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龙图腾网获悉厦门海洋职业技术学院申请的专利一种无人机巡检故障智能识别系统及方法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：CN120298938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510796245.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机巡检故障智能识别系统及方法是由杨智玲;程玮;林宝金;杨碧云设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机巡检故障智能识别系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种无人机巡检故障智能识别系统及方法，涉及无人机智能巡检技术领域，通过历史故障数据构建双目标路径模型，通过双目标路径模型依据多源感知数据对无人机的巡检路径进行动态优化，得到优化路径和感知区域；对多源感知数据进行分层识别，得到无人机的状态预测值，基于优化路径、感知区域和状态预测值构建智能路径引导函数；对智能路径引导函数进行反向传播修正，得到故障类型特征和检测精度，基于故障类型特征和检测精度构建巡检路径的特征关联权重矩阵；进而驱动无人机基于特征关联权重矩阵对识别重构后的巡检路径进行故障智能识别，本申请可实现基于识别反馈驱动的路径重构和故障智能识别，以提高无人机巡检结果的准确性。

本发明授权一种无人机巡检故障智能识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机巡检故障智能识别方法，其特征在于，所述智能识别方法包括如下步骤： 基于目标巡检区域的历史故障数据构建双目标路径模型； 利用无人机采集目标巡检区域的多源感知数据，所述双目标路径模型依据所述多源感知数据对无人机的巡检路径进行动态优化，得到无人机巡检时的优化路径和感知区域； 通过无人机的云端协同平台对所述多源感知数据进行分层识别，得到无人机的状态预测值，基于所述优化路径、所述感知区域和所述状态预测值构建无人机巡检时的智能路径引导函数； 对所述智能路径引导函数进行反向传播修正，得到无人机巡检时的故障类型特征和检测精度，基于所述故障类型特征和所述检测精度构建巡检路径的特征关联权重矩阵； 基于所述特征关联权重矩阵对无人机的巡检路径进行识别重构，进而驱动无人机基于识别重构后的巡检路径进行故障智能识别； 其中，所述状态预测值为任务延迟参数，用于评估无人机在巡检任务中的运行能力； 其中，基于所述优化路径、所述感知区域和所述状态预测值构建无人机巡检时的智能路径引导函数具体包括： 将优化路径中的空间坐标序列、感知区域的风险评分矩阵与状态预测值共同编码为路径引导输入向量，进而利用基于注意力机制的深度学习模型构建路径引导函数； 通过所述优化路径和所述感知区域确定路径引导向量； 将所述状态预测值转换为状态预测向量，进而通过所述状态预测向量和所述路径引导向量对所述路径引导函数进行监督训练，得到无人机巡检时的智能路径引导函数； 其中，对所述智能路径引导函数进行反向传播修正，得到无人机巡检时的故障类型特征和检测精度具体包括： 获取无人机巡检时的故障位置和故障类型，通过所述智能路径引导函数对所述故障位置和所述故障类型进行预测识别，得到路径偏移量和故障检测偏差； 基于所述路径偏移量和所述故障检测偏差确定惩罚因子； 通过所述惩罚因子对所述智能路径引导函数进行梯度反向传播，得到权重参数调整后的智能路径引导函数； 使用权重参数调整后的智能路径引导函数对所述故障位置和所述故障类型进行修正识别，得到无人机巡检时的故障类型特征和检测精度； 其中，基于所述故障类型特征和所述检测精度构建巡检路径的特征关联权重矩阵具体包括： 依据所述故障类型特征确定风险等级评分； 通过所述检测精度和所述风险等级评分确定检测置信度； 基于巡检路径的节点特征构建权重矩阵，进而由所述检测置信度对所述权重矩阵进行关联优化，得到巡检路径的特征关联权重矩阵。

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