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龙图腾网获悉广州劲源科技发展股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的电力设备缺陷检测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：CN120526328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510583103.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的电力设备缺陷检测系统及方法是由曾国;冯彬杰;蔡佳;李盛伟;卢庭舟;黄海标设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电力设备缺陷检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备缺陷检测技术领域，尤指一种基于深度学习的电力设备缺陷检测系统及方法通过构建电网区域的三维模型，并基于历史缺陷数据，采用神经网络模型在三维模型中标记巡检对象的重要性评分，完成设备故障风险等级的量化评估，提升巡检资源与缺陷风险分布的匹配程度。结合电网三维模型及重要性评分，利用强化学习模型构建无人机巡检路线规划策略，使巡检路径在规划阶段综合考虑电力设备缺陷风险与空间因素，优化任务分配，克服静态路径无法适应设备变化的问题。巡检执行过程中，根据规划策略调度无人机，并同步获取图像流进行缺陷检测，实现巡检动作与检测过程的联动，提高对潜在缺陷的响应效率与检测质量。

本发明授权一种基于深度学习的电力设备缺陷检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力设备缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1、构建电网区域的三维模型； S2、基于电网区域中电力设备历史缺陷数据，通过神经网络模型在电网区域的三维模型中标记巡检对象的重要性评分； S3、基于电网区域的三维模型，通过强化学习模型构建无人机巡检路线规划策略； S4、根据无人机巡检路线规划策略对无人机进行巡检调度，同步获取巡检图像流进行电力设备缺陷检测； 所述S2包括以下步骤： 基于电网区域中电力设备历史缺陷数据，采用聚类算法进行空间热点分析，得到电网区域内常规缺陷高发区域的初始热点数据； 根据上一次巡检结果数据提取未修复缺陷位置及未巡检位置，得到上一巡检周期的缺陷遗留数据； 将所述初始热点数据与所述缺陷遗留数据进行空间融合，得到热点融合数据集； 将所述热点融合数据集输入卷积神经网络进行训练，得到用于标记巡检对象重要性评分的评分模型； 基于所述评分模型对电网区域的三维模型中的巡检对象进行预测评分处理，得到标记有巡检对象重要性评分的三维电网模型。

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广州劲源科技发展股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东湖西路2号二楼金湖大厦自编201房；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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