电子科技大学钟伟获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法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：CN120236095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510374132.9，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法是由钟伟;王子南设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法在说明书摘要公布了：一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法，该方法通过将时空二维振动信号映射为灰度图像，利用多模态融合技术，结合轻量化卷积神经网络实现高效分类，并引入动态增量学习机制与空间传播衰减校正算法，解决传统方法特征表征单一、模型更新滞后及定位精度不足的问题。该方法适用于周界安防、管道监测及地质灾害预警等领域，能够对复杂环境干扰下的海量振动数据进行实时筛选与目标识别。本发明通过信号图像化表征突破传统时频域分析局限，显著提升相似事件的区分能力，同时依托动态模型优化技术降低误报率与运维成本，结合空间校正算法有效抑制光纤衰减对定位精度的影响，为分布式光纤传感系统的智能化升级提供可靠的技术支撑。
本发明授权一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的分布式光纤传感海量目标数据筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过分布式光纤传感系统采集时空二维振动信号，将信号幅值归一化后转换为灰度图像； 步骤2：对灰度图像提取多模态特征并行；具体采用局部二值模式算法，提取灰度图像纹理特征，基于Hu不变矩计算事件区域提取形状特征；通过Lucas-Kanade光流法计算相邻帧的运动矢量场进而提取时空动态特征； 步骤3：将纹理特征、形状特征及动态特征进行拼接，生成联合特征向量； 步骤4：采用MobileNetV3网络架构处理联合特征向量，得到分类置信度； 步骤5：设置动态增量学习触发，当分类置信度θ时，触发在线难例挖掘策略，用混合损失函数更新模型参数； 步骤6：进行空间传播衰减校正，对分类结果进行光纤衰减补偿； 步骤7：当增量学习连续触发次数K≥3时，基于历史高置信度样本生成伪标签，并扩充至训练数据集，实现模型自主迭代优化。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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