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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司信息通信公司;西北工业大学申请的专利一种电力通信网络物理路径自动规划系统和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：CN120128490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510616966.6，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种电力通信网络物理路径自动规划系统和方法是由王志强;刘乐;谢金辰;王晨;王鹏;张艳宁设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力通信网络物理路径自动规划系统和方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力通信网络系统技术领域，针对当前电力通信网络物理路径自动规划存在严重空白以及现有道路网络自动规划技术不能直接应用于电力通信网络的物理路径规划的问题，本发明提出了一种电力通信网络物理路径自动规划系统，本发明通过卷积神经网络从地形和地理图像中提取视觉特征，并通过图卷积神经网络从道路网络图中提取空间拓扑特征，通过卷积注意力机制将两者有效融合并增强，生成电力通信网络物理路径，并利用计算得到的电力通信网络物理路径中的图像损失，不断更新模型参数，直至得到最优的电力通信网络物理路径。本发明生成的物理路径具有良好的规划精度以及可用性。

本发明授权一种电力通信网络物理路径自动规划系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种电力通信网络物理路径自动规划系统，其特征在于，包括： 卷积神经网络分支，用于从输入的地形和地理信息的图像中提取多尺度的视觉特征，为电力通信网络物理路径规划提供环境感知信息； 图卷积神经网络分支，用于从输入的与电力通信网络密切相关的道路网络图中提取空间拓扑特征，捕捉道路网络与电力通信网络之间的空间相关性； 特征融合与增强模块，用于对提取的视觉特征与空间拓扑特征进行融合和增强，在待规划区域生成电力通信网络物理路径； 鉴别器，用于对生成的电力通信网络物理路径进行评估，生成评估结果，并根据损失计算单元得到的图像损失值，动态调整更新卷积神经网络分支的参数和图卷积神经网络分支的参数，直至图像损失值收敛，得到最优的电力通信网络物理路径； 其中，损失计算单元，用于对生成的评估结果与真实路径数据进行对比计算，得到图像损失值； 损失计算单元中使用的总体损失函数是三个部分损失的加权组合，具体包含重建损失、对抗性损失和结构相似度指数损失，总体损失函数表示为： ； 其中，，和是控制每个组件重要性的超参数，为总体损失，为重建损失，为对抗性损失，为结构相似度指数损失； 重建损失的计算方式具体如下： ； 其中，N是图像的像素总数，和分别是生成的结果图像和实际真实图像的像素值； 对抗性损失的计算公式为： ； 其中，表示真实图像，表示生成图像，是鉴别器； 结构相似度指数损失的定义为： ； 其中，和分别是生成的图像和真实图像，SSIM为结构性相似指数的计算函数。

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