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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司;中国地质大学(北京)申请的专利一种高压套管状态诊断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：CN120495194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510551491.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种高压套管状态诊断方法及系统是由池威威;王涛;张楚岩;汪子力;李伟豪;王鑫明;周开峰;孙文凯;张伟;张启光;樊怀远;张继超;刘浩东;邢志坤;王帆;李树荣;刁明光设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高压套管状态诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种高压套管状态诊断方法及系统，涉及高压套管状态诊断技术领域，用于解决现有诊断方式对高压套管状态诊断的准确性低的技术问题；本发明的高压套管状态诊断方法，包括：获取高压套管的可见光图像和热图像；对可见光图像和热图像进行特征融合，得到融合图像；利用尺度不变特征变换提取融合图像中的特征数据；利用salp蜂群算法优化的概率神经网络，将特征数据输入概率神经网络，概率神经网络输出融合图像表征的高压套管状态诊断结果；诊断结果包括正常、机械故障和电气故障。本发明的技术方案用于提供一种高压套管状态诊断方法及系统。

本发明授权一种高压套管状态诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高压套管状态诊断方法，其特征在于，包括： 获取高压套管的可见光图像和热图像； 对所述可见光图像和热图像进行特征融合，得到融合图像； 利用尺度不变特征变换提取所述融合图像中的特征数据； 利用salp蜂群算法优化的概率神经网络，将所述特征数据输入所述概率神经网络，所述概率神经网络输出所述融合图像表征的高压套管状态诊断结果；所述诊断结果包括正常、机械故障和电气故障；其中： 所述对所述可见光图像和热图像进行特征融合，包括： 给定一对可见光图像和热图像，利用跨模态Transformer融合算法，通过卷积层堆叠提取L层级的特征金字塔； 将第L层级的两组特征图输入细化分支以捕获源图像的全局信息； 将当前层级的初始特征图与上一层级的增强特征进行拼接后输入残差特征蒸馏块，并通过特征学习生成优化后的特征图； 利用自融合卷积块对各层优化后的特征图进行融合，得到所述融合图像； 所述利用salp蜂群算法优化的概率神经网络，包括： 所述概率神经网络的神经元接收输入信号，并将所述输入信号传递至模式层；在所述模式层，神经元按类别分组后用于计算模式层中神经元对应训练样本中的所属类别与输入信号的匹配度； 对同一类别的模式层输出求和，使用密度计算最接近的类条件概率分布； 基于求和单元的最大输出将模式向量进行分类，根据贝叶斯决策规则选择概率最高的类别作为最终分类结果； 以所述概率神经网络的分类准确率为优化目标，进行salp蜂群算法参数寻优，并更新鲈鱼引线搜索使其最小化损失函数的最优优化变量后，将所述salp蜂群算法输出的最优优化变量代入所述概率神经网络对应的模型，完成对所述概率神经网络的优化； 所述利用尺度不变特征变换提取所述融合图像中的特征数据，包括： 利用所述尺度不变特征变换对输入的融合图像进行多尺度表示，构建高斯金字塔； 在尺度空间中通过高斯差分检测局部极值点，针对所述高压套管的图像特点优化参数，并通过比较每个像素点与其相邻尺度及空间邻域的26个点筛选出极值点作为候选关键点； 利用泰勒展开对候选关键点位置进行亚像素级修正，剔除不稳定点； 精准定位高压套管，将关键点邻域划分为4×4块子区域，每块子区域计算8个方向的梯度直方图，形成128维描述子；完成特征数据提取； 所述更新鲈鱼引线搜索使其最小化损失函数的最优优化变量，表示为： ； 其中，表示第一个领导者第j维的新位置，表示食物源在第j维上的位置，即基准值，表示第j维的上界，表示第j维变量的下界，、表示0到1的随机数，在更新公式中起到调节位置的作用，表示扰动强度系数，随迭代次数的增加而自适应递减，，e表示自然常数，t表示迭代次数，表示预设迭代总次数；对于追随者的位置，则有，，表示第j维第i个追随者更新后的位置，表示第j维前一个追随者的位置。

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