征有效约束了常规深度学习模型的特征空间且隐式特征识别更为可靠和准确。