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龙图腾网获悉清华大学;国家电网有限公司大数据中心;国网安徽省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于多模态数据的电力场景图生成方法及装置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：CN119578413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411477010.4，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种基于多模态数据的电力场景图生成方法及装置是由杨维;李勇;刘识;陈雷;陈振宇;李明;王海陆设计研发完成，并于2024-10-22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的电力场景图生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据的电力场景图生成方法及装置，其中所述方法包括：接收多模态数据，所述多模态数据包括电力图像和电力文本描述；将电力图像输入到预训练的电力场景图生成模型中，生成电力图像对应的电力场景图；电力场景图用于表征多模态数据中的对象及其视觉关系；将电力场景图输入至预训练的多模态图卷积网络中，生成电力图像的图语义特征；将电力文本描述输入至预训练的文本提取模型中，生成文本语义特征；计算图语义特征和文本语义特征的相似度，并基于相似度对电力场景图进行更新，得到更新后的电力场景图，从而可以实现在处理多模态数据时，有效整合图模态和文本模态的信息，在视觉和文本之间建立有效的语义关联。

本发明授权一种基于多模态数据的电力场景图生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的电力场景图生成方法，其特征在于，包括： 接收多模态数据，所述多模态数据包括电力图像和电力文本描述；所述电力图像为现场电力设备图像； 将所述电力图像输入到预训练的电力场景图生成模型中，生成所述电力图像对应的电力场景图；所述电力场景图用于表征多模态数据中的对象及其视觉关系； 将所述电力场景图输入至预训练的多模态图卷积网络中，生成所述电力图像的图语义特征； 将所述电力文本描述输入至预训练的文本提取模型中，生成文本语义特征； 计算所述图语义特征和所述文本语义特征的相似度，并基于所述相似度对所述电力场景图进行更新，得到更新后的电力场景图； 所述电力场景图生成模型包括：对象识别层、特征提取层、视觉关系识别层以及电力场景图输出层； 将所述电力图像输入到预训练的电力场景图生成模型中，生成所述电力图像对应的电力场景图，具体包括： 将所述电力图像输入到所述对象识别层中，得到所述电力图像中的多个对象以及每个所述对象在所述电力图像中的相对位置； 将每个检测到的对象输入至所述特征提取层中，提取所述对象的视觉特征； 将每个所述对象的视觉特征以及所述对象在所述电力图像中的相对位置输入至所述视觉关系识别层，检测所述对象之间的视觉关系； 将所述对象以及所述对象之间的视觉关系输入至所述电力场景图输出层中，输出所述电力场景图，所述电力场景图包括多个节点和连接所述节点的边，每个节点包含所述对象，所述边表示不同对象之间的视觉关系； 计算图语义特征和文本语义特征的相似度，并基于所述相似度对所述电力场景图进行更新，得到更新后的电力场景图，具体包括： 分别计算所述对象的图语义特征与所述文本语义特征的相似度和所述视觉关系的图语义特征与所述文本语义特征的相似度； 如果所述对象的图语义特征与所述文本语义特征的相似度超过第一阈值，则保留所述对象对应的节点；否则，删除该节点及其相连的边； 如果所述视觉关系的图语义特征与文本语义特征的相似度超过第二阈值，则保留所述视觉关系对应的边；否则，删除所述视觉关系对应的边。

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清华大学;国家电网有限公司大数据中心;国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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”。

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