深圳高新区信息网有限公司孙志获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳高新区信息网有限公司申请的专利基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法、装置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:CN120183095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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:202510637249.1,技术领域涉及:G08B13/12;该发明授权基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法、装置是由孙志;王冠;谭海宁;黄绍伦;周丁;林玉昆;陈鑫磊;贾丽丽;夏峰;储灿建;马刚均;赖月美;王永琼;杨劲森;李珂斌;吴珂;商广德;温桂欢;黄梓洪;蒋永忠设计研发完成,并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法、装置在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法、装置,属于光纤传感与安防监测技术领域,解决了现有光缆安防监测误报率高、实时性差、难以满足长距离光缆安防需求的问题。该方法包括:获取预设幅值范围内的第一振动信号;对第一振动信号进行频率滤波处理,得到第二振动信号;对第二振动信号进行特征提取处理,得到高维特征向量;对高维特征向量进行多尺度时序分类处理,得到分类数据;根据分类数据,确定光缆振动状态。该方案实现了光缆的远距离安防监测,提高了检测结果的准确性。
本发明授权基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法、装置在权利要求书中公布了:1.一种基于分布式光纤振动传感的光缆入侵检测方法,其特征在于,包括: 获取预设幅值范围内的第一振动信号; 对所述第一振动信号进行频率滤波处理,得到第二振动信号; 对所述第二振动信号进行特征提取处理,得到高维特征向量; 对所述高维特征向量进行多尺度时序分类处理,得到分类数据; 根据所述分类数据,确定光缆振动状态; 其中,对所述高维特征向量进行多尺度时序分类处理,得到分类数据,包括: 将所述高维特征向量输入训练好的多尺度时序分类模型进行处理,得到分类数据;所述多尺度时序分类模型通过以下过程进行训练得到: 通过按预设距离沿地铁轨道安装的分布式光纤振动传感器,获取原始振动样本信号; 对所述原始振动样本信号进行幅值筛选处理,得到第一振动样本信号; 对所述第一振动样本信号进行频率滤波处理,得到第二振动样本信号; 根据地铁振动样本类型标签、挖掘振动样本类型标签以及攀爬振动类型标签,对第二振动信号进行分类处理,得到振动事件样本库; 对所述振动事件样本库中的样本数据进行特征提取,得到时频域特征矩阵; 对所述时频域特征矩阵进行多尺度时序特征提取,得到多尺度特征值;其计算式为: ; 其中,y[t]为卷积操作后在时间点t的输出特征;J为卷积核大小;w[k]为卷积核第k个位置的权重参数;k为自然数;x[t-d⋅k]为时频域特征矩阵中元素在时间点t-d⋅k的特征值;d为膨胀因子; 对所述多尺度特征值进行时空注意力加权,得到注意力加权特征;其计算式为: ; 其中,α ij为第i个查询对第j个键的注意力权重;e ik为查询与所有键的相似度集合;T为调节权重分布参数;;为第i个时间步的查询向量转置;M j为第j个时间步的键向量;d k为键向量的维度; 对所述注意力加权特征进行双向时序建模处理,得到预测概率;其计算式为: ; ; 其中,p t为遗忘门输出,其含义为预测概率;i t为输入门输出;σ为激活函数;W f、W i为权重矩阵,分别对应遗忘门和输入门的权重参数;h t-1为前一时刻的隐藏状态;x t为时频域特征矩阵中元素在时间点t的特征值;b f、b i为偏置项,分别对应遗忘门和输入门的偏置参数,用于调整门的激活阈值; 根据所述预测概率,对预设参数的分类模型进行焦点损失优化和参数更新,得到多尺度时序分类模型;其中,损失函数的计算式为: ; 其中,p t为模型对正确类别的预测概率;α t为平衡不同类别的损失权重;γ为调节难易样本的权重;为综合p t、α t、γ后的最终损失值,用于反向传播优化模型。
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