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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心申請(qǐng)的專利基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120354115B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510837741.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)是由宋興偉;胡玲;花衛(wèi)華;邵偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，具體涉及城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括采集聲壓數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時(shí)間槽切片，從而通過特征加權(quán)分類、特征解耦遷移分離城市共性與特異特征，實(shí)現(xiàn)多城市噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析演進(jìn)。基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)通過構(gòu)建了時(shí)段特征與噪聲模式的關(guān)聯(lián)框架，精準(zhǔn)捕捉了噪聲時(shí)域與頻域動(dòng)態(tài)演變規(guī)律，有效降低了跨時(shí)段監(jiān)測(cè)的區(qū)域性誤判率；通過雙重自適應(yīng)機(jī)制，結(jié)合特征解耦遷移及增量學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了跨時(shí)段、跨城市特征遷移與動(dòng)態(tài)演進(jìn)，顯著減少了時(shí)段性誤報(bào)的發(fā)生；通過形成自優(yōu)化閉環(huán)，將被動(dòng)修正轉(zhuǎn)化為主動(dòng)學(xué)習(xí)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中人工介入頻繁的痛點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于時(shí)段分類的多城市噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括： S1：通過多城市傳感節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，獲取噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，所述噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括通過雙模定位與高精度時(shí)鐘同步獲取的聲壓信號(hào)、與所述聲壓信號(hào)同步的毫秒級(jí)時(shí)間戳以及地理位置信息； S2：基于所述噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)執(zhí)行時(shí)空特征提取操作，所述時(shí)空特征提取操作將所述聲壓信號(hào)按時(shí)間槽切片，并采用注意力機(jī)制生成含時(shí)間敏感權(quán)重與空間關(guān)聯(lián)權(quán)重的動(dòng)態(tài)時(shí)段指紋圖譜； 生成動(dòng)態(tài)時(shí)段指紋圖譜，包括： 將所述噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中連續(xù)的PCM波形數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的功率譜值以幀順序組成功率譜矩陣，并輸入時(shí)間切片卷積網(wǎng)絡(luò)，獲取時(shí)域特征、頻域特征及壓縮特征向量； 計(jì)算所述噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中連續(xù)的PCM波形數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的功率譜值，具體表示為： 其中，表示為第幀的功率譜值，表示為Hamming窗對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)的數(shù)量，表示為Hamming窗對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)的索引，表示為第個(gè)采樣點(diǎn)的信號(hào)值，表示為Hamming窗函數(shù)值，表示為離散傅里葉變換的基函數(shù)； 利用時(shí)間槽索引，通過可訓(xùn)練查找表生成時(shí)間槽嵌入向量； 集成注意力機(jī)制，基于時(shí)間槽嵌入向量，構(gòu)建查詢向量、鍵向量及值向量； 基于查詢向量和鍵向量，計(jì)算注意力權(quán)重，具體表示為： 其中，表示為鍵向量的維度，表示為查詢向量和鍵向量的轉(zhuǎn)置的矩陣乘積； 通過注意力權(quán)重對(duì)值向量進(jìn)行加權(quán)求和，獲得時(shí)段敏感特征向量，具體表示為： 將所述壓縮特征向量、所述時(shí)間槽索引、所述時(shí)段敏感特征向量及各城市對(duì)應(yīng)的功率譜矩陣進(jìn)行封裝，形成動(dòng)態(tài)時(shí)段指紋圖譜； S3：對(duì)所述動(dòng)態(tài)時(shí)段指紋圖譜執(zhí)行包含特征加權(quán)分類、特征解耦遷移、增量學(xué)習(xí)及異常反饋的噪聲迭代分析； S4：持續(xù)執(zhí)行跨城市節(jié)點(diǎn)間時(shí)鐘對(duì)齊，并將時(shí)鐘信號(hào)作為基礎(chǔ)時(shí)序約束條件進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)。

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