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龙图腾网获悉国能大渡河老渡口水电有限公司申请的专利水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析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：CN120220025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510291075.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法是由陈晓明;祝建武;向云平;朱浩民;田雨萱;刘依龙;余婷设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，本发明涉及水电站设备监控技术领域，解决了未采用视频监控的方式对部件的表面状态进行具体分析，来评定对应部件是否存在老化，伤痕等异常问题，本发明通过对所确定的梯度区域进行精度确认，对同一横向水平线上的特征点进行选定，基于所选定的特征点进行特征中线的确认，再通过左右序列特征差值最小化原则确定选定点，基于特征中线来确定对应梯度区域区域中心点，便可有效保障所确定的区域中心点精准度更高，使后续所确认的特征向量精度更高，使后续所确认的相关异常特征精度更高，能够保障所监控的具体准度。

本发明授权水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法在权利要求书中公布了：1.水电站设备状态AI视频图像识别与智能监测分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对水电站设备内指定的相关部件进行视频监控，并实时生成属于对应相关部件的监控视频，对监控视频内特定帧画进行处理，确认对应帧画内所关联的梯度区域； 步骤二、对特定帧画内所确认的梯度区域进行再处理，基于梯度区域内同水平方向上不同梯度像素点的梯度特征，选定水平位置上特征相对应均衡的梯度像素点作为选定点，基于所确定的若干个选定点，在梯度区域内选定特征中线，具体子步骤为： S21、对梯度区域内位于同一水平方向上的多个梯度像素点作为一个待定集合，从待定集合内随机选取单个梯度像素点作为待定点，以待定点往左执行一组特征值计算进程，将待定点所关联的梯度特征标定为DDi-k，并从本待定点开始，往左依次对其他的梯度像素点所关联的梯度特征进行排序，确认一组左排序序列，左排序序列内首位置所关联的数值为DDi-k，从首位数值开始依次往后对相邻数值进行差值确认，其差值=前一组数值-后一组数值，将左排序序列内所关联的若干组差值处理完毕后，再将若干组差值进行求和，确认总和值，将总和值的绝对值作为左排序序列的左序列特征； 再以待定点往右执行一组特征值计算进程，从本待定点开始，往右依次对其他的梯度像素点所关联的梯度特征进行排序，确认一组右排序序列，并采用左排序序列处理左序列特征相同的处理方式，确认右排序序列的右序列特征； 将左序列特征与右序列特征进行差值处理，确认特征差值，将特征差值的绝对值作为此待定点的进程特征； S22、再依次从待定集合内选取其他的单个梯度像素点作为待定点，并采用步骤S21相同的处理方式，确认对应待定点所关联的进程特征； S23、基于待定集合内不同待定点所关联的不同进程特征，选取最小进程特征，并将最小进程特征所关联的待定点作为此待定集合所关联的选定点； S24、再对梯度区域内不同水平方向所关联的待定集合进行确认，并采用步骤S21-S23相同的处理方式，确认对应待定集合所关联的选定点； 步骤三、识别梯度区域内所确认的特征中线是否为一个闭环，若为一个闭环，则锁定此闭环的中心点，若不为一个闭环，则锁定端点，将端点连接，生成一个闭环，并锁定此闭环的中心点，将闭环的中心点作为此梯度区域的区域中点； 步骤四、根据不同梯度区域内所标定的不同区域中点，将相邻的区域中点进行连接，锁定关于此特定帧画的多特征集合线向量； 步骤五、当前特定帧画的多特征集合线向量进行确定后，针对于同一组被监控的相关部件，确认此相关部件在截取周期所产生的多特征集合线向量，将同一组相关部件在相邻截取周期内所产生的多特征集合线向量进行核对，评定核对结果，基于核对结果输出监控信号。

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