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龍圖騰網獲悉江蘇省環境監測中心申請的專利一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120493030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510983221.3，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統及方法是由胡玲;宋興偉;鄧磊;花衛華設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統及方法在說明書摘要公布了：本申請涉及數據處理技術領域，公開了一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統及方法。該系統包括：校準模塊對多傳感器采集的噪聲數據進行時間同步處理；提取模塊采用奇異值分解算法提取頻域和時域特征；分離模塊通過注意力獨立分量分析分離交通、施工、工業噪聲源；構建模塊結合地理信息數據生成噪聲空間傳播特征；分類模塊通過時空卷積網絡識別噪聲源類型、定位坐標并分配責任權重。本申請解決了現有噪聲監測技術無法實現多源噪聲智能識別和污染源精確溯源的技術問題。

本發明授權一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多傳感器數據融合的噪聲自動監測系統，其特征在于，系統包括： 校準模塊，用于對聲紋傳感器、振動傳感器、氣象傳感器采集的原始噪聲監測數據進行時間戳同步校準處理，得到多源噪聲數據集； 提取模塊，用于采用噪聲頻譜奇異值分解算法對所述多源噪聲數據集進行頻域特征提取處理，得到包含頻率域特征向量、時域特征向量和環境參數向量的噪聲事件特征矩陣，所述提取模塊，包括： 變換單元，用于對所述多源噪聲數據集中的聲學數據進行短時傅里葉變換處理，得到聲學頻譜矩陣；分解單元，用于基于所述聲學頻譜矩陣進行噪聲特異性奇異值分解運算，得到頻率域特征向量矩陣、奇異值對角矩陣和時域特征向量矩陣；重構單元，用于根據交通噪聲、施工噪聲、工業噪聲的權重系數對所述奇異值對角矩陣進行加權重構處理，得到噪聲類型相關的增強頻譜特征矩陣，加權重構通過如下公式實現： 其中Hnew表示增強頻譜特征矩陣，k表示保留的奇異值個數，β1、β2、β3分別表示交通噪聲、施工噪聲、工業噪聲的基礎權重系數，w1j、w2j、w3j分別表示第j個奇異值分量對三種噪聲類型的特異性權重，λj表示第j個奇異值，ej表示第j個左奇異向量，表示第j個右奇異向量的轉置；降維單元，用于將所述多源噪聲數據集中的振動數據通過主成分分析進行特征降維處理，得到振動頻域特征向量；拼接單元，用于基于所述增強頻譜特征矩陣、時域特征向量矩陣、振動頻域特征向量和環境參數進行矩陣拼接組合處理，得到包含頻率域特征向量、時域特征向量和環境參數向量的噪聲事件特征矩陣； 分離模塊，用于通過基于注意力權重的獨立分量分析算法對所述噪聲事件特征矩陣進行信號源分離處理，得到交通噪聲分量、施工噪聲分量和工業噪聲分量的獨立源信號數據； 構建模塊，用于將所述獨立源信號數據經過噪聲傳播希爾伯特變換進行時頻空間特征構建處理，結合城市地理信息數據生成噪聲源空間傳播特征數據； 分類模塊，用于根據所述噪聲源空間傳播特征數據通過時空卷積神經網絡進行模式預測，輸出噪聲污染源類型預測結果、空間位置坐標和污染源責任權重分配數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇省環境監測中心，其通訊地址為：210019 江蘇省南京市建鄴區中和路100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。