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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的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：CN116363411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310120669.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的方法及装置是由刘帆;李红兵;姚尧;李劲彬;吴传奇;文雅钦;夏天;李晓;刘子阳;史天如;张露设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的方法及装置，所述方法包括：步骤1：获取事件相机输出的事件流数据；步骤2：对步骤1获取的事件流数据进行预处理，去除事件流中的噪音；步骤3：对步骤2预处理后的事件流数据进行时空点云编码，形成时间、空间维度的点云数据；步骤4：使用深度学习模型对步骤3所得点云数据进行分析，实现对隔离开关分合闸状态的判别。本发明可有效的解决强光和夜晚光线对于状态判别的影响，安装方便，不受高压强磁影响，极大提高了分合闸状态判别的准确率和适用性。

本发明授权一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机的隔离开关分合闸状态判别的方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：获取事件相机输出的事件流数据； 步骤2：对步骤1获取的事件流数据进行预处理，去除事件流中的噪音； 步骤3：对步骤2预处理后的事件流数据进行时空点云编码，形成时间、空间维度的点云数据； 步骤4：使用深度学习模型对步骤3所得点云数据进行分析，实现对隔离开关分合闸状态的判别，具体包括： 步骤4.1：制作隔离开关分合闸数据集； 步骤4.2：建立隔离开关分合闸状态判别模型； 步骤4.3：基于步骤4.1制作的隔离开关分合闸数据集对步骤4.2建立隔离开关分合闸状态判别模型进行训练； 步骤4.4：利用步骤4.3训练好的隔离开关分合闸状态判别模型实时进行隔离开关分合闸状态的识别； 步骤4.2建立的隔离开关分合闸状态判别模型为PointConv点云分类模型，具体建立步骤包括： 首先建立共享编码模块PointConv_1，对输入的三维时空事件点云数据进行卷积，PointConv_1是由MLP和BatchNorm组合而成，PointConv_1进行升维操作，分别升维到64、64、128，再依次建立PointConv_2、PointConv_3模块用于进行卷积，通过这三个模块后得到足够多的特征，数据特征维度被提升至1024维； 然后建立Linear线性连接模块，将数据降维至512，通过Dropout模块进行失活操作，再使用Linear线性连接模块将数据降维至256； 最后是跟一个四类别的全连接模型进行状态判别； 当输入一段三维时空事件点云数据进行模型推理时，PointConv网络输出隔离开关正常合闸、隔离开关正常分闸、隔离开关异常合闸、隔离开关异常分闸四种类别的概率值，取概率最大的作为最终的判别结果。

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