买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警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：CN121119728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511658658.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警方法是由孙斌设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警方法，属于电网施工风险监测技术领域；包括基于LiDAR与倾斜影像进行数据采集；去除多通道位图中的噪声并保留关键地理信息；在去噪后的多通道位图基础上，采用多尺度卷积神经网络进行特征提取；结合多尺度CNN提取的特征、实时气象数据和施工机械数据，使用随机森林回归模型对滑塌风险进行评估通过粒子群优化算法优化施工路径、设备调度和施工时段；通过高效的地理数据采集和多通道位图分析，结合实时气象与施工机械数据，准确评估滑塌风险，并在施工过程中实现动态路径优化与实时风险预警。

本发明授权一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机LiDAR与实时气象数据融合的电网施工风险预警方法，其特征在于，包括： S1：基于LiDAR与倾斜影像进行数据采集，将LiDAR点云和倾斜影像数据进行融合，生成多通道位图，包含地形、坡度、曲率、归一化高程差； S2：去除多通道位图中的噪声并保留关键地理信息； S3：在去噪后的多通道位图基础上，采用多尺度卷积神经网络进行特征提取，通过使用不同大小的卷积核提取地形图像中的局部特征和全局特征，引入地貌先验注意力机制，通过结合历史地质数据和地貌分类信息，优化模型对滑塌高风险区域的特征学习，使模型聚焦于高风险区域； S4：结合多尺度CNN提取的特征、实时气象数据和施工机械数据，使用随机森林回归模型对滑塌风险进行评估； S5：通过粒子群优化算法优化施工路径、设备调度和施工时段，优化后的路径和调度方案会根据实时滑塌风险评估结果动态调整，避免进入高风险区域并优化资源使用；当风险评分超过设定的风险阈值时，系统会自动发布风险预警，向施工团队发送实时通知。

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国网陕西省电力有限公司经济技术研究院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区科技六路15号汇金国际大厦四楼401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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。