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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法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：CN120178310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510662800.8，技术领域涉及：G01V1/00；该发明授权一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法是由佟训乾;聂彤羽;孙锋;王宇奇;杨飞龙;邓清元设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能感知技术领域，涉及一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法，包括运动目标地震动数据的采集；对数据进行预处理，构建数据集：构建时空特征联合提取模型，利用CNN捕获短期模型的时空特征，识别数据中的不同特征，从而完成对可疑目标的智能识别；并通过LSTM连续捕获有关时间序列变化的物理量；在时空特征联合提取模型中引入时间模式注意力机制，动态调整特征权重，使模型更关注关键时间和关键信号，抑制无关噪声；对获取的模型进行训练和测试，识别浅地表异常震动数据，并进行自动提取和分类。本发明检测方法在五类地面运动目标分类任务中可达到97%的识别准确率，相比传统模型处理速度提升了36%。

本发明授权一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于周界安防地面运动目标的微动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、运动目标地震动监测数据的采集： 采集地面运动目标诱发的浅地表震动信号，捕捉运动目标产生的地震波，输出原始时域振动信号； B、对获取的运动目标地震动监测数据进行预处理，构建数据集： 对获取的原始时域震动信号进行预处理，将连续信号进行分段处理，标准化并完成特征初提取，划分为固定长度的滑动窗口，确保最终的学习结果覆盖整个数据集，以适应实时检测需求；其中，将80％的数据集用作训练集，其余用作测试集； 具体为：获取时间序列数据后，先构建五类运动目标的不平衡类别样本；首先，填充数据将不平衡类别统一为标准大小矩阵，得到标准样本，采用布尔掩码矩阵覆盖到不平衡数据集的顶部，以指示填充位置；再于时间序列数据之上应用一个滑动窗口，并为每个窗口生成一个子序列；对于每个窗口，按顺序进行特征提取、标签提取、归一化和滑动窗口；最后，将时间序列数据转换为一组输入特征和相应的标签；由此，完成数据集的构建； C、构建时空特征联合提取模型，采用堆叠CNN与LSTM的融合架构实现时空特征融合以及特征增强，利用CNN捕获短期模型的时空特征，识别数据中的不同特征，从而完成对可疑目标的智能识别；并通过LSTM连续捕获有关时间序列变化的物理量； 具体为，先使用四个卷积层来定位空间特征与提取，并在每个卷积层之后连接一个最大池化层来执行下采样操作；然后，在最后一个CNN层之后添加基于LSTM的时间注意力模块，准确识别和保留任意长度时间序列的重要动态行为，隐藏冗余信息；最后，在扩展层之后，依次访问一个全连接层和一个softmax分类器，以根据学习到的特征对事件进行分类； CNN由卷积层和池化层的交替堆栈组成，在每个卷积层和池化层之间有一个激活函数，用于加速模型的收敛，该函数σ是ReLU激活函数，池化层用于下采样操作，可表示为： σy＝max0,y其中，是第l层中的第i个特征，是第l‑1层中的第j个特征，表示连接到函数的内核，是此函数的偏差； 将从卷积模块输出的数据传递给长短期记忆模块后，确定需要保留和丢弃是在激活函数的帮助下完成的，能够选择忘记和保存重要数据；当数据乘以1时，意味着其被保留，而从输入门获得的数据意味着已经更新了状态；最后，在输出门的帮助下，确定携带的信息，并将新状态和隐藏状态转移到下一个时间步；其输入门、更新门、遗忘门以及输出门可定义为： ft＝σwxfxt+whfht‑1+bfit＝σwxixt+whiht‑1+biot＝σwxoxt+whoht‑1+bogt＝tanhwxcxt+whcht‑1+bc其中，ft表示遗忘门，it表示输入门，ot表示输出门，gt表示更新门，x表示输入向量，h表示隐藏状态，c表示记忆单元，w表示权重，b表示偏置； D、在时空特征联合提取模型中引入时间模式注意力机制，选择相关的时间序列，记住全时域的重要特征，动态调整特征权重，使模型更关注关键时间和关键信号，抑制无关噪声； 给定当前输入状态，从状态向量中提取上下文向量，当前状态中每个子状态的加权和表示与当前时间步长关联的信息；查询向量定义为用于学习基于不同权重的键和值，评分函数用于计算其输入向量之间的相关性，可定义为： 其中，查询向量定义为hi，ht用于学习基于不同权重的键和值； E、对步骤D获取的模型进行训练并测试，用于识别浅地表异常震动数据，并进行自动提取和分类。

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