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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120217107B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510371778.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法及系統是由楊強;朱宇設計研發完成，并于2025-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法及系統，涉及光伏電站智能運維技術領域。主要包括如下步驟：1采集光伏組件的多模態數據并進行預處理操作；2利用預訓練的各模態數據標記器將異構數據統一映射為離散標記；3利用訓練樣本對基于Transformer編碼器?解碼器架構的多模態融合檢測網絡進行訓練，調整網絡參數，得到訓練后的模型；4根據獲取的光伏組件多模態數據或單模態數據，利用訓練后的模型輸出缺陷類型、位置邊界框及嚴重度評分。本發明解決了傳統單模態檢測漏檢率高、多模態融合低效的問題，針對性的提出了巡檢采集模塊、數據處理模塊、多模態融合檢測模塊和故障決策模塊，實現了從數據采集到智能決策的全流程自動化，顯著降低光伏電站運維成本并提升故障響應效率。

本發明授權一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態融合檢測的光伏電站無人巡檢方法，其特征在于，包括以下步驟： 1獲取光伏組件的多模態數據，包括可見光圖像、紅外圖像、電致發光圖像和實時電性能量測數據，對多模態數據進行預處理操作； 2建立各模態數據標記器，其中圖像模態標記器是將圖像樣本利用矢量量化自編碼器進行訓練后得到的預訓練模型，用于將圖像分塊編碼為離散標記；量測模態標記器則采用預編碼的詞匯器將電性能量測數據轉化為時序標記； 3構造多模態融合檢測的神經網絡，所述神經網絡包括可學習輸入嵌入層、Transformer編碼器層、交叉注意力層、標記掩碼模塊和序列類解碼模塊；其中，可學習輸入嵌入層用于將離散標記和時序標記映射到統一的向量空間并加入位置向量以解決異構數據表示差異問題；Transformer編碼器層通過自注意力機制融合多模態特征以提取全局上下文信息；交叉注意力層在解碼階段實現編碼器與解碼器特征交互，確保生成內容與全局上下文一致；標記掩碼模塊用于在訓練階段隨機掩碼部分模態的標記，驅動模型學習跨模態推理能力；序列類解碼模塊用于生成離散序列輸出； 4利用步驟2中的各模態數據標記器將多模態數據訓練樣本轉化為相應的標記，然后輸入多模態融合檢測的神經網絡中設計損失函數進行訓練，調整超參數，得到訓練好的多模態融合檢測模型； 5將待檢測的單一模態或多模態的數據輸入訓練好的多模態融合檢測模型，模型的序列類解碼模塊輸出缺陷分類標簽、缺陷位置和缺陷嚴重級別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。