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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步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：CN119884242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411802665.4，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步方法是由龙玉江;李洵;甘润东;钟掖;卫薇;白雪;潘贵;郑元伟设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步方法，包括：建立在线学习模型并对模型进行训练，以延长同步信号的周期；利用时间戳校准算法动态补偿时钟偏差和数据传输延迟；对视觉摄像头与激光雷达数据进行精确时间标记，实现输变电设备视觉、激光数据的时间同步。本发明显著提高数据同步的精确度，实现输变电设备数字孪生系统中视觉摄像头与激光雷达数据的精确时间标记；提出的时间戳校准算法，消除采集过程中的时间误差，确保多模态数据在时间轴上的一致性；不仅增强数字孪生模型对设备状态的实时感知能力，也为运维决策提供了更准确的数据支持，从而为输变电设备的高效、稳定和安全运行提供了强有力的技术保障。

本发明授权面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步方法在权利要求书中公布了：1.面向输变电设备数字孪生的视觉、激光数据时间同步方法，其特征在于，包括： 建立在线学习模型并对模型进行训练，以延长同步信号的周期； 基于训练后的在线学习模型，利用时间戳校准算法动态补偿时钟偏差和数据传输延迟； 对视觉摄像头与激光雷达数据进行精确时间标记，实现输变电设备视觉、激光数据的时间同步； 所述建立在线学习模型并对模型进行训练包括： 所述在线学习模型包括一个LSTM层后跟一个全连接层的递归神经网络； 通过将测量的数据点作为初始训练数据集训练所述在线学习模型，并利用温度和时间戳作为输入特征测试训练后的在线学习模型； 当新的有标记数据输入所述在线学习模型时，使用Adam优化器更新和适应所述在线学习模型； 所述时间戳校准算法中定义时间偏移量包括： 由于触发延迟、传输延迟和时钟不同步，生成的时间戳与实际采样时间不同导致相机和惯性测量单元的数据之间时间不一致，定义时间偏移量实现相机和惯性测量单元的数据流在时间上保持一致； 所述时间戳校准算法中图像平面的特征速度包括： 为实现相机和惯性测量单元的数据流在时间上保持一致，相机序列应根据所述时间偏移量向前或向后移动； 设定和是连续的两幅图像帧，相机在短时间间隔内从以恒定速度移动到，可近似地认为特征在这个短时间间隔内也在图像平面上以恒定速度移动，其中，所述恒定速度的计算为： 其中，和分别为特征在图像平面和上的二维观测值，和分别为图像平面和之间第k帧和第k+1帧的时间戳。

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