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龙图腾网获悉浙江大学;浙商银行股份有限公司申请的专利基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别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：CN116432101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310313655.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法及系统是由才振功;李事珂;陈嘉俊;范容;韩龙;丁正尧;杨波威设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法及系统，从传感器采集时序数据后，生成原始数据txt文件，预处理后转换为csv文件，之后利用随机卷积核变换算法对时序数据进行特征变换，将变换后的数据送入线性分类器进行分类识别。本发明通过使用随机卷积核对时序数据做特征变换的方法，既避免了在训练深度卷积网络时的巨大计算开销，又通过大量的随机卷积核充分提取了多维度的时序特征，提高了工程机械活动识别的准确率。

本发明授权基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法，其特征在于，包括：采集工程机械的三轴加速度、三轴角速度的时序信息，生成原始数据文件，预处理后输入至基于随机卷积核时序特征变换的分类模型进行分类识别，所述基于随机卷积核时序特征变换的分类模型中通过调用随机卷积核算法对输入的加速度角速度时序特征数据做特征变换，并将变换后的特征输入一个线性分类器，从而得到分类结果，实现对工程机械活动识别； 所述的基于随机卷积核时序特征变换的分类模型实现分类识别的过程包括如下： 步骤1，预先设定超参数kernel核的数量； 步骤2，对于每个kernel核，随机生成其五个基础参数：length长度,weight权重,bias偏置,dilation膨胀,padding填充； 步骤3，每个生成的kernel核应用到所有时序数据上，即将每个kernel核与输入的时间序列进行滑动窗口点积运算，产生一个featuremap特征图； 步骤4，利用计算出的featuremap特征图，每个kernel核生成两个聚合特征：kernel核中元素的最大值和kernel核中正值的比例； 步骤5，如果有k个kernel核，就会生成2k个聚合特征，将这些变换后的特征送入一个线性分类器，训练后输出分类结果。

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浙江大学;浙商银行股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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”。

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