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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利基于PLGS-YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位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：CN120388167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510521787.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于PLGS-YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位方法是由姜万昌;李纯祯;张文龙;谢春迎;周欣欣;李岩设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PLGS-YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位方法在说明书摘要公布了：基于PLGS‑YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位方法，涉及深度学习模型和电力光缆监测技术领域，解决现有地下电力光缆中振动区域定位采用的模型由于受背景噪声或非目标区域信号的干扰，导致模型无法满足应用要求的问题，本发明方法用于判断振动事件的敷设场景并定位相应的信号区域。通过优化YOLOv11n，利用SPPFDMSCA和PLMSAM通过多尺度注意力机制增强特征提取效率；GSConv结合传统卷积与深度可分离卷积的优势，在降低计算复杂度的同时保留多通道特征；VoVGSCSP优化特征融合，提升检测精度与模型效率，并显著降低了计算复杂度。

本发明授权基于PLGS-YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位方法在权利要求书中公布了：1.基于PLGS-YOLO模型的地下电力光缆多场景振动区域定位方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一、对获取的振动信号进行预处理，将预处理后的信号转化为时空图； 步骤二、振动区域定位； 通过构建PLGS-YOLO模型，并对所述PLGS-YOLO模型进行训练，采用训练后的PLGS-YOLO模型对步骤一获得的时空图中的振动区域进行定位，生成定位后的时空图和相应的敷设场景类型； 所述PLGS-YOLO模型对YOLOv11n网络进行改进，在主干网络中，将SPPF模块和C2PSA模块分别替换为SPPFDMSCA模块和PLMSAM模块；将颈部网络中的卷积层替换为GSConv模块，将C3k2模块替换为VoVGSCSP模块； 在所述SPPFDMSCA模块中引入DMSCA模块，增强主干网络的全局特征提取能力； 在所述PLMSAM模块中采用LMSCA模块获得深层特征图； 将所述时空图输入YOLOv11n主干网络，通过SPPFDMSCA模块中的动态多尺度卷积注意力机制进行特征增强，将获得的全局特征图输入PLMSAM模块； 通过所述PLMSAM模块中的LMSCA模块对全局特征图进行多尺度卷积操作后输入颈部网络； 所述颈部网络中的GSConv模块和VoVGSCSP模块多尺度卷积操作后的特征图进行特征融合，最终通过检测头获得定位后的时空图和相应的敷设场景类型。

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