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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于通导遥融合的电力山火智能监测方法、装置、设备及存储介质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：CN121309636B 。

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：202511865395.6，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权基于通导遥融合的电力山火智能监测方法、装置、设备及存储介质是由周全;梁弘康;李皓;彭辰;帅智康设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通导遥融合的电力山火智能监测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通导遥融合的电力山火智能监测方法、装置、设备及存储介质，涉及山火智能监测技术领域，包括：获取第一监测节点的位置信息，并获取位置信息对应的温湿度数据和烟雾浓度数据作为环境数据；将位置信息和环境数据输入最小二乘支持向量机模型进行处理，得到火情风险概率；在火情风险概率大于预设风险阈值时，将位置信息、环境数据以及火情风险概率结合得到火情初筛信息，并将火情初筛信息上传至云端服务器，以使云端服务器融合卫星遥感数据完成火情确认，实现输电线路沿线电力山火的无盲区监测覆盖，实现关键火情数据的优先传输，减少通信资源浪费，提高系统响应速度和关键数据的传输可靠性。

本发明授权基于通导遥融合的电力山火智能监测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于通导遥融合的电力山火智能监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一监测节点的位置信息，并获取所述位置信息对应的温湿度数据和烟雾浓度数据作为环境数据； 将所述位置信息和所述环境数据输入最小二乘支持向量机模型进行处理，得到火情风险概率； 在所述火情风险概率大于预设风险阈值时，将所述位置信息、所述环境数据以及所述火情风险概率结合得到火情初筛信息，并将所述火情初筛信息上传至云端服务器，以使所述云端服务器融合卫星遥感数据完成火情确认； 所述将所述位置信息和所述环境数据输入最小二乘支持向量机模型进行处理，得到火情风险概率的步骤，包括： 根据所述位置信息计算与历史监测节点的位置偏差，得到位置偏差值； 将所述温湿度数据、所述烟雾浓度数据以及所述位置偏差值组合为输入特征向量映射到高维特征空间，得到映射向量； 通过支持向量和所述映射向量进行计算得到核函数值，并根据所述核函数值与拉格朗日乘子进行计算得到火情风险概率； 所述云端服务器融合卫星遥感数据完成火情确认的步骤还包括： 将卫星遥感影像与所述火情初筛信息输入CNN-MLP混合模型，其中CNN分支使用深度可分离卷积与空间注意力提取空间特征，MLP分支使用LSTM与自注意力提取时序特征，并通过动态权重融合所述空间特征与时序特征，输出火险概率与火点分割图。

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