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龙图腾网获悉中联德冠科技(北京)有限公司申请的专利一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法及系统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：CN120063464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510188111.8，技术领域涉及：G01H9/00；该发明授权一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法及系统是由娄山良;杨连臣;孙亚宾;李小彤设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法及系统，其中，本发明通过利用部署于预设地形中的分布式光纤传感器网络，得到时间序列振动数据，利用实时分析模块结合自适应阈值算法和机器学习驱动的异常模式检测机制，生成威胁事件触发信息，根据威胁事件触发信息，生成针对所述威胁事件触发信息的最优飞行路径规划，收集无人机获取的目标图像数据以及机载激光雷达收集的三维地形数据，生成现实环境全景视图，利用5G通信网络结合差分隐私保护技术，生成包含可视化建议的操作指南；本发明提供的技术方案提高了数据采集的覆盖范围，减少了误报率，并能及时生成威胁事件触发信息，支持快速响应，最大化了资源利用率，缩短应急响应时间。

本发明授权一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合无人机图像识别的分布式光纤振动监测方法，其特征在于，包括： 利用部署于预设地形中的分布式光纤传感器网络，对由外界事件引发的振动信号进行同步采集，得到时间序列振动数据； 利用实时分析模块结合自适应阈值算法和机器学习驱动的异常模式检测机制，对所述时间序列振动数据进行解析，区分自然背景噪声和潜在威胁事件，并生成威胁事件触发信息； 根据所述威胁事件触发信息，云端智能无人机调度系统整合动态气象数据、地理障碍物信息及无人机性能参数，通过强化学习算法生成针对所述威胁事件触发信息的最优飞行路径规划； 基于所述针对威胁事件触发信息的最优飞行路径规划，收集无人机获取的目标图像数据以及机载激光雷达收集的三维地形数据，融合所述目标图像数据与三维地形数据，生成现实环境全景视图； 利用5G通信网络结合差分隐私保护技术，对所述现实环境全景视图进行安全加密传输，并采用分布式边缘计算节点辅助中心服务器接收数据，得到增强现实环境全景视图；利用时空上下文理解模型和多模态数据分析框架，结合深度学习算法和自适应感知网络，对增强现实环境全景视图中的图像和三维地形数据进行综合解析处理，通过引入自适应感知网络，调整解析精度以适应不同复杂度的场景需求，识别引起振动信号的具体实体，并提取所述具体实体的视觉特征、空间位置信息以及动态行为特征，得到初始具体实体信息及具体实体动态属性；基于初始具体实体信息及具体实体动态属性，应用地理信息系统和地理编码技术，对具体实体的空间分布情况进行分析，确定每个具体实体在地理坐标系统中的实时位置，生成带有地理标签的具体实体分布图，并通过引入地理时空索引，加速空间查询效率，得到优化后的具体实体分布图；根据所述优化后的具体实体分布图，采用长短期记忆网络和变分自编码器组合的时序预测模型，对各个具体实体随时间变化的行为轨迹进行追踪记录，建立动态交互关系模型，利用所述动态交互关系模型描述不同实体之间的相互作用和影响，并预测预设时间内的行为趋势，提供前瞻性分析结果，以生成具体实体行为模式分析结果；基于具体实体行为模式分析结果，应用语义分割和目标跟踪技术，结合Transformer架构，对具体实体信息进行细化处理，生成目标具体实体信息及目标具体实体行为模式分析结果；根据具体实体信息及具体实体行为模式分析结果，结合机器学习算法和贝叶斯网络预测具体实体的行为趋势，通过与历史振动信号模式库进行对比匹配，并引入因果推理模型来探索威胁事件之间的潜在因果关系，建立具体实体与历史振动信号模式间的深度关联规则，并评估威胁事件发生地点的地理特征和社会经济背景，增强预测的准确性和相关性，得到预测的行为趋势及深度关联规则；评估威胁事件性质及威胁事件影响范围，通过综合评估所述预测的行为趋势、位置以及历史数据和社会经济因素，利用风险评估模型计算事件优先级，并动态调整权重参数，以适应不同场景下的需求，集成情景模拟功能，生成威胁事件影响报告和预设目标外的情景预案，基于所述威胁事件影响报告和预设目标外的情景预案，生成包含可视化建议的操作指南。

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