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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测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：CN120541731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511033043.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测方法和系统是由俞昆;李岩;曹勋奇;王雪松;程玉虎设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测方法和系统，属于钢丝绳异常检测技术领域，包括在确定钢丝绳的检测位置后获取检测位置的历史状态信息，并对历史状态信息进行预处理，获取训练数据集；构建检测模型，并通过训练数据集对检测模型进行模型训练；获取检测位置的待测状态信息，并将待测状态信息输入训练后的检测模型，获取输出数据；通过待测状态信息和输出数据获取重构评分函数，通过重构评分函数获取自适应阈值；将待测状态信息与自适应阈值进行比较，确定位于自适应阈值之外的待测状态信息对应的检测位置为异常位置。

本发明授权一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道数据重构的钢丝绳异常检测方法，其特征在于，包括： 确定钢丝绳的检测位置，并获取所述检测位置的历史状态信息； 对所述历史状态信息进行预处理，获取训练数据集； 构建检测模型，并基于所述训练数据集对所述检测模型进行模型训练；所述钢丝绳的状态信息包括多通道状态信息，所述检测模型包括特征增强模块和多通道并行卷积编码器模块，所述特征增强模块包括： 第一子模块，所述第一子模块用于： 确认第一特征，所述第一特征为所述多通道状态信息的潜在特征空间向量； 在所述多通道状态信息中确定指定通道的状态信息，并从所述指定通道的状态信息中提取第二特征； 基于全连接层处理所述第二特征，获取第三特征； 基于交叉注意力机制对所述第一特征和所述第三特征进行加权处理，获取第四特征； 对所述第三特征和所述第四特征进行自适应权重特征融合，并结合所述全连接层输出特征的残差连接获取第五特征； 第二子模块，所述第二子模块与所述第一子模块连接，所述第二子模块用于： 在与所述指定通道相邻的下一个通道的状态信息中提取第六特征； 基于所述全连接层处理所述第六特征，获取第七特征； 基于所述交叉注意力机制对所述第七特征和所述第五特征进行加权处理，获取第八特征； 对所述第七特征和所述第八特征进行自适应权重特征融合，并结合所述全连接层输出特征的残差连接获取第九特征； 所述多通道并行卷积编码器模块与所述特征增强模块连接，所述多通道并行卷积编码器模块用于： 基于通道的数量获取二维卷积核，所述二维卷积核的行数与所述通道的数量相同； 将所述二维卷积核各行的数据划分为独立的行卷积子核； 将各个所述行卷积子核分别匹配对应的所述通道，并计算各个所述通道的状态信息的卷积结果， 基于多个所述卷积结果，获取所述多通道状态信息的潜在特征空间向量； 多通道并行卷积解码器模块，所述多通道并行卷积解码器模块与所述特征增强模块连接，用于通过所述全连接层增加所述特征增强模块的输出数据的维度，并进行解码重构； 获取所述检测位置的待测状态信息； 将所述待测状态信息输入训练后的所述检测模型，获取输出数据； 基于所述待测状态信息和所述输出数据获取重构评分函数； 基于所述重构评分函数获取自适应阈值； 将所述待测状态信息与所述自适应阈值进行比较，确定位于自适应阈值之外的待测状态信息对应的检测位置为异常位置。

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