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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司申请的专利电力无人机多模态全自主巡检方法及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：CN120909339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511445383.8，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权电力无人机多模态全自主巡检方法及系统是由刘越;李涛;井天煦;李阳;李岩;孙晓斌;吕建红;张飞;张海龙;赵烨梓;孙寿同;李豹;詹晓宇;孙宁;蒋楠;东庆刚设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力无人机多模态全自主巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力无人机巡检领域，为解决传统电力无人机巡检不适用于未知环境的问题，提供电力无人机多模态全自主巡检方法及系统。电力无人机多模态全自主巡检方法包括利用多智能体协同处理区域网格范围内电力巡检任务指令；引导无人机进行未知环境的自主巡检；对兴趣目标的多模态巡检数据进行跨模态校准，校准后的各模态的时空联合特征结合动态环境相匹配的各模态权重，加权得到融合特征，利用多模态大模型来评估兴趣目标的健康状况；更新预设知识库，结合兴趣目标的健康状况评估结果，得到多模态融合和关联度联合驱动的兴趣目标主动预防决策。其能够使得无人机在未知环境中进行自主巡检，主动为巡检目标的稳定运行提供相应决策。

本发明授权电力无人机多模态全自主巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力无人机多模态全自主巡检方法，其特征在于，包括： 利用多智能体协同处理区域网格范围内电力巡检任务指令并下发至相应机场的无人机； 控制无人机飞行对巡检区域的动态环境进行自主感知，以自主查询兴趣目标，引导无人机进行未知环境的自主巡检，感知兴趣目标的多模态巡检数据； 对兴趣目标的多模态巡检数据进行跨模态校准，提取校准后的各模态的时空联合特征，再结合动态环境相匹配的各模态权重，进而加权得到融合特征； 基于融合特征，利用多模态大模型来评估兴趣目标的健康状况； 根据各模态的关联性，构建关联度矩阵并对其进行伪关联过滤，得到一次修正后的关联度矩阵，将一次修正后的关联度矩阵通过对比学习增强模态间的一致性，利用因果图剔除对比学习中的预设低置信的关联度，得到二次修正后的关联度矩阵并依此对预知识库进行更新，再结合兴趣目标的健康状况评估结果，得到多模态融合和关联度联合驱动的兴趣目标主动预防决策。

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