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龙图腾网获悉南京怡晟安全技术研究院有限公司;江苏腾明电子科技有限公司申请的专利面向物联网时序数据的轻量级存储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：CN121255109B 。

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：202511812785.7，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权面向物联网时序数据的轻量级存储方法和系统是由陈科亦;张海荣;李峰;顾亮设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向物联网时序数据的轻量级存储方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向物联网时序数据的轻量级存储方法和系统，涉及物联网数据存储与压缩技术领域，其中，该方法包括：采集物联网设备运行时产生的多模态时序数据和机械振动能量数据；从机械振动能量数据中提取振动频率特征，基于振动频率特征，生成时序振动信号；将时序振动信号与多模态时序数据进行时空关联，以识别数据活跃度等级；根据数据活跃度等级，对多模态时序数据进行稀疏化表征处理，得到稀疏化表征数据；采用自适应字典编码算法对稀疏化表征数据进行动态字典构建与编码，生成压缩编码数据，对压缩编码数据进行分级存储管理，以实现轻量级存储。本申请提升了物联网边缘设备时序数据的存储效率和处理能力。

本发明授权面向物联网时序数据的轻量级存储方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向物联网时序数据的轻量级存储方法，其特征在于，包括： 采集物联网设备运行时产生的多模态时序数据和机械振动能量数据； 从所述机械振动能量数据中提取振动频率特征，基于所述振动频率特征，生成时序振动信号； 将所述时序振动信号与所述多模态时序数据进行时空关联，以识别数据活跃度等级； 根据所述数据活跃度等级，对所述多模态时序数据进行稀疏化表征处理，得到稀疏化表征数据； 采用自适应字典编码算法对所述稀疏化表征数据进行动态字典构建与编码，生成压缩编码数据，对所述压缩编码数据进行分级存储管理，以实现轻量级存储； 所述将所述时序振动信号与所述多模态时序数据进行时空关联，以识别数据活跃度等级，包括： 从所述时序振动信号中提取强度特征参数，并分析多模态时序数据，得到时空关联特征； 将所述强度特征参数与所述时空关联特征输入至深度学习融合网络，所述深度学习融合网络采用注意力机制进行加权融合，生成综合活跃度指标值； 将所述综合活跃度指标值与预设的活跃度等级阈值进行比对，确定数据活跃度等级； 所述从所述机械振动能量数据中提取振动频率特征，基于所述振动频率特征，生成时序振动信号，包括： 对所述机械振动能量数据进行频谱分析，基于频谱分析结果，通过带通滤波器分离出振动频率特征； 对所述振动频率特征进行包络检测运算，以提取振动能量幅值随时间变化的包络信号； 根据物联网设备的运行工况，对所述包络信号进行分段处理，从分段处理结果中识别出不同状态的振动特征模式； 基于不同状态的振动特征模式，结合时间戳信息，生成时序振动信号； 所述根据所述数据活跃度等级，对所述多模态时序数据进行稀疏化表征处理，得到稀疏化表征数据，包括： 根据所述数据活跃度等级，确定对应的稀疏化处理强度参数； 基于所述稀疏化处理强度参数，从预设的基函数库中选择对应的稀疏基函数； 利用所述稀疏基函数对所述多模态时序数据进行稀疏变换； 将所述稀疏变换后的数据中小于预设稀疏阈值的系数置零，保留显著系数； 将所述稀疏变换后的数据中保留的显著系数重新组织，形成稀疏化表征数据。

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南京怡晟安全技术研究院有限公司;江苏腾明电子科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区科建路29号有志大厦6层L6029(江宁高新园)；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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