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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于多视角网络的发射故障预测方法及装置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：CN120318640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510796114.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多视角网络的发射故障预测方法及装置是由卫炜;李志武;韩伟杰;任获荣;吕银飞设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视角网络的发射故障预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角网络的发射故障预测方法及装置，属于故障预测技术领域，方法包括：采集发射装置的实时信号数据，并将实时信号数据转换为多视角图像集合；多视角图像集合包括多个视角类型下的多张二维图像；利用训练完成的多视角模型对多视角图像集合进行多视角特征提取融合，得到多个不同视角类型主导的融合特征图；融合多个不同视角类型主导的融合特征图得到总融合特征图；利用故障预测模型，基于总融合特征图进行发射装置的故障预测，从而实现了一种实时性高、预测更精准的发射故障预测方法。

本发明授权一种基于多视角网络的发射故障预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角网络的发射故障预测方法，其特征在于，所述发射故障预测方法包括： 采集发射装置运行时的实时信号数据，并将所述实时信号数据转换为多视角图像集合；所述多视角图像集合包括多个视角类型下的多张二维图像； 利用训练完成的多视角模型对所述多视角图像集合进行多视角特征提取融合，得到多个不同视角类型主导的融合特征图； 融合所述多个不同视角类型主导的融合特征图得到总融合特征图； 利用故障预测模型，基于所述总融合特征图进行发射故障预测； 利用训练完成的多视角模型对所述多视角图像集合进行多视角特征提取融合，得到多个不同视角类型主导的融合特征图，包括： 利用训练完成的多视角模型，在各视角类型下，对所述多视角图像集合进行特征提取得到各视角类型下的单视角特征图； 通过多头自注意力机制对各视角类型下的单视角特征图分配不同权重，融合后得到多个不同视角类型主导的融合特征图； 所述故障预测模型为采用Darknet53作为主干网络的YOLO-X模型； 所述多视角模型的训练方式包括： 构建多视角样本图像集合；所述多视角样本图像集合包括多个视角类型下的样本图像和每张样本图像对应的真实故障标签；每张样本图像对应的真实故障标签用于标注该样本图像中真实故障信号数据的视角类型和存在位置； 利用初始多视角模型对所述多视角样本图像集合进行多视角特征提取融合，得到多个不同视角类型主导的融合样本特征图； 融合所述多个不同视角类型主导的融合样本特征图得到总融合样本特征图； 利用所述故障预测模型，基于所述总融合样本特征图进行发射故障预测，得到预测样本故障信息；所述预测样本故障信息包括所述总融合样本特征图中预测故障信号数据的视角类型和存在位置； 基于所述预测样本故障信息和所述真实故障标签之间的差异，采用平方差损失函数与交叉熵损失函数，对所述初始多视角模型进行迭代训练，直至损失收敛时，得到训练完成的多视角模型。

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