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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备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：CN117809254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410016867.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备是由徐涛;刘智勇;李瀚儒;来立永;张滔;刘群;凌颖设计研发完成，并于2024-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供的电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备，方法包括：当接收到水浸预测指令时，基于待预测视频和水位预测模型对未来一段时间内水位变化趋势进行预测。其中，水位预测模型中的自编码器是通过无监督的方式进行训练的，不需对训练数据进行标注，在节约资源的同时，能够减小样本量。而且，水位预测模型中的时序网络能够对水位变化的空间相关性和时间相关性进行分析，进而能够分析待预测视频中的水位变化趋势，以得到水位变化信息。如此，采用该水位预测模型对待预测视频的水位变化情况进行分析，可以对水位变化情况进行水位趋势分析。提高水位预测的全面性和灵活性，进而提高水位预测的准确性。实现了电缆隧道水位的精准分析。

本发明授权电缆隧道水浸预测方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种电缆隧道水浸预测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于水浸预测指令，并根据所述水浸预测指令，确定待预测视频； 提取所述待预测视频中的每一帧图像，以生成预测数据集； 将所述预测数据集输入至水位预测模型中，得到与所述待预测视频对应的水位变化信息；其中，所述水位预测模型的训练过程，包括： 确定训练数据集； 在一次迭代中，将所述训练数据集输入至本次迭代对应的自编码器中，得到目标特征集以及与所述目标特征集对应的重构特征集； 基于预设的损失函数，确定所述目标特征集和所述重构特征集之间的目标函数，并根据所述目标函数，更新所述自编码器，得到新的自编码器； 将所述目标函数和所述重构特征集输入至本次迭代对应的时序网络中，得到水位变化信息，并基于所述水位变化信息，更新所述时序网络，得到新的时序网络； 判断当前迭代次数是否达到预设阈值，若当前迭代次数未达到所述预设阈值，则将所述新的自编码器和所述新的时序网络分别作为下一次迭代对应的自编码器和时序网络； 若当前迭代次数达到所述预设阈值，则根据所述新的自编码器和所述新的时序网络，生成水位预测模型。

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