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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测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：CN119832498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411970670.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测方法是由颜靖柯;程尧;周宁;黄莉;张卫华设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测方法，属于受电弓电弧监测技术领域，包括以下步骤：基于去噪扩散概率模型DDPM和语义解码器，建立多模态电弧检测网络，并利用未标注的受电弓图像进行自监督训练，得到训练好的多模态电弧检测网络；将实际线路中的受电弓图像，输入至训练好的多模态电弧检测网络，得到电弧预测标签，完成受电弓电弧监测。本发明利用去噪扩散概率模型DDPM提取可见光图像特征和红外光图像特征，能够生成鲁棒且判别性的特征，减少多模态电弧检测网络对标注标签的电弧数据的依赖；利用语义解码器，融合图像的多模态数据，通过电弧特征的视听相关性，减少多模态电弧检测网络对标注标签电弧数据的依赖。

本发明授权一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态电弧检测网络的受电弓电弧监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于去噪扩散概率模型DDPM和语义解码器，建立多模态电弧检测网络； S2：获取未标注的受电弓可见光图像和未标注的受电弓红外光图像，并对多模态电弧检测网络进行自监督训练，得到训练好的多模态电弧检测网络；包括S201：获取未标注的受电弓可见光图像和未标注的受电弓红外光图像，得到图像数据和电弧真实标签； S202：基于马尔科夫链，利用去噪扩散概率模型DDPM对图像数据进行正向扩散，在图像数据中加入高斯噪声，得到接近标准正态分布的图像数据； S203：计算去噪扩散概率模型DDPM的均值函数； S204：根据均值函数，利用去噪扩散概率模型DDPM对接近标准正态分布的图像数据进行反向扩散，去除接近标准正态分布的图像数据中的高斯噪声，得到干净的图像数据； S205：完成S204后，计算去噪扩散概率模型DDPM的损失函数，并判断去噪扩散概率模型DDPM的损失值是否满足收敛条件，若是，完成去噪扩散概率模型DDPM的自监督训练，得到训练好的去噪扩散概率模型DDPM，否则，返回S202； S206：将训练好的去噪扩散概率模型DDPM，依次连接层次变化语义解码模块以及视听语义解码模块，得到多模态电弧检测网络； S207：将图像数据输入至多模态电弧检测网络进行训练，得到电弧预测标签，并计算得到电弧预测标签和电弧真实标签的交叉熵损失函数； S208：判断交叉熵损失函数的损失值是否满足收敛条件，若是，得到训练好的多模态电弧检测网络，否则，返回S207； S3：获取实际线路中的受电弓和接触网接触图像，并输入至训练好的多模态电弧检测网络，得到电弧预测标签，完成受电弓电弧监测。

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西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市二环路北一段；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”。

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