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龙图腾网获悉北京中电飞华通信有限公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国网信息通信产业集团有限公司;国网甘肃省电力公司申请的专利一种基于多模态数据融合的输电线路检测方法及相关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：CN120766155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511280072.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多模态数据融合的输电线路检测方法及相关设备是由许中平;刘迪;宋曦;王艳茹;刘卉;张洁;王志刚;杨勇;朱小琴;邵苏杰;赵阳晨;刘岩;张涛设计研发完成，并于2025-09-09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融合的输电线路检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于多模态数据融合的输电线路检测方法及相关设备。该方法包括：基于地理信息和遥感影像数据对输电线路的空间区域进行场景分割，得到具有空间连续性的多个场景区域；获取输电线路的原始多模态数据；基于预设距离条件从原始多模态数据中筛选得到目标区域在目标时间段的目标多模态数据；基于目标多模态数据和对应的位置信息得到表征目标多模态数据之间关系的图结构；对目标多模态数据进行特征提取，得到目标多模态特征；基于图结构对目标多模态特征进行特征融合得到全局融合特征；基于全局融合特征确定输电线路的目标位置在目标时刻的运行状态。能够精准可靠地确定输电线路运行状态。

本发明授权一种基于多模态数据融合的输电线路检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的输电线路检测方法，其特征在于，包括： 基于地理信息和遥感影像数据对所述输电线路的空间区域进行场景分割，得到具有空间连续性的多个场景区域； 获取所述输电线路的原始多模态数据；其中，所述原始多模态数据包括具有所述输电线路的位置信息的传感器数据和无人机数据； 基于预设距离条件从所述原始多模态数据中筛选得到目标区域在目标时间段的目标多模态数据；其中，所述目标区域包括所述场景区域中目标位置所在的第一场景区域和与所述第一场景区域相邻的第二场景区域，所述目标时间段包括目标时刻； 基于所述目标多模态数据和对应的位置信息得到表征所述目标多模态数据之间关系的图结构； 对所述目标多模态数据进行特征提取，得到目标多模态特征； 基于所述图结构对所述目标多模态特征进行特征融合得到全局融合特征，包括： 基于节点权重、边权重和所述目标多模态特征确定所述节点的注意力系数； 基于所述注意力系数对所述节点的所述目标多模态特征进行特征融合得到节点融合特征； 对所述节点融合特征进行全局优化得到所述全局融合特征； 其中，所述注意力系数包括： ， ， ， 其中，为节点i和邻居节点j的注意力系数，exp为指数函数，为节点i的邻居节点集合，j和k为邻居节点的序号，为激活函数，为注意力向量，W为权重矩阵，为节点i的节点权重和目标多模态特征的加权，为邻居节点j的节点权重和目标多模态特征的加权，hkweighted为邻居节点k的节点权重和目标多模态特征的加权，为特征拼接操作，为节点i和邻居节点j之间的边权重，wik为节点i和邻居节点k之间的边权重，其中k表示节点i的邻居节点； 所述边权重为： ，其中，wij为节点i和邻居节点j的边权重，为节点i和邻居节点j的数据类型关系，；为节点i和邻居节点j之间的空间距离，为控制权重衰减速度的参数； 基于所述全局融合特征确定所述输电线路的所述目标位置在所述目标时刻的运行状态。

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北京中电飞华通信有限公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;北京邮电大学;国网信息通信产业集团有限公司;国网甘肃省电力公司，其通讯地址为：100085 北京市海淀区信息路甲28号2层02A-2；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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