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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的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：CN121580043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610105589.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的方法是由孙志慧;武利浩;李苗;徐雪晴设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光纤通信网络运维与信号处理技术领域，具体涉及一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的方法，该方法首先通过快速傅里叶变换将一维光信号转换为K个二维张量，以解耦混合时序模式；随后利用基于Inception的卷积网络进行多尺度特征提取，并引入特征交互模块，通过空间与通道双路矫正机制增强成对信号间的相似特征、抑制非相似特征；最后，设计正反向双分支网络，分别计算全局相似度与局部差异度，经融合后输出判别结果。本发明有效解决了传统方法在长序列、强噪声环境下识别精度低、鲁棒性差的问题，在实测数据上准确率达到99.86%，适用于智能交通、低空经济等场景下的光纤同路由隐患高效排查。

本发明授权一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用交互与正反向深度网络实现同路由光缆识别的方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据采集与预处理：在安静和喧闹环境下铺设光纤，采集多时段长距离光波动信号，对信号裁剪和标注，划分训练集与测试集； S2、信号维度转换：对预处理后的一维信号应用快速傅里叶变换，提取K个主频率，将信号重塑为K个2D张量，以分离周期内变化和周期间变化； S3、特征提取：通过基于Inception的卷积网络对K个2D张量进行多尺度特征提取，生成高维特征图； S4、特征交互：将成对信号的特征图输入特征交互模块，通过空间矫正和通道矫正增强相似特征、抑制非相似特征；特征交互模块包括： 跨模态特征拼接与MLP变换，生成空间权重： ； 基于余弦相似度的空间矫正和通道矫正；其中，空间矫正和通道矫正均引入可学习参数α和β，以动态调整交互权重； 空间特征矫正： 首先进行通道归一化： ； 其中：H×W为空间尺寸，C为通道； 计算余弦相似度： ； 利用可学习参数α和β进行空间注意力交互： ； 通道简单余弦计算各对应通道的空间相似度S之后利用可学习参数α调整空间与通道权重、β调整双分支的交互信息量； 通道特征矫正： 计算通道相似度并进行矫正： ； ； S5、相似度计算：对交互后的特征利用正反向双分支模块，基于正向相似度计算与反向差异度计算进行融合判别； S6、模型训练与测试：使用二元交叉熵损失函数训练模型，优化参数后用于同路由识别。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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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