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龙图腾网获悉安徽习承科技有限公司申请的专利多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断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：CN121030414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511263456.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断方法是由冷大明;郑跃;储家辉;周鹏;刘光耀;熊智斌设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：获取待处理智能电表的基础信息，并采集其所处的实时环境数据及历史环境数据，为每台电表分配唯一标识符，并将所述信息与数据进行关联绑定；采集所述智能电表的图像数据、电性能数据和通信历史数据；基于所述历史环境数据计算得到一个老化系数。本发明通过引入多模态数据融合技术，成功解决了传统智能电表故障诊断方法中存在的局限性；通过综合利用图像数据、电性能数据、通信历史数据及环境信息，本发明能够从多个维度全面分析电表的运行状态和潜在故障，有效提升了故障诊断的准确性和可靠性。

本发明授权多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的智能电表分拣与故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待处理智能电表的基础信息，并采集其所处的实时环境数据及历史环境数据，为每台电表分配唯一标识符，并将所述信息与数据进行关联绑定； S2、采集智能电表的图像数据、电性能数据和通信历史数据； 基于所述历史环境数据计算得到一个老化系数，并依据老化系数动态调整检测参数；所述历史环境数据包括储存总时长、月均湿度和极端环境次数；所述动态调整检测参数包括：根据值的不同区间，调整计量精度允许偏差、电流采样频率以及接线端子接触电阻检测阈值，调整检测参数后，标准化处理电性能数据； 然后分别从图像数据、标准化处理的电性能数据和通信历史数据中提取特征，生成图像老化特征向量、电性能特征向量及通信历史特征向量； S3、结合所述实时环境数据与老化系数，对进行动态加权融合，当所述老化系数大于预设的老化阈值时，在初始权重基础上，提升所述电性能特征向量与所述图像老化特征向量的融合权重； 并对融合过程中产生的多模态数据冲突进行消解，通过调用预设的故障类型-模态优先级关联库确定高优先级模态，以消解所述冲突，生成一个最终综合特征向量 S4、将所述最终综合特征向量与预设在知识库中的标准特征向量进行相似度计算，以判定故障类型，并结合老化系数对故障严重性进行等级划分； S5、根据故障等级执行相应的自动化分拣操作，并基于分拣结果反馈，对诊断流程中的关键参数进行闭环优化。

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