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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别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：CN121353808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511893004.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别方法是由胡兵;刘惟言;黄钰惠;彭鸿钊;于仕;郑锦坤;张祖淇;邱贞宇;汪庆文设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别方法，涉及电网巡检技术领域，包括：采集异构数据；构建电力设备结构先验库，生成先验热力图；构建先验引导的双分支多模态分割网络，在双分支编码器的底层层面引入跨模态注意力融合机制，将先验热力图以多通道形式注入双分支编码器的上采样过程，输出为多任务结果；根据异常判别逻辑执行判别操作，生成结构化告警信息。本发明将先验知识嵌入分割网络架构，还设有双分支多模态分割网络，使红外热异常特征动态引导可见光分割过程，便于对无遮挡区域进行高精度像素级分割，也能通过红外热信号推断设备被遮挡时状态，本发明还设有异常判别逻辑，便于生成结构化告警信息。

本发明授权一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验引导与多模态融合的配电线路设备识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1、通过配电线路巡检机器人搭载的若干传感器同步采集异构数据，所述异构数据包括可见光图像、红外热图像和机器人位姿数据，所述异构数据通过硬件级时间戳对齐； 步骤S2、构建电力设备结构先验库，所述电力设备结构先验库用于存储配电线路设备的空间位置关系、几何结构特性和部件组合逻辑，基于所述电力设备结构先验库与机器人位姿数据，生成先验热力图； 步骤S3、构建先验引导的双分支多模态分割网络，所述双分支为两个并行的可见光分支编码器和红外分支编码器，在双分支编码器的底层层面引入跨模态注意力融合机制，将先验热力图以多通道形式注入双分支编码器的上采样过程，输出为多任务结果； 步骤S4、根据异常判别逻辑执行判别操作，若判别为异常则输出配电线路异常设备和异常类型，生成结构化告警信息； 所述异常判别逻辑具体包括： 基于连通域数量与边界粗糙度的绝缘子破损判别； 基于重叠区域平均温度与部件完整性的金具松动过热判别； 基于掩码长度、拟合角度和底部温度的拉线异常判别； 基于骨架连续性与弧垂高度的导线异常判别； 所述步骤S2中先验热力图的生成流程具体包括： 基于机器人位姿数据，将配电线路设备的初步空间位置从图像坐标反投影至世界坐标，根据电力设备结构先验库中的先验知识，计算预期世界位置； 将预期世界位置重投影至图像坐标，得到配电线路设备的预期分布区域或轨迹； 针对每类设备，基于预期图像坐标生成独立通道的线状高斯热力图，所述线状高斯热力图中每个像素值表征该位置存在对应类别设备的先验概率，最终形成与设备类别数量一致的多通道先验热力图； 在所述步骤S3中，先验引导的双分支多模态分割网络包括输入模块、双分支编码器、跨模态注意力融合模块、先验热力图注入模块与分割头模块； 所述输入模块用于输入红外图像和可见光图像； 所述双分支编码器采用并行架构分别处理不同模态输入特征，所述可见光分支编码器以EfficientNet-B0作为主干网络，输入为可见光图像，输出为4级多尺度特征图，用于捕捉设备的纹理、边缘与结构细节，所述红外分支编码器以MobileNetV2作为主干网络，输入为红外热图像，输出为红外特征图，用于重点编码设备表面的温度异常区域； 所述跨模态注意力融合模块连接双分支编码器的输出，通过跨模态注意力融合机制融合特征，将可见光特征作为Query，将红外特征作为Key与Value，用于增强红外热异常区域的响应强度； 所述先验热力图注入模块将先验热力图以多通道形式注入编码器的上采样过程，在每一级跳跃链接之后、上采样卷积之前，分别将对应尺度的先验热力图作为加性偏置融合； 所述分割头包括输出多任务结果的输出层，分别输出语义分割掩码、遮挡掩码和红外异常掩码； 所述跨模态注意力融合机制的具体表达式包括： ； ； ； ； ； 其中，、、为可学习线性投影，为融合后特征，为注意力权重矩阵，为查询Query，为键Key，为值Value，为可见光分支编码器最底层输出的特征图，为红外分支编码器输出的红外特征图，为特征维度，为归一化函数。

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