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龙图腾网获悉广州境开科技有限公司申请的专利一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统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：CN120822149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511041228.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统是由涂小涛;方燕琼;周志勇;廖永乐;张朝鑫;潘恒哲;李晋;张遵新;张浩;王杰;于尧臣;岑渝华设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力设备安全检测技术领域，具体涉及一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统，将电气监控指标数据转化为波形图并通过TDN网络提取空间特征，配合GNN网络提取电气监控指标数据的时序特征，并将时间特征和空间特征进行融合，能显著提升电力作业设备安全风险辨识的全面性与精准性。将电气信号转化为波形图，使得TDN网络可以直接对波形图进行特征提取，精准捕捉波形图中的局部异常区域，解决了原始TDN不能直接从时序电流数据中提取特征的局限性，能更好的利用TDN对电气信号的瞬态跳变。

本发明授权一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态输入的电力作业设备安全风险辨识方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：实时获取设备的监控指标数据，所述监控指标数据包括电气监控指标数据，所述电气监控指标数据包括电流、电压数据，将所述电气监控指标数据转化为波形图，使用TDN网络提取波形图的空间特征； S2：使用1D-CNN网络提取电气监控指标数据的时序特征，对所述空间特征和时序特征进行特征空间对齐； S3：对进行空间对齐后的所述空间特征和时序特征进行特征融合得到电气监控指标数据的输入特征； S4：获取历史设备监控指标数据和安全风险之间的因果关系构建因果关系有向图； S5：基于所述因果关系有向图构建规则并初始化置信度得到因果规则库，基于所述因果规则库对输入数据进行匹配，识别并输出设备的安全风险； 步骤S1包括以下子步骤： 在波形图转换前，对电气监控指标数据进行小波包变换，将信号分解为不同频带，针对高频部分采用高采样率单独处理，保留微秒级瞬变特征； 构建基于短时傅里叶变换的时频特征图，设置注意力机制自动识别并增强高频瞬变区域； S2包括以下子步骤： 使用1D-CNN的全连接层输出与空间特征相同维度的时序特征序列； 构建一个维度为的距离矩阵D，距离矩阵D的元素D表示空间特征向量与时序特征向量之间的欧氏距离； 创建累积代价矩阵C，C的维度为，并对其进行初始化； 填充累积代价矩阵，进行递归计算，确定最优对齐路径，基于最优对齐路径，对所述空间特征和时序特征进行特征空间对齐。

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