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龙图腾网获悉广东南方电力通信有限公司申请的专利一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注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：CN120510428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510586631.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注系统是由王宁;谭锦鹏;陈欢;文星;赵志勤;袁华璐;朱金惟;黄振林;赵刘琦;高雪飞;张宇恒;黄宇;冯子焰;邱天乙;曾嘉伟;宋玉;张斌设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注系统，所述系统包括数据层、应用层、系统层和硬件层；所述数据层用于管理存储数据；所述应用层用于实现业务逻辑与用户交互功能；所述系统层用于管理运行环境和安全框架；所述硬件层用于提供底层算力、存储和通信支持；本发明过融合多模态巡检数据与多轮时序分析，构建了具有高精度识别、趋势感知与可视化预警能力的一体化智能巡检系统。

本发明授权一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注系统在权利要求书中公布了：1.一种输电智能巡检图像缺陷识别与智能标注系统，其特征在于，所述系统包括数据层、应用层、系统层和硬件层；所述数据层用于管理存储数据；所述应用层用于实现业务逻辑与用户交互功能；所述系统层用于管理运行环境和安全框架；所述硬件层用于提供底层算力、存储和通信支持； 所述数据层包括本地数据库与云端协同数据库；所述本地数据库用于存储本地采集的巡检多模态图像和点云数据，所述云端协同数据库用于与完成本地与云端的数据共享； 所述应用层包括缺陷识别标注模块、融合信息输出模块、预警模块、建议生成模块和用户交互界面；所述缺陷识别标注模块用于基于巡检多模态图像和点云数据识别输电线路缺陷并在三维空间中各预定义区域进行智能标注；所述融合信息输出模块用于聚合多轮缺陷识别标注模块的标注信息，生成每个预定义区域的结构化多模态报告；所述预警模块用于聚合多轮缺陷识别标注模块的标注信息输出各预定义区域的风险等级，并通过三维热力图可视化表述；所述建议生成模块用于基于结构化多模态报告生成维护建议策略；所述用户交互界面用于提供三维可视化操作面板，完成用户与系统之间的信息交互； 所述融合信息输出模块的具体工作流程如下： 对于每个预定义区域分别执行： S21：获取多轮巡检的标注内容，包括巡检轮次的时间戳、缺陷类型和对于缺陷类型的文本描述； S22：建立缺陷类型-缺陷描述库，所述缺陷类型-缺陷描述库中包含对于每种缺陷类型相关的固定标准化描述模版，并基于语义相似性将上一步骤获取的内容映射至库中进行提取； S23：提取每种缺陷类型及其对应固定标准化描述模版在多轮巡检中的融合权重值： ； 其中，为某种缺陷类型及其对应固定标准化描述模版的融合权重值，为该种缺陷类型及其对应固定标准化描述模版在第次巡检中的出现频次；为总巡检轮次；为当前时间的时间戳，为第次巡检的时间戳，为预设的最大时间跨度；为时间衰减因子，用于控制历史数据的衰减速率，通过预先实验设定； S24：将每种缺陷类型及其对应固定标准化描述模版按融合权重值从高到低进行排序形成缺陷列表，所述缺陷列表中包含每种缺陷类型及其对应固定标准化描述模版及其融合权重值；调用DeepSeek模型并将缺陷列表输入至DeepSeek模型中进行上下文整合与自然语言生成，生成该预定义区域的结构化多模态报告； 所述预警模块的具体工作流程如下： S31：建立缺陷类型映射关系库和风险程度描述库，所述缺陷类型映射关系库中包含每种缺陷类型对应的基础故障风险因子，所述基础故障风险因子用于表述对应缺陷类型在输电线路中出现的潜在危害程度；所述风险程度描述库包含对于缺陷类型进行描述的程度性描述词对应的风险影响权重； S32：获取多轮巡检的标注内容，并从对于缺陷类型的文本描述中提取每种缺陷类型对应的程度性描述词； S33：结合缺陷类型映射关系库和风险程度描述库为上一步骤中获取的缺陷类型和程度性描述词查找对应的基础故障风险因子和风险影响权重； S34：计算每个预定义区域的风险等级评估值； S35：根据每个预定义区域的风险等级评估值，生成对应预定义区域的风险热力图；所述热力图通过将各预定义区域在三维点云中的位置与其对应的风险等级评估值进行映射，根据风险等级评估值的具体数值设定颜色梯度在热力图中表示，风险等级评估值越大对应的颜色梯度越高，从而实现对于各预定义区域风险等级的可视化表述。

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