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龙图腾网获悉天津大学申请的专利面向生产线的协议解析方法及智能采集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：CN119520652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411936037.5，技术领域涉及：H04L69/22；该发明授权面向生产线的协议解析方法及智能采集装置是由邱铁;徐天一;孙景晨;刘兆达;曹桢瑞;黄晓琛;曹颂设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向生产线的协议解析方法及智能采集装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向生产线的协议解析方法及智能采集装置，通过建立已知协议报文的词袋模型、利用词频‑逆向文件频率算法计算该报文中各单词的单词权重，基于所有单词权重挖掘该报文中的关键词，计算各关键词在已知协议报文中出现的词频并形成词频矩阵，将词频矩阵作为已知协议报文的特征向量输入在线宽度学习识别模型，对从目标协议报文所在网络环境中抓取的协议数据包预处理，对预处理后协议数据的未知协议内容和已知协议内容做相似度评估，根据评估结果得到未知协议内容的字段序列，将该字段序列添加到在线宽度学习模板库中。如此，实现了工业生产线上不同生产设备与数控机床之间的数据交互，达到了生产线上跨设备以及跨系统的数据采集工作。

本发明授权面向生产线的协议解析方法及智能采集装置在权利要求书中公布了：1.面向生产线的协议解析方法，适用于采集生产线设备的生产数据，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建立词袋模型，将已知协议报文处理成一系列单词的单词集合，且通过N-gram将已知协议报文转为词向量； 步骤2，利用词频-逆向文件频率算法，计算已知协议报文中每一个单词的单词权重，且基于所得所有单词权重对应挖掘出已知协议报文中的关键词； 步骤3，计算每个关键词在对应已知协议报文中出现的词频，由计算得到的所有词频一起形成词频矩阵，且将该词频矩阵作为已知协议报文的特征向量； 步骤4，将该特征向量输入到在线宽度学习识别模型；其中，与当前报文一致性最高的协议被识别成作为代表性样本； 步骤5，利用网络抓包工具从目标协议报文所在的网络环境中抓取协议数据包，且对抓取到的该协议数据包进行预处理，得到预处理后协议数据； 步骤6，对预处理后协议数据中的未知协议内容和已知协议内容做相似度评估判断： 当未知协议内容为已知协议内容的高相似度协议时，转入步骤7；否则，转入步骤8； 步骤7，基于该已知协议内容的规范和信息，建立双向LSTM-CRF模型，以识别未知ICP中的字段，得到对应该未知协议内容的字段序列，转入步骤9； 步骤8，计算该未知协议内容中每个字节的信息熵以及前后两个相邻字节之间的互信息量，且将信息熵峰值点和互信息量极小值点作为切割点，以在缺乏先验知识的情况下得出最佳的字段切割点，得到对应该未知协议内容的字段序列，转入步骤9； 步骤9，将所得未知协议内容的字段序列添加到在线宽度学习的模板库中。

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