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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院;江蘇省電力試驗(yàn)研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種電力巡檢系統(tǒng)及衛(wèi)星圖像處理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120526230B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511015071.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種電力巡檢系統(tǒng)及衛(wèi)星圖像處理方法是由邱剛;張廼龍;蔡云峰;譚笑;陳杰;楊景剛;黃新宇;李陳瑩;高嵩;曹京滎;張偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種電力巡檢系統(tǒng)及衛(wèi)星圖像處理方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及電力設(shè)施監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力巡檢系統(tǒng)及衛(wèi)星圖像處理方法，系統(tǒng)包括：前端感知模塊，在收到巡檢指令后采集狀態(tài)數(shù)據(jù)并建立巡檢路徑；邊緣處理模塊，接收狀態(tài)數(shù)據(jù)并根據(jù)巡檢路徑進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與特征提取，生成關(guān)鍵參數(shù)信息；中心分析平臺(tái)，接收關(guān)鍵參數(shù)信息并基于其執(zhí)行診斷分析，生成巡檢診斷報(bào)告；反饋優(yōu)化模塊，基于巡檢診斷報(bào)告以及關(guān)鍵參數(shù)信息，更新邊緣處理模塊的特征提取規(guī)則和中心分析平臺(tái)的智能診斷分析模型；巡檢結(jié)果模塊，將巡檢診斷報(bào)告發(fā)送至運(yùn)維終端。通過(guò)本發(fā)明，有效解決了傳統(tǒng)巡檢方式無(wú)法實(shí)現(xiàn)在偏遠(yuǎn)或危險(xiǎn)區(qū)域高效實(shí)時(shí)和自動(dòng)化的故障檢測(cè)和狀態(tài)監(jiān)控導(dǎo)致的巡檢效率低下、安全風(fēng)險(xiǎn)高及響應(yīng)延遲問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種電力巡檢系統(tǒng)及衛(wèi)星圖像處理方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種電力巡檢系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 前端感知模塊，在收到巡檢指令后采集指定區(qū)域的電力設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)并建立巡檢路徑； 邊緣處理模塊，接收所述狀態(tài)數(shù)據(jù)并根據(jù)所述巡檢路徑進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與特征提取，生成表征電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵參數(shù)信息，包括： 對(duì)光學(xué)或紅外圖像執(zhí)行電力設(shè)備目標(biāo)檢測(cè)，生成包含設(shè)備坐標(biāo)的初始檢測(cè)框及對(duì)應(yīng)的置信度評(píng)分； 基于預(yù)設(shè)置信度閾值過(guò)濾所述初始檢測(cè)框，保留所述置信度評(píng)分達(dá)標(biāo)的所述初始檢測(cè)框，并提取所述初始檢測(cè)框中異常區(qū)域特征向量； 獲取激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)并執(zhí)行壓縮編碼，生成設(shè)備三維結(jié)構(gòu)參數(shù)； 將所述異常區(qū)域特征向量與所述設(shè)備三維結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行空間對(duì)齊，生成空間光譜特征編碼； 基于所述空間光譜特征編碼生成所述關(guān)鍵參數(shù)信息，并驗(yàn)證數(shù)據(jù)完整性，僅輸出通過(guò)驗(yàn)證的所述關(guān)鍵參數(shù)信息； 中心分析平臺(tái)，接收所述關(guān)鍵參數(shù)信息并基于其執(zhí)行電力設(shè)備異常狀態(tài)的診斷分析，生成巡檢診斷報(bào)告； 反饋優(yōu)化模塊，基于所述巡檢診斷報(bào)告以及所述關(guān)鍵參數(shù)信息，更新所述邊緣處理模塊的特征提取規(guī)則和所述中心分析平臺(tái)的智能診斷分析模型，所述更新邊緣處理模塊的特征提取規(guī)則，包括： 根據(jù)所述巡檢診斷報(bào)告中的誤報(bào)率動(dòng)態(tài)調(diào)整所述置信度閾值； 根據(jù)所述關(guān)鍵參數(shù)信息在診斷分析中的利用率，優(yōu)化所述空間對(duì)齊的策略，若所述三維結(jié)構(gòu)參數(shù)的利用率低于設(shè)定值，則采用基于特征點(diǎn)匹配的對(duì)齊方式替換原有點(diǎn)云配準(zhǔn)算法； 基于所述數(shù)據(jù)完整性的驗(yàn)證結(jié)果，增刪所述空間光譜特征編碼的維度； 巡檢結(jié)果模塊，將所述巡檢診斷報(bào)告發(fā)送至運(yùn)維終端； 其中，所述邊緣處理模塊生成的所述關(guān)鍵參數(shù)信息的數(shù)據(jù)量小于所述前端感知模塊采集的原始狀態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量。

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