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龙图腾网获悉国网四川雅安电力(集团)股份有限公司荥经县供电分公司;国网四川雅安电力(集团)股份有限公司申请的专利一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患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：CN120259929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510740416.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测方法及系统是由郑燕惠;牟昊;杨刚;张聪;季云华;郑旭;刘智豪;段志敏;秦启伟;李山;鲁敬东设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及输电线路巡检及故障识别技术领域，提供一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测方法及系统，构建状态感知协同隐患监测架构，分别在边缘端、云端上构建隐患多维感知协同模型和自学习机制的隐患多维感知协同模型；利用无人机上搭载的单目摄像头进行密集通道输电线路的图像采集；在边缘端进行一级检测，当有疑似图像时在云端进行二级检测，输出目标检测结果；生成分级预警信号。可以提高数据传输的效率，提高密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测的精度和准确性。

本发明授权一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种密集通道输电线路故障的智能视觉与状态感知协同隐患监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建状态感知协同隐患监测架构，所述状态感知协同隐患监测架构包括边缘端、传输通道、中间节点和云端； S2：在所述边缘端上构建基于残差网络与动态卷积网络模型融合的隐患多维感知协同模型，在所述云端上构建自学习机制的隐患多维感知协同模型； S3：利用无人机上搭载的单目摄像头进行密集通道输电线路的图像采集； S4：在边缘端基于所述隐患多维感知协同模型对待检测图像进行检测，当检测结果为疑似图像时，命令无人机按照设定的飞行策略返回目标处，按照预定的悬停策略再次采集图像数据；同时，将疑似图像的检测结果及所述再次采集到的图像数据发送至云端，检测任务移交给云端，边缘端停止检测； S5：在云端基于所述自学习机制的隐患多维感知协同模型对所述疑似图像进行再次检测，输出目标检测结果； S6：基于动态风险评估模型生成分级预警信号，实现隐患定位误差的精确预警； 所述S2：在所述边缘端上构建基于残差网络与动态卷积网络模型融合的隐患多维感知协同模型，包括： 所述多维感知协同模型包括编码器和解码器； 其中，编码器由ResNet融合CNN架构组成，包括：残差网络ResNet模块、多尺度特征融合模块、第一图像特征自注意力模块； 所述残差网络ResNet模块作为骨干网络，由两个模块组成，其中，第一模块包含输入层、卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数层以及最大池化层，所述输入层以3通道尺寸大小为的RGB图像作为输入；第二模块包含结构相同的7个顺序网络，每个顺序网络由多个瓶颈残差块组成，每个所述瓶颈残差块包含卷积层、批量归一化层和ReLU激活层，输出特征尺寸为； 所述多尺度特征融合模块包含5个不同的处理通道，每个处理通道具有不同的层数，输入特征尺寸为2048，并包含两个卷积层，用于生成不同通道的特征图，所述特征图通过双线性插值调整大小，以匹配主干特征的空间维度；调整后的特征图与骨干特征进行连接，同时捕获不同空间分辨率下的低层特征和高层特征，连接模块的输出通道总数为2544×H×W，随后输入自注意力模块进行处理； 所述第一图像特征自注意力模块包括并行的查询卷积、键卷积、值卷积组成，输入为连接模块的特征，分别通过查询卷积、键卷积、值卷积的卷积操作转换为查询、键、值张量；通过将查询与键张量的相似性计算注意力权重，再与所述值张量进行加权聚焦，选择性地关注相关的图像区域，并增强重要特征的表示； 所述解码器包括嵌入层、GRU循环神经网络、线性输出层，其中，所述嵌入层用于接收输入文本描述，将文本转换为嵌入向量表示，与编码器输出的图像特征张量进行拼接融合；所述GRU循环神经网络用于采用门控机制处理序列数据，在输入线性层前应用Dropout正则化，通过隐藏状态捕获时序上下文信息，最终输出预测标记分布；所述线性输出层用于将GRU隐藏状态映射到词汇表空间，生成描述文本的概率分布；该架构通过联合优化视觉-语言特征表示，实现端到端的图像描述生成。

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