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龙图腾网获悉湖南高速铁路职业技术学院申请的专利一种物联网设备识别方法及装置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：CN120105197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510217264.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种物联网设备识别方法及装置是由王海军;贺维;刘大芳;邓明明;廖一霖设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网设备识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种物联网设备识别方法及装置，属于物联网设备识别技术领域，其方法包括：提取物联网设备数据包的异常特征和长度特征，并基于所述异常特征和所述长度特征构建多变量时序特征；将所述多变量时序特征输入训练完备的设备识别模型中，获得物联网设备的识别结果；其中，所述设备识别模型包括第一Inception模块、第一残差结构、第二Inception模块、第二残差结构以及全局平均池化层和全连接层。本发明通过可以刻画网络环境及加密流量对物联网设备数据包的流量长度序列模式的影响的异常特征作为设备识别模型的输入，可提高对物联网设备的识别准确性。

本发明授权一种物联网设备识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备识别方法，其特征在于，包括： 提取物联网设备数据包的异常特征和长度特征，并基于所述异常特征和所述长度特征构建多变量时序特征； 将所述多变量时序特征输入训练完备的设备识别模型中，获得物联网设备的识别结果； 其中，所述设备识别模型包括第一Inception模块、第一残差结构、第二Inception模块、第二残差结构以及全局平均池化层和全连接层； 所述第一Inception模块和所述第二Inception模块均包括依次连接的第一Inception结构、第二Inception结构和第三Inception结构；所述第一Inception结构、第二Inception结构和第三Inception结构均包括特征压缩单元、多尺度卷积单元和特征融合单元；每三个Inception结构之间添加了一个残差结构，通过残差结构使第一个Inception结构的输入快速累加到下一个Inception结构的输入； 所述特征压缩单元用于对输入特征进行压缩，获得压缩特征； 所述多尺度卷积单元用于对输入特征进行多尺度卷积，获得尺度不同的多个卷积特征； 所述特征融合单元用于对所述压缩特征和所述多个卷积特征进行融合； 所述特征压缩单元包括依次连接的第一全局平均池化层和第一卷积层； 所述多尺度卷积单元包括瓶颈层以及和所述瓶颈层相连的第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层，所述第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层的卷积核大小均不相同； 所述特征融合单元包括依次连接的深度卷积层、批量归一化和激活函数层。

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