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龙图腾网获悉泉州信息工程学院申请的专利双分支节律图融合识别方法及装置、电子设备及存储介质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：CN121564496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610096061.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权双分支节律图融合识别方法及装置、电子设备及存储介质是由陈森鹏;张淼;孟新红;黄松健;姬凯明设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本双分支节律图融合识别方法及装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种双分支节律图融合识别方法及装置、电子设备及存储介质，方法包括：将待识别的振声信号按预设时长及预设重叠率分割，得到多个振声帧；将每一振声帧分别转换为节律图；对每一节律图依次进行通道数逐组递增的多组卷积池化操作，得到各振声帧对应的第一特征图；对每一第一特征图依次进行卷积操作及通道数先降后升的卷积池化操作，得到各振声帧对应的第二特征图；将同一振声帧对应的第一特征图与第二特征图进行融合，得到各振声帧对应的融合特征；基于各振声帧对应的融合特征，输出各振声帧的分类结果；按照预设规则将分类结果转换为健康事件记录，并在满足置信阈值时生成决策支持提醒。本申请兼具精准识别与可信决策双重能力。

本发明授权双分支节律图融合识别方法及装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种双分支节律图融合识别方法，其特征在于，所述双分支节律图融合识别方法包括： 将待识别的振声信号按预设时长及预设重叠率分割，得到多个振声帧； 将每一振声帧分别转换为节律图，得到多个节律图； 对每一节律图依次进行通道数逐组递增的多组卷积池化操作，得到各振声帧对应的第一特征图； 对每一第一特征图依次进行卷积操作及通道数先降后升的卷积池化操作，得到各振声帧对应的第二特征图； 将同一振声帧对应的第一特征图与第二特征图进行融合，得到各振声帧对应的融合特征； 基于所述各振声帧对应的融合特征，输出各振声帧的分类结果； 按照预设规则将所述分类结果转换为健康事件记录； 当健康事件记录满足置信阈值时，生成决策支持提醒； 其中，对每一节律图依次进行通道数逐组递增的多组卷积池化操作，得到各振声帧对应的第一特征图，包括： 对所述节律图进行通道数为8的第一组卷积池化操作，得到第一子特征图； 对所述第一子特征图进行通道数为32的第二组卷积池化操作，得到第二子特征图； 对所述第二子特征图进行通道数为64的第三组卷积池化操作，得到所述第一特征图； 其中，对每一第一特征图依次进行卷积操作及通道数先降后升的卷积池化操作，得到各振声帧对应的第二特征图，包括： 利用第一卷积核对所述第一特征图进行通道数为32的卷积和最大池化，得到降维特征图； 利用所述第一卷积核对所述降维特征图进行通道数为16的卷积和最大池化，得到深压缩特征图； 利用所述第一卷积核对所述深压缩特征图进行通道数为8的卷积和最大池化，得到最小通道特征图； 利用所述第一卷积核对所述最小通道特征图进行通道数为16的卷积和最大池化，得到所述第二特征图； 其中，将同一振声帧对应的第一特征图与第二特征图进行融合，得到各振声帧对应的融合特征，包括： 对所述第一特征图进行卷积下采样，使所述第一特征图与所述第二特征图的通道数一致，得到对齐子图； 对所述对齐子图进行最大池化，使所述对齐子图与所述第二特征图的空间尺寸一致，得到空间对齐特征图； 将所述空间对齐特征图与所述第二特征图逐元素相加，得到所述融合特征； 其中，所述多个振声帧是通过对所述待识别的振声信号进行滑动窗口截取获取得到；所述预设规则包括： 对相应滑动窗口内连续多个振声帧的Softmax平均得分进行再次平滑，得到连续置信度； 执行类别阈值判决；其中，若任一类别的连续置信度大于或者等于第一阈值，且连续帧数大于或者等于预设帧数，则相应标记为异常事件； 把类别阈值判决的各结果以统一数据结构进行写入，包括事件ID、设备序列号、UTC时间戳、事件类别码和连续置信度； 对连续置信度小于第二阈值的相应滑动窗口予以丢弃。

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