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龙图腾网获悉新华电力发展投资有限公司;山东大学申请的专利一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法及系统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：CN116123040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310073745.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法及系统是由陈少雨;卜令国;王金根;王昕炜;项武;赵阳;胡友龙;贺振华设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法及系统，涉及风力发电技术领域,具体方案包括：获取待检测叶片的多个模态数据，从中提取各个模态数据的特征，进行特征级融合，生成新的多模态融合特征；将多模态融合特征输入到训练好的各模态模型中，得到各模态模型的检测结果；对各模态模型的检测结果进行决策级融合，得到最终的风机叶片状态检测结果；本发明结合特征级融合和决策级融合的多模态数据融合方式，减轻任务量、减少冗余数据的同时，又增强可解释性、提高数据利用率，从总体上提升叶片检测的准确性、便捷性和实时性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的风机叶片状态检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测叶片的多个模态数据，从中提取各个模态数据的特征，将叶片可见光图像的特征图和叶片红外图像进行特征级融合得到叶片图像特征； 所述模态数据，包括叶片可见光图像、叶片红外图像、叶片声音、叶片振动信号； 所述叶片可见光图像的特征提取，具体为： （1）通过无人机获得待检测叶片的表面图片； （2）进行去雾化处理； （3）通过引入注意力机制的CNN模型对去雾化后的图片进行特征提取，得到可见光图特征图Ai,j，i、j表示像素点位置； 所述进行特征级融合，是将叶片可见光图像和叶片红外图像的特征进行融合，得到融合可见光图像及红外图像的图像特征Di,j，具体为： （1）通过红外成像的方式，获得叶片红外图像Bi,j，通过灰度处理方式得到叶片红外图像的灰度图Ci,j，i、j表示像素点位置; （2）设置一个与灰度图C等大小的待耦合零矩阵Di,j，设置阈值t，当Ci,j大于t时，取叶片红外图像对应点的像素值，即令Di,j等于Bi,j；当Ci,j小于等于t时，取可见光图对应点的像素值，即令Di,j等于Ai,j，公式表示为： ； 将叶片图像特征、叶片声学特征和叶片振动信号特征分别输入到训练好的各模态模型中，得到各模态模型的检测结果； 对各模态模型的检测结果进行决策级融合，得到最终的风机叶片状态检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新华电力发展投资有限公司;山东大学，其通讯地址为：300308 天津市东丽区空港经济区商务园西区W17-2室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。