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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司;广州启安众智建设管理有限责任公司;广东森旭通用设备科技有限公司;南方电网通用航空服务有限公司申请的专利基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测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：CN119888507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510376510.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测方法及系统是由李晓伟;曹锋;刘涛;郭凯;韩吉双;陈静川;施凯健;张琪琦;张岩;黄发满;张敬春;钱俊;连智杰;葛友铖;彭灵玲设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测方法及系统，涉及工程建设监测技术领域，包括构建混合知识模型；规划施工区域采集路径，获取多视角图像，处理多模态传感器数据，生成施工现场特征张量；将施工现场特征张量输入密集连接卷积网络处理，结合具有因果推理能力的异构图注意力模块和门控循环单元，建立四维施工动态模型；采用双层对比学习网络计算混合知识模型与四维施工动态模型的特征距离，标定异常区域及其不确定度；对检测到的异常区域进行因果推理溯源分析，并通过案例增强的贝叶斯分析器筛选最优补偿方案。本发明通过深度跨模态知识蒸馏网络实现了CAD图纸与专家知识的有效融合，为异常检测提供了更加全面和规范的知识基础。

本发明授权基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机图像分析的抽蓄电站建设异常检测方法，其特征在于：包括， 利用深度跨模态知识蒸馏网络将抽蓄电站CAD图纸与专家知识库映射为图结构化训练样本，执行语义分割标注步骤，输出规范约束的混合知识模型； 采用地形自适应的多无人机协同策略规划施工区域采集路径，基于多模态传感器阵列获取多视角图像，通过层次化时空注意力网络处理多模态传感器数据，生成施工现场特征张量； 将所述施工现场特征张量输入密集连接卷积网络处理，结合具有因果推理能力的异构图注意力模块和门控循环单元，建立四维施工动态模型； 采用双层对比学习网络计算所述混合知识模型与所述四维施工动态模型的特征距离，通过安全等级自适应的异常检测器标定异常区域及其不确定度； 对检测到的异常区域进行因果推理溯源分析，结合多智能体强化学习生成多个补偿方案，并通过案例增强的贝叶斯分析器筛选最优补偿方案； 所述混合知识模型的构建过程包括： 构建深度跨模态知识蒸馏网络，将图纸特征向量作为教师网络输入，将知识特征向量作为学生网络输入，通过交叉注意力机制对齐两种模态的特征表示； 基于图神经网络将对齐后的特征映射到图结构空间，其中图节点表示施工区域的关键构件，图边表示构件间的空间和功能关系，形成初始图结构； 所述通过安全等级自适应的异常检测器标定异常区域及其不确定度包括以下步骤： 构建特征适配的双层对比学习网络，通过预处理模块对混合知识模型和四维施工动态模型进行维度对齐和特征标准化，利用分层特征提取和残差保持机制生成规范化的特征向量； 对所述规范化特征向量计算语义相似度矩阵，采用多粒度交叉注意力机制突出关键特征差异，生成特征偏差图； 构建分层安全评估体系，将所述特征偏差图映射到不同安全等级，生成安全评估向量； 根据所述安全评估向量动态调整异常检测器的敏感度，确定多尺度检测阈值； 利用所述多尺度检测阈值对特征偏差图进行分级筛查，定位潜在异常区域，输出异常区域集合； 评估所述异常区域集合中每个区域的检测置信度，生成包含异常位置、类型和不确定度的异常标定结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方电网调峰调频发电有限公司;广州启安众智建设管理有限责任公司;广东森旭通用设备科技有限公司;南方电网通用航空服务有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区东环街东星路100号208室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。