中国长江电力股份有限公司龙林获国家专利权
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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法及装置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：CN120101845B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510605110.9，技术领域涉及：G01D5/353；该发明授权一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法及装置是由龙林;刘明辉;龙大军;潘光丽;张辛楠;杨君;柯琼设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法及装置，涉及光纤传感技术领域，包括：获取原始信号，对原始信号进行偏振衰落补偿和形态学滤波预处理，得到预处理信号；将预处理信号输入自编码器进行特征降维，获得低维特征表示；对低维特征表示并行执行多尺度卷积特征提取和相位敏感特征提取，分别获得多尺度卷积特征和频移‑相位联合特征；将多尺度卷积特征和频移‑相位联合特征进行融合，生成融合特征；将融合特征输入多任务输出网络，同时执行异常检测、异常类型分类和位置定位任务，获得监测结果。本发明能提高监测系统的信号处理精度、实时响应能力和环境适应性，降低复杂环境下的误报率。
本发明授权一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高精度分布式光纤传感监测方法，其特征在于，包括： S1、获取分布式光纤传感系统的布里渊散射原始信号，对原始信号进行偏振衰落补偿和形态学滤波预处理，得到预处理信号； S2、将预处理信号输入自编码器进行特征降维，获得低维特征表示； S3、对低维特征表示并行执行多尺度卷积特征提取和相位敏感特征提取，分别获得多尺度卷积特征和频移-相位联合特征； S4、通过动态权重生成网络分配权重，并结合基于物理约束的特征交互函数，将多尺度卷积特征和频移-相位联合特征进行融合，生成融合特征； S5、将融合特征输入多任务输出网络，同时执行异常检测、异常类型分类和位置定位任务，获得监测结果。
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