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龍圖騰網獲悉深圳高新區信息網有限公司申請的專利基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法、裝置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：CN120183095B 。

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：202510637249.1，技術領域涉及：G08B13/12；該發明授權基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法、裝置是由孫志;王冠;譚海寧;黃紹倫;周丁;林玉昆;陳鑫磊;賈麗麗;夏峰;儲燦建;馬剛均;賴月美;王永瓊;楊勁森;李珂斌;吳珂;商廣德;溫桂歡;黃梓洪;蔣永忠設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法、裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法、裝置，屬于光纖傳感與安防監測技術領域，解決了現有光纜安防監測誤報率高、實時性差、難以滿足長距離光纜安防需求的問題。該方法包括：獲取預設幅值范圍內的第一振動信號；對第一振動信號進行頻率濾波處理，得到第二振動信號；對第二振動信號進行特征提取處理，得到高維特征向量；對高維特征向量進行多尺度時序分類處理，得到分類數據；根據分類數據，確定光纜振動狀態。該方案實現了光纜的遠距離安防監測，提高了檢測結果的準確性。

本發明授權基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法、裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于分布式光纖振動傳感的光纜入侵檢測方法，其特征在于，包括： 獲取預設幅值范圍內的第一振動信號； 對所述第一振動信號進行頻率濾波處理，得到第二振動信號； 對所述第二振動信號進行特征提取處理，得到高維特征向量； 對所述高維特征向量進行多尺度時序分類處理，得到分類數據； 根據所述分類數據，確定光纜振動狀態； 其中，對所述高維特征向量進行多尺度時序分類處理，得到分類數據，包括： 將所述高維特征向量輸入訓練好的多尺度時序分類模型進行處理，得到分類數據；所述多尺度時序分類模型通過以下過程進行訓練得到： 通過按預設距離沿地鐵軌道安裝的分布式光纖振動傳感器，獲取原始振動樣本信號； 對所述原始振動樣本信號進行幅值篩選處理，得到第一振動樣本信號； 對所述第一振動樣本信號進行頻率濾波處理，得到第二振動樣本信號； 根據地鐵振動樣本類型標簽、挖掘振動樣本類型標簽以及攀爬振動類型標簽，對第二振動信號進行分類處理，得到振動事件樣本庫； 對所述振動事件樣本庫中的樣本數據進行特征提取，得到時頻域特征矩陣； 對所述時頻域特征矩陣進行多尺度時序特征提取，得到多尺度特征值；其計算式為： ； 其中，y[t]為卷積操作后在時間點t的輸出特征；J為卷積核大小；w[k]為卷積核第k個位置的權重參數；k為自然數；x[t-d?k]為時頻域特征矩陣中元素在時間點t-d?k的特征值；d為膨脹因子； 對所述多尺度特征值進行時空注意力加權，得到注意力加權特征；其計算式為： ； 其中，α ij為第i個查詢對第j個鍵的注意力權重；e ik為查詢與所有鍵的相似度集合；T為調節權重分布參數；；為第i個時間步的查詢向量轉置；M j為第j個時間步的鍵向量；d k為鍵向量的維度； 對所述注意力加權特征進行雙向時序建模處理，得到預測概率；其計算式為： ； ； 其中，p t為遺忘門輸出，其含義為預測概率；i t為輸入門輸出；σ為激活函數；W f、W i為權重矩陣，分別對應遺忘門和輸入門的權重參數；h t-1為前一時刻的隱藏狀態；x t為時頻域特征矩陣中元素在時間點t的特征值；b f、b i為偏置項，分別對應遺忘門和輸入門的偏置參數，用于調整門的激活閾值； 根據所述預測概率，對預設參數的分類模型進行焦點損失優化和參數更新，得到多尺度時序分類模型；其中，損失函數的計算式為： ； 其中，p t為模型對正確類別的預測概率；α t為平衡不同類別的損失權重；γ為調節難易樣本的權重；為綜合p t、α t、γ后的最終損失值，用于反向傳播優化模型。

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