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龍圖騰網獲悉長安大學申請的專利一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法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：CN120336790B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510817272.9，技術領域涉及：G06F18/21；該發明授權一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法是由馬晨寧;王凌波;申偉;張崗;趙煜設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法，屬于圖像特征編碼技術領域，利用模擬信號與實際工程信號搭建振動數據訓練集，并劃分為不同工況條件下的訓練子集；然后，對原始振動信號進行預處理，并通過短時傅里葉變換獲得時頻圖像；接著，利用卷積Transformer編碼器提取圖像空間特征，生成圖像隱空間特征向量；隨后，通過擴散概率模型對特征向量進行增強采樣，生成新的特征向量；再利用卷積Transformer解碼器重構生成擬真的振動信號；通過端到端聯合訓練優化模型，進一步提高生成信號的質量。本方法可生成大量統計特性真實的振動數據，有效提升了車橋耦合振動信號分析的精度與泛化能力，有望應用于結構健康監測、橋梁異常檢測及缺陷智能診斷領域。

本發明授權一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像特征編碼的車橋耦合振動數據生成方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟： S1、信號預處理：對原始振動信號進行濾波去噪、去直流與歸一化處理并分段，構建車橋耦合振動信號訓練集； S2、卷積Transformer編碼：將振動信號通過傅里葉變換獲得統一尺寸的時頻域圖像數據，首先經若干個卷積模塊提取空間特征，每個卷積模塊包括卷積層、批歸一化層和ReLU激活函數，再將卷積模塊的輸出輸入到TransformerEncoder模塊，通過多頭自注意力機制進行特征提取，得到圖像隱空間特征向量H； S3、擴散概率模型增強：將步驟S2得到的圖像隱空間特征向量H輸入擴散概率模型進行增強采樣，獲得增強后的圖像隱空間特征向量H e； S4、卷積Transformer解碼：將步驟S3得到的增強后圖像隱空間特征向量H e 輸入TransformerDecoder模塊，通過自注意力機制與交叉注意力機制精準恢復特征，再通過若個轉置卷積模塊重構空間特征，每個轉置卷積模塊包含轉置卷積層、批歸一化層和ReLU激活函數，最終經上采樣、Sigmoid激活函數以及全連接層重構為振動信號數據Y r； S5、模型聯合訓練優化：對所述卷積Transformer編碼-擴散增強-卷積Transformer解碼模型進行端到端聯合訓練優化，直至模型收斂，輸出振動信號生成模型； S6、確定所需振動信號數量，輸出對應數量的車橋耦合振動信號。

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長安大學，其通訊地址為：710000 陜西省西安市雁塔區南二環路中段；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”。