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龙图腾网获悉南昌科晨电力试验研究有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测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：CN121564328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610084409.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测方法及系统是由徐瑞泽;欧阳文华;李长东;舒信宇;杨浩;方光宗;张怀政设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网鸟类检测技术领域，具体为一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测方法及系统。包括：在边缘设备部署轻量化目标检测模型进行实时检测并输出候选图像；将候选图像实时传输至云端，对未检测到鸟类的图像定期抽取传输；云端多模态大模型识别鸟类目标和关键电力设备，计算相对于设备尺度归一化的欧氏距离，结合垂直方位关系和语义置信度计算空间风险指数；根据空间风险指数判定预警并标记坏例；将坏例特征输入梯度提升树模型预测训练权重；使用训练权重和空间风险指数对损失函数加权进行增量训练并重新部署。本发明通过边云协同、空间风险量化和趋势感知加权迭代，实现了高精度检测、低误报率和模型持续进化能力。

本发明授权一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种趋势感知加权迭代式电网鸟类检测方法，其特征在于，包括： S100：在边缘计算设备上部署轻量化目标检测模型，对监控图像进行实时检测，输出包含鸟类的候选图像； S200：将边缘端输出的候选图像实时传输至云端，对未检测到鸟类的图像定期抽取传输至云端； S300：云端多模态大模型对接收到的图像进行全局检测，识别鸟类目标和关键电力设备；当同时检测到鸟类目标和关键电力设备时，提取鸟类目标和关键电力设备的空间位置信息和语义置信度，计算鸟类目标与关键电力设备间相对于设备尺度归一化的欧氏距离，结合垂直方位关系和语义置信度计算空间风险指数； S400：根据空间风险指数判定是否预警，并将漏报、误报或低置信度样本标记为坏例； S500：记录坏例样本的空间风险指数、错误类型和趋势特征；将这些特征输入梯度提升树模型，自动预测每个坏例的训练权重； S600：使用训练权重和空间风险指数对坏例样本的损失函数进行加权，对轻量化目标检测模型进行增量训练，将训练后的轻量化目标检测模型重新部署至边缘设备。

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南昌科晨电力试验研究有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号；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”。

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