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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算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：CN115496100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211160053.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算法是由刘彬;王亚俊;吴强;李洁;王双;刘娟;胡莹莹设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAF‑ConvNeXt‑TF的周界安防扰动识别算法，分别对各种扰动行为产生的一维时间序列信号进行去基线和去噪预处理；将经过预处理的一维时间序列信号转化成二维时序图，并且按照扰动的种类制作数据总集；建立ConvNeXt模型，将训练集导入ConvNeXt模型中进行训练，以此获取训练权重文件；利用测试集来测试模型分类识别的准确率。本发明能够让模型更好的学习到时间维度的信息；利用迁移学习，载入预训练权重能够大幅度减少训练的参数，加快模型训练收敛速度的同时还能够提高扰动识别结果的准确度，为分布式光纤传感系统在周界安防的扰动识别领域提供了一种有效的算法。

本发明授权一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAF-ConvNeXt-TF的周界安防扰动识别算法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一、将扰动信号进行数据预处理，分别对各种扰动行为产生的一维时间序列信号进行去基线和去噪预处理； 步骤二、基于格拉姆角场的原理将经过预处理的一维时间序列信号转化成二维时序图，并且按照扰动的种类制作数据总集；再将数据总集按照3:1:1的比例分成训练集、验证集和测试集； 步骤三、建立ConvNeXt模型，包括ConvNeXtBlock、Downsample、全局平均池化层、全连接层和输出层； 步骤四、利用AdamW优化器结合余弦退火算法优化学习率，利用迁移学习中微调的方法，先利用较大的源数据集在模型上训练，以此获取预训练权重，再将预训练权重载入到ConvNeXt模型，为训练自己的目标数据集做准备； 步骤五、将步骤二中的训练集导入ConvNeXt模型中进行训练，在训练过程中引入交叉熵损失函数，用来求目标与预测值之间的差距，并且利用验证集调整训练参数，以此获取训练权重文件； 步骤六、利用步骤二中的测试集来测试模型分类识别的准确率。

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