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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學(山東省科學院);山東龍為電子科技有限公司申請的專利基于特征融合的Φ-OTDR振動事件分類方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120067878B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510549456.1，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于特征融合的Φ-OTDR振動事件分類方法及系統是由孫志慧;李苗;宋冉冉;姜劭棟;王秀劍;張發祥;連明明;張樂超設計研發完成，并于2025-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征融合的Φ-OTDR振動事件分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于光纖信號識別技術領域，提供了基于特征融合的Φ?OTDR振動事件分類方法及系統，其技術方案為將預處理后的多類擾動事件時空數據矩陣劃分為多類擾動事件的單道時域數據；基于多類擾動事件的單道時域數據對構建的振動事件分類模型進行訓練得到訓練后的振動事件分類模型；其中，所述振動事件分類模型的構建過程包括：基于單道時域數據提取得到每類擾動事件的第一特征圖和第二特征圖；融合每個事件的第一特征圖和第二特征圖得到每類擾動事件的融合特征，根據融合特征進行分類；基于訓練后的振動事件分類模型對待檢測數據進行分類得到分類結果。顯著提升了光纜安全監測的智能化水平。

本發明授權基于特征融合的Φ-OTDR振動事件分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于特征融合的Φ-OTDR振動事件分類方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取相位敏感光時域反射Φ-OTDR分布式光纖傳感系統中的多類擾動事件時空數據； 將預處理后的多類擾動事件時空數據矩陣劃分為多類擾動事件的單道時域數據； 基于多類擾動事件的單道時域數據對構建的振動事件分類模型進行訓練得到訓練后的振動事件分類模型；其中，所述振動事件分類模型的構建過程包括： 基于單道時域數據提取得到每類擾動事件的第一特征圖和第二特征圖； 融合每個事件的第一特征圖和第二特征圖得到每類擾動事件的融合特征，根據融合特征進行分類； 基于訓練后的振動事件分類模型對待檢測數據進行分類得到分類結果； 其中，基于單道時域數據提取得到每類擾動事件的第一特征圖包括： 基于單道時域數據提取多尺度特征，融合后得到多尺度融合特征； 將多尺度融合特征輸入BatchNorm層，在BatchNorm層分別對每個特征維度計算在該維度上的均值和方差得到標準化的特征； 將標準化的特征進行全局池化得到一個C維的向量； 然后通過一個大小為k的一維卷積層處理C維向量，將處理得到的結果應用Sigmoid激活函數，得到通道權重； 將通道權重逐通道乘以原始特征圖，得到增強的特征圖； 采用多尺度TCB模塊單道時域數據的多尺度特征，包括： 多尺度TCB模塊包括并行的第一因果卷積分支、第二因果卷積分支和第三因果卷積分支； 其中，第一因果卷積分支的輸入為單道時域數據，輸出高頻瞬態事件特征記作，第二因果卷積分支的輸入為單道時域數據，輸出中等周期事件特征記作，第三因果卷積分支的輸入為單道時域數據，輸出長周期事件特征記作； 將第一因果卷積分支、第二因果卷積分支和第三因果卷積分支輸出的特征、和分別經過對應的全局池化GAP層后輸出對應的尺度特征； 將單道時域數據輸入至BiLSTM層提取得到每個事件的第二特征圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院);山東龍為電子科技有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市長清區大學路3501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。