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龍圖騰網獲悉南方電網調峰調頻發電有限公司;廣州啟安眾智建設管理有限責任公司;廣東森旭通用設備科技有限公司;南方電網通用航空服務有限公司申請的專利基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測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：CN119888507B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510376510.7，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測方法及系統是由李曉偉;曹鋒;劉濤;郭凱;韓吉雙;陳靜川;施凱健;張琪琦;張巖;黃發滿;張敬春;錢俊;連智杰;葛友鋮;彭靈玲設計研發完成，并于2025-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測方法及系統，涉及工程建設監測技術領域，包括構建混合知識模型；規劃施工區域采集路徑，獲取多視角圖像，處理多模態傳感器數據，生成施工現場特征張量；將施工現場特征張量輸入密集連接卷積網絡處理，結合具有因果推理能力的異構圖注意力模塊和門控循環單元，建立四維施工動態模型；采用雙層對比學習網絡計算混合知識模型與四維施工動態模型的特征距離，標定異常區域及其不確定度；對檢測到的異常區域進行因果推理溯源分析，并通過案例增強的貝葉斯分析器篩選最優補償方案。本發明通過深度跨模態知識蒸餾網絡實現了CAD圖紙與專家知識的有效融合，為異常檢測提供了更加全面和規范的知識基礎。

本發明授權基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于無人機圖像分析的抽蓄電站建設異常檢測方法，其特征在于：包括， 利用深度跨模態知識蒸餾網絡將抽蓄電站CAD圖紙與專家知識庫映射為圖結構化訓練樣本，執行語義分割標注步驟，輸出規范約束的混合知識模型； 采用地形自適應的多無人機協同策略規劃施工區域采集路徑，基于多模態傳感器陣列獲取多視角圖像，通過層次化時空注意力網絡處理多模態傳感器數據，生成施工現場特征張量； 將所述施工現場特征張量輸入密集連接卷積網絡處理，結合具有因果推理能力的異構圖注意力模塊和門控循環單元，建立四維施工動態模型； 采用雙層對比學習網絡計算所述混合知識模型與所述四維施工動態模型的特征距離，通過安全等級自適應的異常檢測器標定異常區域及其不確定度； 對檢測到的異常區域進行因果推理溯源分析，結合多智能體強化學習生成多個補償方案，并通過案例增強的貝葉斯分析器篩選最優補償方案； 所述混合知識模型的構建過程包括： 構建深度跨模態知識蒸餾網絡，將圖紙特征向量作為教師網絡輸入，將知識特征向量作為學生網絡輸入，通過交叉注意力機制對齊兩種模態的特征表示； 基于圖神經網絡將對齊后的特征映射到圖結構空間，其中圖節點表示施工區域的關鍵構件，圖邊表示構件間的空間和功能關系，形成初始圖結構； 所述通過安全等級自適應的異常檢測器標定異常區域及其不確定度包括以下步驟： 構建特征適配的雙層對比學習網絡，通過預處理模塊對混合知識模型和四維施工動態模型進行維度對齊和特征標準化，利用分層特征提取和殘差保持機制生成規范化的特征向量； 對所述規范化特征向量計算語義相似度矩陣，采用多粒度交叉注意力機制突出關鍵特征差異，生成特征偏差圖； 構建分層安全評估體系，將所述特征偏差圖映射到不同安全等級，生成安全評估向量； 根據所述安全評估向量動態調整異常檢測器的敏感度，確定多尺度檢測閾值； 利用所述多尺度檢測閾值對特征偏差圖進行分級篩查，定位潛在異常區域，輸出異常區域集合； 評估所述異常區域集合中每個區域的檢測置信度，生成包含異常位置、類型和不確定度的異常標定結果。

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南方電網調峰調頻發電有限公司;廣州啟安眾智建設管理有限責任公司;廣東森旭通用設備科技有限公司;南方電網通用航空服務有限公司，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市番禺區東環街東星路100號208室；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”。