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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种光纤形状重构方法及系统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：CN119826724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411903887.5，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种光纤形状重构方法及系统是由沈平;张傲岩;张玮轩;党竑;陈金娜;邹德峰设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光纤形状重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光纤形状重构方法及系统，包括：获取光纤参考信号与光纤测量信号；分别处理获取的光纤参考信号与光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；基于光纤参考光谱与光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声的波长偏移量；通过波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪后的应变信息；基于应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。本发明提供了一种光纤形状重构方法及系统，既能够实现良好的光纤三维形状重构精度，同时又能够有效提高光纤三维形状重构速度，有助于满足光纤三维形状重构应用的实时性要求。

本发明授权一种光纤形状重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光纤形状重构方法，其特征在于，包括： 获取光纤参考信号与光纤测量信号； 分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱； 基于所述光纤参考光谱与所述光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声信息的波长偏移量； 通过波长偏移量去噪模型，对所述波长偏移量进行降噪处理，获得去噪后的应变信息； 基于所述应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构； 预设的所述波长偏移量去噪模型的建立包括：获取样本集进行神经网络模型预训练，所述样本集包括多个训练样本与验证样本，所述训练样本与所述验证样本均包括噪声数据和应变数据； 若所述神经网络模型输出的所述应变数据与所述噪声数据的预设目标求出的损失值趋于稳定，则获得所述波长偏移量去噪模型； 预训练后的所述波长偏移量去噪模型用以对输入数据进行去噪，输入数据为含有相位噪声的应变数据，输出数据为去除噪声后的应变数据； 所述波长偏移量去噪模型的输入数据的表示公式如下： ； 其中，表示应变的幅度，X1表示低于基频的随机信号，和表示用于调整应变信号的变化的参数，Γ0表示螺旋光纤的自旋速率，z表示位置坐标，表示光源的相位噪声，X2表示Φz傅里叶变换后所体现的随机频率抖动。

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