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龙图腾网获悉贵州安融科技发展有限公司;国网湖北省电力有限公司荆门供电公司;荆门市荆科盛和电力技术有限责任公司申请的专利一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估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：CN121279619B 。

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：202511854182.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估方法及系统是由苏小乐;黄凯;曹雷;王玉富;范勇锋;张荣华;刘勇;唐瑞;刘敏设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估方法及系统，包括：获取变电站的原始多源数据，所述原始多源数据包括双目视觉图像、红外热像数据及环境传感器数据，并对所述原始多源数据进行时空标定和预处理，得到多源传感器数据流；针对所述多源传感器数据流进行特征提取得到多模态特征集，再基于所述多模态特征集生成精细化语义掩码并构建初始场景关系图，基于多层感知机分类器计算风险等级并生成风险等级评估结果及风险分布图；输出安全距离违规警告及风险区域标识；基于所述风险等级评估结果、所述风险分布图和所述安全距离违规警告及所述风险区域标识，生成综合风险预警信息。

本发明授权一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的智能巡检风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取变电站的原始多源数据，所述原始多源数据包括双目视觉图像、红外热像数据及环境传感器数据，并对所述原始多源数据进行时空标定和预处理，得到多源传感器数据流； 针对所述多源传感器数据流进行特征提取得到多模态特征集，再基于所述多模态特征集生成精细化语义掩码并构建初始场景关系图，并采用统计置信度重评分机制对所述初始场景关系图进行可靠性评估得到优化后的场景关系图，以及对所述多模态特征集与所述优化后的场景关系图进行融合，输出融合特征向量及目标场景关系图； 根据所述融合特征向量及所述目标场景关系图，基于隐式神经表示方法构建风险表示模型，并基于所述风险表示模型构建深度权重空间网络，通过深度权重空间网络将场景特征映射到风险空间，输出风险特征空间映射，基于所述出风险特征空间映射，采用关系注意力转换器模型，得到关系增强型风险特征，基于多层感知机分类器计算风险等级并生成风险等级评估结果及风险分布图； 根据所述多源传感器数据流中的所述双目视觉图像，通过深蒸馏梯度预处理优化立体匹配过程生成高精度场景深度图，进行三维点云重建并识别巡检人员和关键设备的三维坐标，计算所述巡检人员与所述关键设备间的三维欧氏距离，并基于所述三维欧氏距离，计算实时安全距离测量结果，根据所述风险等级评估结果和所述关键设备的运行状态动态调整安全距离阈值，通过比较所述实时安全距离测量结果和所述安全距离阈值，输出安全距离违规警告及风险区域标识；其中，所述计算所述巡检人员与所述关键设备间的三维欧氏距离，包括：基于所述高精度场景深度图和相机内外参数进行三维空间重建，生成表示变电站场景的三维点云模型；根据所述三维点云模型和所述融合特征向量及所述目标场景关系图，识别场景中的所述巡检人员和所述关键设备，确定其在三维空间中的精确位置坐标；根据所述关键设备的三维点云模型提取表面点集，根据巡检人员骨架模型生成人体表面点集，计算两点集间的最小距离；结合所述巡检人员的运动轨迹和速度，预测短期移动趋势，得到所述三维欧氏距离； 基于所述风险等级评估结果、所述风险分布图和所述安全距离违规警告及所述风险区域标识，生成综合风险预警信息。

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贵州安融科技发展有限公司;国网湖北省电力有限公司荆门供电公司;荆门市荆科盛和电力技术有限责任公司，其通讯地址为：551400 贵州省贵阳市贵安新区党武镇大学城贵安数字经济产业园24#地块-5号楼15层2号房；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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