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龙图腾网获悉杭州继高电力技术有限公司申请的专利一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机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：CN121033616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511564667.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机是由王定富;王帅旗;乔亚斌;黄煜军设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：通过搭载于无人机平台的多模态传感器采集巡检对象的原始数据，多模态传感器至少包括视觉传感器、激光雷达、双偏振雷达和惯性测量单元；对原始数据进行预处理，包括采用滑动窗口滤波和动态阈值检测进行噪声过滤，并标记异常数据，以得到预处理后的多源数据。本发明实现数据安全稳定传输，支撑地面监控与作业决策。

本发明授权一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机巡检的多源数据融合方法，其特征在于，所述方法包括： 通过搭载于无人机平台的多模态传感器采集巡检对象的原始数据，多模态传感器至少包括视觉传感器、激光雷达、双偏振雷达和惯性测量单元； 对原始数据进行预处理，包括采用滑动窗口滤波和动态阈值检测进行噪声过滤，并标记异常数据，以得到预处理后的多源数据； 将预处理后的多源数据进行时空对齐与同步处理，以构建一个包含环境特征、巡检对象状态、冰层厚度和飞行状态信息的多维融合数据集； 基于具有统一时空基准的多维融合数据集，提取多维融合数据集中的视觉数据并输入到卷积神经网络中进行视觉特征提取，得到深度视觉特征；基于深度视觉特征和多维融合数据集中的点云数据，通过点云处理网络进行三维特征提取，得到与视觉特征相关联的深度点云特征；基于深度视觉特征和深度点云特征，结合多维融合数据集中的雷达偏振数据，通过雷达特征提取网络进行偏振特征提取，得到深度雷达特征；将深度视觉特征、深度点云特征和深度雷达特征输入到特征融合网络中，通过注意力机制进行加权融合，得到融合后的深度特征；对融合后的深度特征进行归一化处理，得到标准化后的深度特征向量；基于标准化后的深度特征向量，通过分类网络进行巡检对象的类型识别，得到初步的识别结果；基于初步识别结果和深度特征向量，通过第一回归网络对巡检对象的结构状态参数进行估计，得到状态评估的初步结果；基于状态评估的初步结果和深度特征向量，通过第二回归网络对覆冰厚度和覆冰类型进行计算，得到覆冰监测数据；将初步识别结果、状态评估的初步结果和覆冰监测数据输入到结果优化网络中进行综合优化处理，得到最终的识别结果、状态评估结果和覆冰监测结果； 将识别结果、状态评估结果和覆冰监测数据按照预定格式进行结构化组织，得到标准化的传输数据包；基于标准化的传输数据包，添加时间戳和校验信息，得到具有完整传输信息的数据帧；基于数据帧，痛过抗干扰编码技术进行数据加密和信道编码处理，得到抗干扰编码后的数据传输流；基于抗干扰编码后的数据传输流，通过无人机平台的通信装置，按照预设的抗干扰通信协议进行数据传输，实时发送至地面站；在地面站端对接收到的数据进行解析和解码处理，将解析后的识别与评估结果分别推送至实时显示单元、决策分析单元和除冰调度单元，用于实现实时状态显示、运维决策制定和除冰作业调度。

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