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龙图腾网获悉山东莱易信息产业股份公司申请的专利一种基于大模型的输变配设备智能运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：CN121072920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511630395.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于大模型的输变配设备智能运检方法及系统是由张华建;丁增光;徐文健;万肖君;胡德良;娄本强;李秀昂;张献文设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的输变配设备智能运检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于三维建模技术领域，尤其涉及一种基于大模型的输变配设备智能运检方法及系统。包括区域划分、路径优化、三维建模及风险预测等步骤。该方法通过获取输变配设备的地理信息，利用自适应算法划分巡检区域并优化无人机巡检路径；通过激光雷达和图像数据构建高精度三维点云模型，提取设备几何特征与外观缺陷特征；基于大模型进行多模态特征融合，输出缺陷严重程度与风险置信度；并结合施工文件的语义解析，实现潜在风险的空间匹配与提前预警。该方法可实现输变配设备运检过程的智能化、可视化与预测化，提高设备运维的安全性和管理决策的科学性。

本发明授权一种基于大模型的输变配设备智能运检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的输变配设备智能运检方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于输变配设备的设备密度和线网长度，将区域自适应划分为若干子区域，针对每个子区域对无人机巡检站点进行路径优化，得到最优的无人机巡检路径； S2、对于每个子区域，通过搭载高清激光雷达模块和图像模块的无人机对各区域内的输变配设备同步采集三维点云数据和图像数据； S3、对所述三维点云数据进行关键帧抽取、配准处理，构建输变配设备及周边环境的高精度三维点云模型； S4、将高精度三维点云模型中点云数据以及图像数据作为训练数据构建输变配设备风险预测大模型，所述大模型用于结合缺陷的严重程度、识别置信度计算各子区域的风险程度得分； S5、对所有子区域的风险程度得分进行整合，生成覆盖整个输变配设备区域的风险程度得分，映射到三维点云模型中； 所述大模型还可用于输入并识别施工文件、规划文件，提取其中的施工区域、设备信息，结合输变配设备的空间位置，提前预判施工活动对输变配设备造成的潜在风险程度得分； 所述步骤S4将高精度三维点云模型中点云数据以及图像数据作为训练数据构建输变配设备风险预测大模型，所述大模型用于结合缺陷的严重程度、识别置信度计算各子区域的风险程度得分的具体实现为： S41、对高精度三维点云模型中点云数据提取几何特征，所述几何特征包括点云模型中输变配设备的形态以及设备与环境障碍物的空间距离；对同步采集的输变配设备图像数据进行畸变校正后提取外观破损特征； S42、通过相机内参外参标定实现点云与图像的空间配准，建立两者坐标的映射关系，将同一区域的点云特征与图像特征进行关联绑定，识别缺陷位置并通过人工进行缺陷的标注得到缺陷特征集； S43、利用深度学习网络构建输变配设备风险预测大模型，使用上述缺陷特征集进行训练，在训练完成后输入新的缺陷数据，通过大模型输出缺陷严重程度系数和识别置信度； S44、最后计算得到风险程度得分：，其中为第个缺陷的识别置信度，为第个缺陷的严重程度，为缺陷的总数量； 所述大模型还可用于输入并识别施工文件、规划文件，提取其中的施工区域、设备信息，结合输变配设备的空间位置，提前预判施工活动对输变配设备造成的潜在风险程度得分的具体实现包括： S61、针对施工文件、规划文件采用输变配设备风险预测大模型抽取文件中的信息包括施工区域信息和施工设备信息； S62、将提取的信息通过GIS进行坐标转换，与输变配设备的高精度三维点云模型坐标进行空间叠加分析，采用R树空间索引算法快速计算输变配设备与施工区域的最小直线距离； S63、以空间距离关联等级权重0.6，施工类型风险权重0.4为核心指标，进行加权归一化计算工程的潜在风险程度得分； S64、将潜在风险程度得分映射到三维点云模型中，使用不同颜色区分潜在风险程度得分和风险程度得分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东莱易信息产业股份公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路街道天辰路2177号联合财富广场1号楼1803；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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