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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检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：CN120217107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510371778.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检方法及系统是由杨强;朱宇设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检方法及系统，涉及光伏电站智能运维技术领域。主要包括如下步骤：1采集光伏组件的多模态数据并进行预处理操作；2利用预训练的各模态数据标记器将异构数据统一映射为离散标记；3利用训练样本对基于Transformer编码器‑解码器架构的多模态融合检测网络进行训练，调整网络参数，得到训练后的模型；4根据获取的光伏组件多模态数据或单模态数据，利用训练后的模型输出缺陷类型、位置边界框及严重度评分。本发明解决了传统单模态检测漏检率高、多模态融合低效的问题，针对性的提出了巡检采集模块、数据处理模块、多模态融合检测模块和故障决策模块，实现了从数据采集到智能决策的全流程自动化，显著降低光伏电站运维成本并提升故障响应效率。

本发明授权一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合检测的光伏电站无人巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取光伏组件的多模态数据，包括可见光图像、红外图像、电致发光图像和实时电性能量测数据，对多模态数据进行预处理操作； 2建立各模态数据标记器，其中图像模态标记器是将图像样本利用矢量量化自编码器进行训练后得到的预训练模型，用于将图像分块编码为离散标记；量测模态标记器则采用预编码的词汇器将电性能量测数据转化为时序标记； 3构造多模态融合检测的神经网络，所述神经网络包括可学习输入嵌入层、Transformer编码器层、交叉注意力层、标记掩码模块和序列类解码模块；其中，可学习输入嵌入层用于将离散标记和时序标记映射到统一的向量空间并加入位置向量以解决异构数据表示差异问题；Transformer编码器层通过自注意力机制融合多模态特征以提取全局上下文信息；交叉注意力层在解码阶段实现编码器与解码器特征交互，确保生成内容与全局上下文一致；标记掩码模块用于在训练阶段随机掩码部分模态的标记，驱动模型学习跨模态推理能力；序列类解码模块用于生成离散序列输出； 4利用步骤2中的各模态数据标记器将多模态数据训练样本转化为相应的标记，然后输入多模态融合检测的神经网络中设计损失函数进行训练，调整超参数，得到训练好的多模态融合检测模型； 5将待检测的单一模态或多模态的数据输入训练好的多模态融合检测模型，模型的序列类解码模块输出缺陷分类标签、缺陷位置和缺陷严重级别。

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