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龙图腾网获悉江苏戴日光控能源科技有限公司申请的专利一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测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：CN119399518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411422576.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测方法是由王洪江;任娜;王黎明;张楠;苗大庆;李力;于鹏;张曦设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测方法，包括以下步骤：S1、采集光伏电池的多模态数据；S2、对多模态数据进行预处理；S3、构建光伏电池样本数据集；S4、提取多模态数据的特征；S5、融合多模态特征生成综合特征向量；S6、基于时空卷积网络的动态热斑检测模型的训练与优化；S7、利用模型识别光伏电池中的热斑区域；S8、定位并输出热斑检测结果；S9、结合动态自适应算法实时优化检测模型。本发明通过引入多模态数据融合、时空卷积网络和动态自适应优化算法，可以更准确、快速地检测和定位光伏电池中的热斑，并有效降低复杂环境下的误检率，显著提高光伏电池系统的运行效率和可靠性。

本发明授权一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态数据的光伏电池热斑智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用多种传感器同时采集光伏电池的多模态数据，包括红外图像、光学图像、温度数据和电气参数； S2、对采集的多模态数据进行预处理，包括图像数据的去噪、对齐和归一化处理，以及非图像数据的滤波和校正； S3、基于历史运行数据和人工标注，构建包含正常状态和热斑状态的光伏电池样本数据集； S4、提取预处理后的多模态数据的特征，包括图像数据的纹理、形状、边缘特征和非图像数据的统计特征； S5、利用全息数据融合算法将多模态数据的特征进行融合，生成综合特征向量； S6、使用经过预处理的多模态数据，基于S3中构建的光伏电池样本数据集，预先训练基于时空卷积网络的动态热斑检测模型，并优化基于时空卷积网络的动态热斑检测模型的参数； S7、将综合特征向量输入到预先训练的基于时空卷积网络的动态热斑检测模型中，利用基于时空卷积网络的动态热斑检测模型对多模态数据的时间序列和空间特征进行自动化分析和判断，动态识别光伏电池中的热斑区域，并跟踪热斑的形成与演变过程； S8、对识别出的热斑区域进行定位，并输出检测结果； S9、实时监控光伏电池的运行状态，利用不断更新的多模态数据，结合基于元学习的动态自适应算法，快速优化基于时空卷积网络的动态热斑检测模型； 所述S5具体包括： S51、从多模态数据中提取特征，其中红外图像特征向量记为，光学图像特征向量记为，温度数据特征向量记为，电气参数特征向量记为； S52、使用全息数据融合函数将上述特征向量融合，生成综合特征向量，其中融合过程采用复数域中的相位耦合技术，将不同模态数据的相干性和相位信息结合； S53、对融合后的综合特征向量进行非线性归一化处理； S54、对归一化后的综合特征向量进行非线性降维，降维方法采用基于流形学习的Isomap算法，以保持数据的内在几何结构，得到降维后的特征向量。

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