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龍圖騰網恭喜深圳市金鼎威視科技開發有限公司申請的專利一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119720058B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510232910.0，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法是由許志輝;楊擁軍;石曉杰設計研發完成，并于2025-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法，涉及電力設備監控技術領域。該一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法，通過高分辨率紅外熱成像設備獲取電力設備表面的熱成像圖像，結合環境參數和負載電流，對溫度場進行動態校正，生成去干擾的溫度矩陣。利用圖神經網絡建模設備間熱傳導關系，并通過U?Net分割網絡檢測溫度異常區域，生成異常區域掩膜和溫度空間特征。通過動態時間規整算法分析溫度波動與電氣參數的時序相關性，區分持續故障與瞬時干擾。基于小樣本遷移學習，結合預訓練特征提取器和注意力機制，進行故障類型分類，并輸出故障類型及置信度。實現了對電力設備故障的高效、準確檢測。

本發明授權一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種高分辨率紅外熱成像陳列的故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.通過高分辨率紅外熱成像設備獲取變壓器表面的熱成像圖像，并結合環境參數及變壓器負載電流，動態校正紅外溫度場，生成去干擾的溫度矩陣； S2.根據溫度矩陣及電池組物理拓撲圖，通過圖神經網絡建模電池間熱傳導關系，結合U-Net分割網絡對溫度異常區域進行檢測，識別符合熱傳導規律的異常區域，生成空間結構約束下的異常區域掩膜和溫度空間特征； S3.提取異常區域掩膜的溫度波動時序數據，并同步匹配電池組實時電流和電壓變化，通過動態時間規整算法量化溫度與電氣參數之間的相關性，區分持續故障與瞬時干擾，輸出故障檢測指數和演化模式標簽； S4.根據異常區域掩膜、故障檢測指數和演化模式標簽，通過小樣本遷移學習對電池故障類型進行分類，通過預訓練的特征提取器，結合小樣本電池故障數據微調分類器，并結合注意力機制加權融合溫度空間特征與演化模式標簽，輸出故障類型及其置信度； 通過圖神經網絡建模電池間熱傳導關系，結合U-Net分割網絡對溫度異常區域進行檢測，識別符合熱傳導規律的異常區域的具體過程如下： 根據溫度矩陣和電池組物理拓撲圖，建立電池間熱傳導的圖神經網絡模型，模擬電池組各單體電池之間的熱耦合關系，并基于電池位置和熱傳導特性確定電池間的熱流路徑； 將電池組拓撲圖與溫度場數據結合，通過圖神經網絡學習電池間熱傳導規律，優化溫度場的空間分布預測； 基于U-Net分割網絡，識別溫度場中的異常區域，結合電池間的熱傳導規律，識別位于熱傳導路徑上出現溫度異常、波動劇烈的區域，以及相鄰電池間的溫差突變區域； 通過溫度異常區域的檢測結果，輸出溫度異常區域，并標定出區域的具體位置； 輸出故障檢測指數和演化模式標簽的具體過程如下： 根據計算溫度波動數據與電氣參數的時序相關性系數，結合電池組的運行狀態，生成故障檢測指數； 根據溫度波動的時序特征及電氣數據的變化趨勢，通過演化模式分類算法生成故障演化模式標簽，將故障劃分為持續型或間歇型。

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