买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

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基于深度学习的光纤测温信号补偿方法和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：CN121117577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511652412.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的光纤测温信号补偿方法和系统是由娄山良;杨连臣;李小彤;陈传旺;张林林设计研发完成，并于2025-11-12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光纤测温信号补偿方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的光纤测温信号补偿方法和系统，涉及深度学习光纤传感技术领域，本申请先采集分布式光纤温度监测系统中斯托克斯与反斯托克斯通道原始光谱数据，获取原始监测数据；再将其转电信号，经可编程增益模拟前端电路预处理后转数字信号，得到数字化光谱数据；接着输入预训练卷积神经网络，通过交替卷积层与池化层提取温度敏感的光谱深层特征；随后输入预训练对抗生成网络，在潜在空间优化特征分布以抑制强电磁干扰异常特征；最后经全连接神经网络层转温度特征向量，借温度解算函数映射为连续温度数据输出，能够有效处理光纤测温信号，抑制强电磁干扰，精准输出连续温度数据，实现光纤测温信号补偿。

本发明授权一种基于深度学习的光纤测温信号补偿方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光纤测温信号补偿方法，其特征在于，包括： 采集分布式光纤温度监测系统中斯托克斯通道和反斯托克斯通道的原始光谱数据，获取包含强度距离关系和光谱形态特征的原始监测数据； 将所述原始监测数据转换为电信号，利用可编程增益的模拟前端电路对所述电信号进行预处理，并将预处理后的电信号转换为数字信号，获得包含斯托克斯通道和反斯托克斯通道强度信息的数字化光谱数据； 将所述数字化光谱数据输入预训练的卷积神经网络模型，通过所述卷积神经网络模型中多个交替设置的卷积层和池化层进行处理，提取温度敏感的光谱深层特征作为深层特征数据； 将所述深层特征数据输入预训练的对抗生成网络模型，通过所述对抗生成网络模型在潜在空间中对所述深层特征数据进行特征分布优化，抑制由强电磁干扰引起的异常特征模式，以生成优化特征表示； 通过全连接神经网络层将所述优化特征表示转换为温度域的温度特征向量，基于温度解算函数将所述温度特征向量映射为连续温度数据作为温度解算结果输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中联德冠科技(北京)有限公司，其通讯地址为：100032 北京市西城区阜成门外大街31号5层506A；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。