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龙图腾网获悉成都曙东科技有限责任公司申请的专利应用于大型光伏电站的无人机巡检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：CN119580124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411548239.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权应用于大型光伏电站的无人机巡检方法及系统是由颜伟设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于大型光伏电站的无人机巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于大型光伏电站的无人机巡检方法及系统，通过获取携带状态标注数据的样例无人机巡检数据，并利用机器学习网络进行循环网络参数优化，生成优化后的目标光伏电站异常诊断网络，能够有效地提升无人机巡检的准确性和效率。具体地，通过对样例无人机巡检图像进行图像语义表示和优化，生成更加精确的目标图像语义特征，进而利用图像语义还原单元生成电站异常状态预测结果。通过不断迭代优化网络学习权重信息，使得最终生成的目标光伏电站异常诊断网络具备更高的诊断精度。在实际应用中，能够快速准确地识别大型光伏电站中的异常状态，以便于大型光伏电站的运维管理，大大提升了光伏电站的运行效率和安全性。

本发明授权应用于大型光伏电站的无人机巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于大型光伏电站的无人机巡检方法，其特征在于，所述方法包括： 获取大型光伏电站的多个携带状态标注数据的样例无人机巡检数据，每个所述样例无人机巡检数据包括样例无人机巡检图像，每个样例无人机巡检数据的状态标注数据为样例无人机巡检图像对应的样例电站异常状态标签； 依据多个样例无人机巡检数据，利用对机器学习网络进行循环网络参数优化，生成优化后的目标光伏电站异常诊断网络； 获取大型光伏电站的待诊断无人机巡检图像，利用优化后的目标光伏电站异常诊断网络，生成对应的电站异常状态结果； 循环网络参数优化包括： 利用初始化的第一图像分类网络的图像语义提取单元对每个样例无人机巡检图像进行图像语义表示，生成该样例无人机巡检图像中各巡检单元分块的第一图像语义特征，基于第一网络学习权重信息，确定该样例无人机巡检图像的各巡检单元分块中待优化的各第一巡检单元分块，并基于第二网络学习权重信息，对各个所述第一巡检单元分块的第一图像语义特征进行优化，生成优化后的第二图像语义特征； 依据每个样例无人机巡检图像的目标图像语义特征，利用所述第一图像分类网络的图像语义还原单元进行图像语义还原，生成对应的电站异常状态预测结果，该样例无人机巡检图像的目标图像语义特征是依据各个所述第一巡检单元分块的第二图像语义特征和除各个所述第一巡检单元分块以外的其它巡检单元分块的第一图像语义特征生成的； 基于各个所述样例无人机巡检图像对应的电站异常状态预测结果以及状态标注数据，确定第一网络学习误差，依据所述第一网络学习误差，对第一网络学习权重信息和第二网络学习权重信息进行优化，生成下一轮网络参数优化对应的第一网络学习权重信息和第二网络学习权重信息； 确定该样例无人机巡检图像的各巡检单元分块中待优化的各第一巡检单元分块包括： 从该样例无人机巡检图像的整体环境数据中提取与每个巡检单元分块相关的环境特征集，对环境特征集中的各项环境特征进行相关性分析，构建每个巡检单元分块的环境影响矩阵，并根据环境影响矩阵为每个巡检单元分块生成随机干扰特征； 建立每个巡检单元分块的随机干扰特征与第一网络学习权重信息的子权重信息之间的映射关系，根据各巡检单元分块在该样例无人机巡检图像中的位置关系和逻辑关联性，将所有巡检单元分块的调整后的子权重信息进行融合操作，并将融合后的权重信息通过设定转换函数转换为各巡检单元分块的目标优化置信度，以确定待优化的各第一巡检单元分块。

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成都曙东科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区(西区)新文路22号；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”。