DAS数据集制作工具产品系统

随着分布式光纤声波传感（DAS）技术在周界安防、油气管道监测等领域的广泛应用，海量数据的标注需求日益凸显。然而，通用工具无法直接解析DAS专有二进制格式，且缺乏多维可视化与音频校验功能，导致标注效率低下。本项目旨在解决这一痛点，构建专业的数据集制作工具，支撑高精度AI模型的研发与落地。

核心模块：包含dat格式解析与重组、滑动窗口智能切分、多维可视化（时/频/时频域联动）、音频回放校验及批量标注导出五大模块。
功能描述：支持DAS专有二进制格式的直接读取与解析，通过“视听协同”辅助人工判读，一键生成深度学习训练样本。工具解决了传统标注效率低、边界识别难的问题，将标注效率提升40%以上，准确率高达99%，实现了从原始数据到高质量训练集的高效转化闭环。

个人负责任务：
独立完成工具的需求分析、架构设计、核心代码开发与测试验证。具体包括：dat格式解析算法实现、多维可视化界面开发、音频回放模块集成、滑动窗口切分逻辑编写，以及标注效率与准确率的量化评估。
技术栈与架构：
技术栈：Python（主语言）、Tkinter（GUI开发）、Matplotlib（绘图）、NumPy/SciPy（数值计算与信号处理）、simpleaudio（音频播放）。
架构设计：采用“人机交互层-业务逻辑层-数据存储层”三层模块化架构。人机交互层基于Tkinter实现参数配置与可视化；业务逻辑层包含dat解析引擎、滑动窗口算法、特征提取模块；数据存储层支持JSON配置持久化与mat样本导出。
亮点与难点：
原生支持dat格式：破解DAS专有二进制协议，实现多文件自动拼接与结构化重组，无需额外格式转换。
多视图联动：时域、频域、空间域视图实时同步，支持缩放与标注框联动，降低人工判读复杂度。
音频校验创新：首次将音频回放引入DAS标注，通过听觉辅助视觉识别微弱事件（如挖掘声），提升标注准确率。
性能优化：采用点位-窗口双层缓存与动态加载策略，处理600秒数据仅需7分42秒，操作响应延迟