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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测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：CN121071564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511596302.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测方法及系统是由付理祥;陈骞;陈明星;周海萍;张祥罗;罗庆亮;刘行;李元皓;周琪琦;周丹丹;章家义;汪娟华设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测方法及系统，涉及安全绳监测技术领域。方法包括采集原始应力时序数据并进行标注，得到带有时序标注的应力数据集；利用动态窄窗Gabor变换提取带有时序标注的原始应力时序数据的高频冲击分量，采用固定宽窗积分结合微分熵算子计算低频熵值，将高频冲击分量与低频熵值拼接，构建双尺度微分熵特征；构建神经网络模型并通过双尺度微分熵特征进行训练；将训练好的神经网络模型部署于安全绳监测终端进行高空作业安全绳实时监测。本发明显著提升了高空作业安全绳状态识别的准确率与鲁棒性。

本发明授权基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度微分熵特征的安全绳作业状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集原始应力时序数据并进行标注，得到带有时序标注的应力数据集； S2：利用动态窄窗Gabor变换提取带有时序标注的原始应力时序数据的高频冲击分量，采用固定宽窗积分结合微分熵算子计算低频熵值，将高频冲击分量与低频熵值拼接，构建双尺度微分熵特征；所述高频冲击分量计算过程为：基于原始应力时序数据，使用窗宽随局部应力方差自适应收缩的高斯窗函数进行变换，获得高频冲击分量，变换过程中根据应力梯度的幅值动态计算窗宽调节因子；所述低频熵值计算过程为：使用固定宽窗对原始应力时序数据进行高斯窗积分，然后对积分结果应用微分熵算子进行计算，得到低频熵值； S3：构建神经网络模型并通过双尺度微分熵特征进行训练； S4：将训练好的神经网络模型部署于安全绳监测终端进行高空作业安全绳实时监测； 步骤S3中构建神经网络模型的过程如下： S301：定义神经网络模型结构，所述神经网络模型采用层级化时序特征处理架构，包含四级串联模块： 特征输入层：接收双尺度微分熵特征，通过零填充保持时序长度不变； 卷积特征提取层：部署两组并行的深度可分离卷积模块，每组深度可分离卷积模块包含3个尺寸为1×3的卷积核，输出特征经ReLU激活后执行尺寸为1×2的最大池化； 门控时序建模层：将卷积特征提取层的输出按时间步输入改进的门控卷积-长短期记忆单元，隐状态维度设为64； 注意力聚合与分类层：门控卷积-长短期记忆单元输出的隐状态序列输入门控时序注意力模块，生成加权聚合状态向量后连接输出维度为3的全连接层，最后经Softmax归一化输出三类状态概率； S302：基于密度峰值优化神经网络模型中卷积核的初始权重： S303：改进门控卷积-长短期记忆单元，在长短期记忆网络的遗忘门中嵌入轻量卷积操作； S304：基于注意力加权的状态概率计算； S305：计算基于类内方差的焦点损失函数； S306：神经网络模型迭代更新与保存。

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