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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法和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：CN119313955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411359677.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法和系统是由周开乐;刘莹;陆信辉;刘萧萧设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法和系统，涉及故障诊断技术领域。使用GAN生成器获取更多图像样本，同时提高数据集的均衡性，针对复杂环境下，各故障类型样本量少的情况下，使用GAN算法生成更多不同故障类型的故障样本，保证后续特征提取器根据样本训练优化的可行性；使用Vi‑Transformer模型对图像进行特征提取，并将图像特征作为提示的一部分，为生成式AI提供更多的上下文信息，进一步避免了生成式AI的“幻觉”问题，拓宽了生成式AI参与输电线路故障巡检的思路；结合GAN、Vi‑Transformer模型和提示信息修改方法，提高了复杂环境下基于小样本图像数据的模型优化的可信性和实用性。

本发明授权基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式人工智能的城市输电线路故障诊断方法，其特征在于，所述诊断方法包括步骤如下： 将待检测巡检图片输入最优图像特征提取器，提取对应的图像特征向量； 将待检测巡检图片的图像特征向量及其对应的地理位置信息填入提示信息模板中； 使用OpenAI接口的函数，将待检测巡检图片和对应的提示信息模板输入生成式AI模型中，生成输电线路故障诊断结果作为输出响应； 将每张图片的输出响应存储在响应列表中； 所述最优图像特征提取器和提示信息模板均通过输电线路诊断的提示优化获得； 所述输电线路诊断的提示优化包括步骤如下： S1、将图像数据集随机划分为训练集和测试集； S2、将训练集和测试集输入预训练后的Vi-Transformer模型中，根据模型训练和模型参数更新步骤进行模型的进一步优化； S3、将优化后的Vi-Transformer模型作为图像特征提取器； S4、将图像数据集中的每张图片输入图像特征提取器中，获得对应的图像特征向量； S5、将每张巡检图片标记是否故障、故障目标分类和故障类型信息，存为真实标记列表； S6、将巡检图片及其对应的图像特征向量、地理位置信息和输电线路故障诊断结果的输出格式构建为提示； S7、根据输出响应结果的格式，构建对应的python类，类中属性对应为输出的JSON对象的键，实现输出模板的构建； S8、将图像数据集中的每张图片对应的提示输入生成式AI模型中； S9、将每张图片的输出响应存储在列表中，为响应列表； S10、将响应列表与真实标记列表对比，对比是否故障和故障类型，计算出生成式AI模型的识别准确率；当生成式AI模型的响应列表依然存在误差，识别准确率低于设置的阈值，便继续微调图像特征提取器，直到识别准确率高于阈值；将所有结果准确并符合需求的输出响应对应的提示作为模板存储，得到提示信息模板；将优化到识别准确率高于阈值的图像特征提取器保存为最优图像特征提取器； 所述S6中的输电线路故障诊断结果满足以下格式要求： 判断图片中是否有输电线路故障，说明故障图片的名称、输电线路故障的地理位置； 判断并输出故障金具类型、故障金具的型号、故障状态的描述； 没有故障的图片，不输出信息； 将每张故障图片的响应结果格式化为一个JSON对象，以“图片的名称”作为键。

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