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龙图腾网获悉北京智信天一科技有限公司申请的专利基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法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：CN120602644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511102969.4，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法是由孙文胜设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法，涉及无线信号分析技术领域，包括采集无线信号获取数据包序列和能量变化数据，提取数据包时序特征和能量特征链，通过深度神经网络进行特征融合分析，同时构建特征验证网络评估可信度，在设备识别系数和特征可信度得分均满足预设条件时确认检测到针孔摄像头。本发明能够有效识别隐蔽的WiFi针孔摄像头，提高检测准确率，降低误报率。

本发明授权基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法在权利要求书中公布了：1.基于无线信号特征分析的WiFi针孔摄像头探测方法，其特征在于，包括： 采集目标区域内的无线信号，获取所述无线信号的数据包序列和能量变化数据； 基于视频编码的数据特性，将所述数据包序列按照传输周期和大小分布划分为关键帧数据包和非关键帧数据包，提取所述关键帧数据包的出现周期、所述非关键帧数据包的持续时长以及所述关键帧数据包与所述非关键帧数据包的大小比值，建立表征视频数据传输特性的数据包时序特征； 提取所述能量变化数据中的突变点、渐变区间和周期波动区间，根据所述突变点、所述渐变区间的功率爬升曲线和所述周期波动区间的时序演变规律建立表征设备工作状态的能量特征链； 对所述数据包时序特征和所述能量特征链进行特征融合，生成设备的特征匹配系数，包括：对数据包时序特征进行预处理得到归一化时序特征；计算归一化时序特征与能量特征链的时间维度耦合系数、频率维度耦合系数和相位维度耦合系数，构建特征关联矩阵；构建双流特征提取网络对所述归一化时序特征和所述能量特征链进行特征提取，生成时序特征映射矩阵和能量特征映射矩阵；将所述时序特征映射矩阵与所述能量特征映射矩阵进行交叉计算并与所述特征关联矩阵进行加权，得到交叉注意力权重；根据所述交叉注意力权重对所述时序特征映射矩阵和所述能量特征映射矩阵进行特征增强，将增强后的特征进行对齐融合，得到融合特征；根据所述融合特征的梯度变化计算动态置信度，基于所述融合特征与参考特征的相似度以及所述动态置信度生成特征匹配系数；采用深度神经网络对所述特征匹配系数进行时序分析，所述深度神经网络的输出层生成设备识别系数，包括：基于特征匹配系数的时序序列生成时序统计特征；基于所述时序统计特征计算得到特征稳定性得分，构建多尺度记忆池存储不同时间尺度的特征模式，根据所述特征稳定性得分确定记忆池的更新权重，所述更新权重与所述特征稳定性得分成反比；将所述时序序列通过深度神经网络提取时序特征，得到时序特征向量，计算所述时序特征向量与所述多尺度记忆池中存储的特征模式的相似度，基于相似度选择最优记忆特征；计算所述时序特征向量与其均值的马氏距离得到异常分数，并映射得到抑制权重，将所述抑制权重与所述时序特征向量相乘得到抑制后的特征向量；对抑制后的特征向量进行注意力计算得到设备工作模式特征，基于所述时序特征向量的梯度值计算稳态权重；将所述稳态权重与所述设备工作模式特征相乘得到增强后的设备特征；基于历史识别结果构建评估指标，基于所述评估指标的梯度计算更新量，对决策阈值进行自适应调整；将所述最优记忆特征、所述增强后的设备特征和所述稳态权重进行特征拼接和非线性变换，通过多层感知机计算设备识别分数，根据所述决策阈值和所述设备识别分数生成设备识别系数； 构建特征验证网络，所述特征验证网络分别对所述数据包时序特征的持续稳定性和目标区域的信道干扰程度进行评估，生成特征可信度得分； 当所述设备识别系数和所述特征可信度得分均满足预设条件时，确认检测到针孔摄像头。

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