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龙图腾网恭喜北京御航智能科技有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利红外热像特征融合的输电线路异常区域识别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：CN119810401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510301324.7，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法及系统是由邓孜悦;李泽宇;周啸宇;李特;戚宣威;王尊;张睿清;叶昊亮;王博闻;曹俊平;李景;黎维彬;高松鹤;陆航设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统监测技术领域,公开了红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法，包括以下步骤：采集输电线路的红外热像数据，并对所述数据进行预处理；通过小波变换对预处理后的红外热像图像进行多尺度分解，提取低频部分和高频部分，还提供红外热像特征融合的输电线路异常区域识别系统，包括：数据采集模块，用于采集输电线路的红外热像数据；预处理模块，用于对采集的红外热像数据进行预处理。本发明通过结合多尺度小波变换、非线性动力学建模、图神经网络优化和强化学习，提高了异常区域识别精度，增强了系统在复杂环境下的鲁棒性和自适应能力，确保在动态变化和噪声干扰下仍能高效准确地识别异常区域。

本发明授权红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.红外热像特征融合的输电线路异常区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集输电线路的红外热像数据，并对所述数据进行预处理；通过小波变换对预处理后的红外热像图像进行多尺度分解，提取低频部分和高频部分；将提取的多尺度特征通过流形学习方法进行高维数据嵌入，获得低维空间下的特征集合；基于非线性动力学模型对异常区域的时空演化进行建模，并与嵌入后的特征集合进行融合；使用图神经网络对融合后的特征进行优化，更新节点之间的关系，并输出优化后的特征；利用优化后的特征进行异常区域识别，得到异常区域的位置；通过强化学习和全局优化算法对异常区域识别策略进行优化，提升识别结果的准确性，所述非线性动力学模型采用Lorenz系统，用于描述异常区域的动态演化过程，所述动态演化过程包括：基于Lorenz系统的非线性方程，模拟红外热像中异常区域随时间的动态演化过程，通过使用Lorenz方程的三维状态变量，描述异常区域的温度变化、热斑扩展和缩小动态过程；在Lorenz系统中，通过选择合适的参数，根据实际的红外热像数据进行调整，使模型更好地匹配实际的温度变化模式；Lorenz系统由三个方程组成，用于描述一个三维非线性系统，其基本形式如下： ； ； ；其中：，，分别表示Lorenz系统的三个状态变量，代表温度变化，代表热斑扩展的速度，代表其他相关的温度因素或设备状态；,,是Lorenz系统的参数，设置为系统的初始条件；将Lorenz系统建模得到的动态演化过程与从红外热像中提取的多尺度特征通过加权融合方法进行融合。

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