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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法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：CN119672580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411933857.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法是由李超凡;谢勇;程勇;邵雯设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设施故障检测技术领域，公开了一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，该方法通过无人机平台搭载多光谱遥感设备获取电力设施的多光谱图像数据，并进行预处理以提取光谱特征。构建光谱特征分析模型评估电力设施健康状况，结合历史故障数据构建故障诊断模型，确定故障类型和位置。为优化故障诊断过程，本发明将故障诊断建模为马尔可夫决策过程，通过定义状态空间、动作空间、奖励函数及输出策略，并利用强化学习算法不断优化决策动作，提高故障诊断的准确性和效率。本发明实现了电力设施的智能化、自动化巡检与故障诊断，为电力设施的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑，具有广阔的应用前景和重要的实用价值。

本发明授权一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种电力设施多光谱遥感巡检与故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：通过无人机平台搭载的多光谱遥感设备，对电力设施进行巡检，获取目标区域的多光谱图像数据； 步骤二：对获取的多光谱图像数据进行预处理，包括校正、去噪和分割，以提取出电力设施的光谱特征数据； 步骤三：构建光谱特征分析模型，该模型输入为预处理后的光谱特征数据，输出为电力设施的健康状况评估值； 步骤四：构建故障诊断模型，该模型基于光谱特征分析模型的输出，结合电力设施的历史故障数据，对电力设施进行故障诊断，输出故障类型和故障位置； 步骤五：构建故障诊断决策模型，将电力设施的故障诊断过程建模为马尔可夫决策过程，具体定义包括：①状态空间：定义为电力设施的实时光谱特征数据和健康状况评估值的组合；②动作空间：定义为可执行的巡检和维修操作集合；③奖励函数：依据电力设施的稳定运行和故障减少目标设计，包含状态稳定性、故障预防和维修效率的奖励机制；同时结合光谱特征分析模型输出的健康状况评估值，对提升健康状况的操作给予额外奖励，对降低健康状况的操作给予额外惩罚；④输出策略：定义为在当前状态下选择最优动作的方法，通过强化学习算法不断优化生成的决策动作； 步骤六：基于训练好的模型进行实时故障诊断，实时收集电力设施的光谱特征数据，作为模型输入，根据当前状态和策略选择最优的决策动作。

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