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龙图腾网获悉国网经济技术研究院有限公司;国网江西省电力有限公司鹰潭供电分公司申请的专利基于数字化空域系统的巡检方法、装置、设备及介质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：CN119989283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510451229.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于数字化空域系统的巡检方法、装置、设备及介质是由张亚平;韩文军;周宇;沈永昌;荣经国;张苏;张卓群;支妍力;胡兵;严俊超;刘海波;赵春晖;张济勇;张阳;苑博;马唯婧;高群策;李沛洁;于光泽;刘定设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字化空域系统的巡检方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字化空域系统的巡检方法、装置、设备及介质，其通过预训练的神经网络模型对待巡检区域的多源感知监测数据进行特征提取和校准，得到结构化语义描述和时序测量值以与外部气象空间数据结合输入至基于MoE架构的数字化空域专家模型中进行多模态融合；通过变分自编码器对生成的多模态融合表征进行增强处理，以输入至多模态transformer解码器中进行解码，得到实体三元组集合来构建数字化空域知识图谱；采用基于图神经网络的注意力增强机制对知识图谱中的节点表征进行增强，以输入至条件生成对抗网络模型中进行多任务预测，生成巡检决策建议以使无人机执行，有效提高了对多源感知数据的利用率，进而提高了无人机的巡检效率。

本发明授权基于数字化空域系统的巡检方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化空域系统的巡检方法，其特征在于，包括： 获取待巡检区域的多源感知监测数据和外部气象空间数据；所述多源感知监测数据包括非结构化点云数据、非结构化图像数据和结构化多源感知时序监测数据； 根据所述多源感知监测数据的类型，采用若干个预训练的神经网络模型对所述多源感知监测数据进行处理，得到结构化语义描述和时序测量值； 将所述外部气象空间数据、所述结构化语义描述和所述时序测量值输入至基于MoE架构的包括若干个专家网络模型和门控网络的数字化空域专家模型中进行融合处理，得到多模态融合表征； 通过变分自编码器对所述多模态融合表征进行增强处理，并将得到的多模态融合增强表征输入至多模态transformer解码器中进行解码，得到实体三元组集合以构建数字化空域知识图谱，包括：将所述多模态融合增强表征输入至增强自注意力层中进行处理，得到长程依赖关系；通过层次化实体识别层对所述长程依赖关系进行实体识别和抽取处理，得到包括气象要素、地理特征和设备状态的基本实体；基于关系抽取网络层提取各所述基本实体间的空间位置关系、因果关系和时序关系，生成实体三元组集合及其对应的置信度分数；通过预设prompt模板将所述实体三元组集合转化为自然语言描述，并结合领域知识构建查询提示，以与所述预设prompt模板输入至大语言模型中进行知识推理，并以各所述置信度分数为权重对各推理结果进行质量控制；整合所述大语言模型输出的推理结果，以构建数字化空域知识图谱； 采用基于图神经网络的注意力增强机制对所述数字化空域知识图谱进行处理，得到注意力增强的节点表征，包括：对所述数字化空域知识图谱中的边和节点进行标准化处理，并为每个节点构建多尺度的邻域特征聚合器，以聚合各所述节点在多尺度下从局部到全局的结构特征表示；通过门控注意力层计算各所述结构特征表示的任务注意力得分，并基于各所述任务注意力得分对各所述结构特征表示进行加权求和，得到融合尺度特征表示；基于时序注意力层计算各所述结构特征表示的时间注意力得分，并根据各所述时间注意力得分对各所述结构特征表示进行加权求和，得到融合时间特征表示；通过残差连接层对所述融合尺度特征表示和所述融合时间特征表示进行处理，以实现节点表征的在线更新，并迭代执行所述门控注意力层、所述时序注意力层和所述残差连接层的处理步骤，得到经注意力增强后的节点表征；以输入至条件生成对抗网络模型中进行任务预测，生成对所述待巡检区域的巡检决策建议以使无人机执行。

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