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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种光纤声波事件识别方法、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：CN120724138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511171215.4，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种光纤声波事件识别方法、设备及介质是由范智淳;曾韦铭;陈妤姗;刘璟设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光纤声波事件识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光纤声波事件识别方法、设备及介质，涉及声波信号处理领域，该方法包括：获取光纤声波的时间序列信号；对时间序列信号进行小波去噪处理；采用多模态特征转换方法将去噪后的时间序列信号转换为多模态时序图像；对多模态时序图像进行融合处理，得到RGB融合图像；构建Transformer‑CNN混合网络；将RGB融合图像输入Transformer‑CNN混合网络，得到光纤声波的事件识别结果。本申请能够显著增强神经网络模型对复杂信号形态的判别能力，解决图像单模态建模能力有限、单一的图像表示方式无法全面表达事件的多维特征等问题，提高识别精度。

本发明授权一种光纤声波事件识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光纤声波事件识别方法，其特征在于，包括： 获取光纤声波的时间序列信号； 对所述时间序列信号进行小波去噪处理； 采用多模态特征转换方法将去噪后的所述时间序列信号转换为多模态时序图像；采用的多模态特征转换方法包括：短时傅里叶变换、递归图转换和格拉姆矩阵分析；所述多模态时序图像包括：时频分布矩阵图像、递归图和二维GAF图像；其中，对去噪后的所述时间序列信号进行短时傅里叶变换，得到所述时频分布矩阵图像；将去噪后的所述时间序列信号转换为所述递归图；对去噪后的所述时间序列信号进行格拉姆矩阵分析，得到所述二维GAF图像； 对所述多模态时序图像进行融合处理，得到RGB融合图像； 构建Transformer-CNN混合网络；构建的所述Transformer-CNN混合网络包括5个阶段、特征聚合与降维模块和分类器；5个阶段用于进行特征处理；其中，阶段1包括一个卷积层和两个倒残差模块；阶段2和阶段3结构相同，均包括两个倒残差模块、一个全局-局部特征融合模块和一个C3k2模块；阶段4和阶段5结构相同，均包括两个倒残差模块和一个C3k2模块； 将所述RGB融合图像输入所述Transformer-CNN混合网络，得到光纤声波的事件识别结果。

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