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龍圖騰網獲悉長春工程學院申請的專利基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法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：CN120470463B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510963404.9，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法是由倪虹霞;趙立英;劉超;齊恩鐵;陳佃志;欒琪;魯超;孫宏斌;李雪;劉禹佳設計研發完成，并于2025-07-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及輸電線路檢測技術領域，公開了一種基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法。該方法獲取無人機采集的輸電線路部件圖像、邊緣端傳感器數據及云端歷史缺陷數據庫組成的多源巡檢數據集合。在邊緣端，通過圖像預處理算法提取部件區域特征，利用多模態特征融合算法生成環境關聯參數；在云端，對歷史缺陷數據庫進行時空關聯分析生成部件缺陷演化圖譜。將上述信息輸入云邊協同識別模型得到部件缺陷特征向量，再通過動態優化算法構建多級缺陷識別網絡，輸出部件缺陷分類結果及置信度。該方法及系統提高了輸電線路關鍵部件缺陷識別的準確性、實時性和可靠性，具有良好的應用前景。

本發明授權基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于云邊協同的輸電線路關鍵部件缺陷識別方法，其特征在于，包括： 獲取多源巡檢數據集合；所述多源巡檢數據包括無人機采集的輸電線路部件圖像、邊緣端傳感器數據及云端歷史缺陷數據庫；所述邊緣端傳感器數據包含溫度、濕度及振動信息； 基于所述輸電線路部件圖像，通過邊緣端圖像預處理算法提取部件區域特征，所述區域特征包括幾何輪廓信息、紋理分布特征及局部缺陷候選框； 根據所述邊緣端傳感器數據，通過多模態特征融合算法生成環境關聯參數，所述環境關聯參數包含溫度異常系數、濕度影響因子及振動波動閾值； 將所述云端歷史缺陷數據庫進行時空關聯分析，生成部件缺陷演化圖譜； 將所述部件區域特征、環境關聯參數及缺陷演化圖譜輸入云邊協同識別模型，生成部件缺陷特征向量； 基于所述部件缺陷特征向量，通過動態優化算法構建多級缺陷識別網絡，輸出部件缺陷分類結果及置信度；所述多級缺陷識別網絡的層級表示缺陷類型分支，節點表示特征融合權重及識別優先級； 所述云邊協同識別模型包括特征增強模塊和協同推理模塊，所述特征增強模塊包括： 對所述部件區域特征中的幾何輪廓信息進行歸一化處理，得到第一增強向量； 將所述環境關聯參數中的溫度異常系數進行離散化編碼，生成第二增強向量； 對所述缺陷演化圖譜進行時空卷積運算，提取缺陷傳播特征，得到第三增強向量； 通過特征拼接層將第一增強向量、第二增強向量及第三增強向量合并為高維融合特征； 所述協同推理模塊包括： 對高維融合特征進行通道注意力加權，生成特征重要性矩陣； 通過跨層級特征交互算法提取缺陷關聯特征，生成缺陷關聯矩陣； 將特征重要性矩陣與缺陷關聯矩陣進行逐元素乘積運算，生成協同推理特征； 通過殘差連接將協同推理特征與原始高維融合特征疊加，輸出部件缺陷特征向量。

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長春工程學院，其通訊地址為：130012 吉林省長春市寬平大路395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”。