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龙图腾网恭喜广西电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判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：CN116091926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202310021148.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判断方法是由崔志美;唐捷;黄志都;黄维;徐文平;韦涛;覃周培;冯玉斌;凌颖;张德钦设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判断方法，包括AI模型训练步骤和判断步骤；所述AI模型训练步骤包括以下步骤：A1.建立地质隐患场景图像特征模型；A2.建立地质隐患判断神经模型；A3.将建立好的地质隐患场景图像特征模型和地质隐患判断神经模型存入AI识别库；所述判断步骤包括突发拍摄步骤、累计拍摄步骤和隐患判断步骤；所述隐患判断步骤包括以下步骤：D1.获得仅剩下地质隐患特征的图像数据；D2.输出隐患严重程度。本发明能够分析地质隐患出现的原因，能够判定现场地质隐患的严重程度，能够发现沉降数据发现的地质隐患，减少误差。

本发明授权一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电力设施地质沉降数据的地质隐患判断方法，其特征在于：包括AI模型训练步骤和判断步骤；所述AI模型训练步骤包括以下步骤：A1.建立地质隐患场景图像特征模型；所述地质隐患场景图像特征模型输入为地质场景的图像数据，输出为仅剩下地质隐患特征的图像数据；A2.建立地质隐患判断神经模型；所述地质隐患判断神经模型输入为隐患数据集；输出为隐患严重程度；隐患数据集为地质隐患特征的图像数据和电力设施地质沉降数据顺序组成的集合；A3.将建立好的地质隐患场景图像特征模型和地质隐患判断神经模型存入AI识别库；所述判断步骤包括突发拍摄步骤、累计拍摄步骤和隐患判断步骤；所述突发拍摄步骤包括以下子步骤：B1.设定判断突发时间间隔和突发沉降差阈值；所述突发沉降差阈值为每时间间隔内，电力设施地质沉降数据在安全情况下最大的沉降差；B2.若突发时间间隔获得的电力设施地质沉降数据超过沉降差阈值，则执行下一步；B3.触发视频监测装置进行拍照作为地质场景的图像数据存入AI识别库，并固定显示在沉降系统的沉降突变时间轴上，记录在突变时刻现场发生的沉降数据存至AI识别库；执行判断步骤；所述累计拍摄步骤包括以下子步骤：C1.设置累计沉降差阈值；所述累计沉降差阈值为每天电力设施地质沉降数据在安全情况下最大的沉降差；C2.每天定时在同一固定位置唤醒视频监测装置拍照并作为地质场景的图像数据存入AI识别库，对同一位置不同时间轴进行图像位置比对识别；若沉降差超过累计沉降差阈值，则将当前现场发生的沉降数据存至AI识别库并执行判断步骤；所述隐患判断步骤包括以下步骤：D1.将新存入的地质场景的图像数据输入至地质隐患场景图像特征模型，获得仅剩下地质隐患特征的图像数据；D2.将新存入的地质场景的图像数据和电力设施地质沉降数据顺序组成隐患数据集并输入至地质隐患判断神经模型，输出隐患严重程度。

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