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龙图腾网获悉安徽继远软件有限公司申请的专利一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及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：CN119740012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510228343.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统是由王锡超;黄凯;杨彬彬;章兵;郑春着;郑飞翔;宫玉洁;王壮壮;杨德胜;范海波;张为兵设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统，包括如下步骤：采集传感设备内实时获取的电缆状态数据；监测并基于预设的电缆状态数据运行范围进行电缆运行状态的初步评分和反馈；基于特征筛选策略对基于HOG进行特征提取的电缆状态数据进行深度提取获取电缆状态特征数据；基于改进遗传算法优化的BP神经网络搭建电缆运行状态监测模型对获取的电缆状态特征数据进行深度监测反馈。本发明基于电缆运行状态监测模型进行电缆运行状态的监测，根据当前算法进行自适应调整，提升BP神经网络的监测效果；还通过多种告警方式进行深度监测结果的反馈，能够保证电缆运行状态被最大限度的接收和监测，并能够对电缆异常状态进行迅速处理。

本发明授权一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电缆运行状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集传感设备内实时获取的电缆状态数据，并基于改进小波阈值算法进行电缆状态数据的滤波处理； S2：监测滤波处理后的电缆状态数据，并基于预设的电缆状态数据运行范围进行电缆运行状态的初步评分和反馈，当监测的电缆状态数据超出电缆状态深度监测评分阈值时，转入S3，否则返回S1； S3：基于特征筛选策略对基于HOG进行特征提取的电缆状态数据进行深度提取获取电缆状态特征数据；所述特征筛选策略具体如下： 获取个模式类集合： 其中，为第个模式类下第个电缆状态数据的第个HOG特征；为类模式下的电缆状态数据总数；为每个电缆状态数据HOG特征数目； 在每类模式下有个电缆状态数据，共有个电缆状态数据，则有个HOG特征，特征集为； 计算同条件样本的平均距离： 其中，为第个模式类下第个电缆状态数据的第个HOG特征；为第个模式类下第个电缆状态数据的第个HOG特征； 平均化得到平均类内距： 计算的方差因子： 计算不同条件电缆状态数据之间的平均距离： 计算不同条件电缆状态数据之间的平均类间距离： 其中，为第个模式下电缆状态数据之间的平均距离； 计算的方差因子： 计算补偿因子为： 计算并进行归一化处理： 其中，为特征处理获取的第个电缆状态特征数据； S4：基于改进遗传算法优化的BP神经网络搭建电缆运行状态监测模型对获取的电缆状态特征数据进行深度监测反馈。

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