武汉轻工大学陈保周获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法、装置、设备及介质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：CN120011988B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510003712.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法、装置、设备及介质是由陈保周;贾凯达;柴阳;刘朔设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法、装置、设备及介质，涉及信号检测技术领域，包括：通过获取导航坐标时间序列数据，将导航坐标时间序列数据输入预设混合深度学习模型中，得到瞬态信号，将瞬态信号进行处理输出，得到检测结果。通过获取导航坐标时间序列数据，输入预设的CNN‑LSTM混合模型检测瞬态信号，并处理输出检测结果，提高了信号检测精度与效率。
本发明授权基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的时间序列瞬态信号检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取导航坐标时间序列数据； 将所述导航坐标时间序列数据输入预设混合深度学习模型中，得到瞬态信号； 将所述瞬态信号进行处理输出，得到检测结果； 所述将所述导航坐标时间序列数据输入所述预设混合深度学习模型中，得到瞬态信号的步骤，包括： 将所述导航坐标时间序列数据进行格式转换，得到所述预设混合深度学习模型的输入数据； 基于所述输入数据通过卷积神经网络，得到特征映射数据； 根据所述特征映射数据通过长短时记忆网络进行时序分析，得到长期依赖关系； 根据所述特征映射数据和所述长期依赖关系，得到分类识别结果； 当所述分类识别结果满足预设要求时，得到瞬态信号； 所述将所述瞬态信号进行处理输出，得到检测结果的步骤，包括： 对所述瞬态信号进行强度评估，确定为强瞬态信号或弱瞬态信号； 对所述强瞬态信号或弱瞬态信号进行重复去除和信号增强处理，得到处理后的信号； 对所述处理后的信号进行关联分析，得到检测结果。
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武汉轻工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市汉口常青花园学府南路68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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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