买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东龙为电子科技有限公司申请的专利基于特征融合的Φ-OTDR振动事件分类方法及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：CN120067878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510549456.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于特征融合的Φ-OTDR振动事件分类方法及系统是由孙志慧;李苗;宋冉冉;姜劭栋;王秀剑;张发祥;连明明;张乐超设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的Φ-OTDR振动事件分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于光纤信号识别技术领域，提供了基于特征融合的Φ‑OTDR振动事件分类方法及系统，其技术方案为将预处理后的多类扰动事件时空数据矩阵划分为多类扰动事件的单道时域数据；基于多类扰动事件的单道时域数据对构建的振动事件分类模型进行训练得到训练后的振动事件分类模型；其中，所述振动事件分类模型的构建过程包括：基于单道时域数据提取得到每类扰动事件的第一特征图和第二特征图；融合每个事件的第一特征图和第二特征图得到每类扰动事件的融合特征，根据融合特征进行分类；基于训练后的振动事件分类模型对待检测数据进行分类得到分类结果。显著提升了光缆安全监测的智能化水平。

本发明授权基于特征融合的Φ-OTDR振动事件分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于特征融合的Φ-OTDR振动事件分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取相位敏感光时域反射Φ-OTDR分布式光纤传感系统中的多类扰动事件时空数据； 将预处理后的多类扰动事件时空数据矩阵划分为多类扰动事件的单道时域数据； 基于多类扰动事件的单道时域数据对构建的振动事件分类模型进行训练得到训练后的振动事件分类模型；其中，所述振动事件分类模型的构建过程包括： 基于单道时域数据提取得到每类扰动事件的第一特征图和第二特征图； 融合每个事件的第一特征图和第二特征图得到每类扰动事件的融合特征，根据融合特征进行分类； 基于训练后的振动事件分类模型对待检测数据进行分类得到分类结果； 其中，基于单道时域数据提取得到每类扰动事件的第一特征图包括： 基于单道时域数据提取多尺度特征，融合后得到多尺度融合特征； 将多尺度融合特征输入BatchNorm层，在BatchNorm层分别对每个特征维度计算在该维度上的均值和方差得到标准化的特征； 将标准化的特征进行全局池化得到一个C维的向量； 然后通过一个大小为k的一维卷积层处理C维向量，将处理得到的结果应用Sigmoid激活函数，得到通道权重； 将通道权重逐通道乘以原始特征图，得到增强的特征图； 采用多尺度TCB模块单道时域数据的多尺度特征，包括： 多尺度TCB模块包括并行的第一因果卷积分支、第二因果卷积分支和第三因果卷积分支； 其中，第一因果卷积分支的输入为单道时域数据，输出高频瞬态事件特征记作，第二因果卷积分支的输入为单道时域数据，输出中等周期事件特征记作，第三因果卷积分支的输入为单道时域数据，输出长周期事件特征记作； 将第一因果卷积分支、第二因果卷积分支和第三因果卷积分支输出的特征、和分别经过对应的全局池化GAP层后输出对应的尺度特征； 将单道时域数据输入至BiLSTM层提取得到每个事件的第二特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东龙为电子科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。