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龙图腾网获悉凯宸能源(浙江)有限公司;陕西凯宸光电科技有限公司申请的专利应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判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：CN121111621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511289433.8，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判断方法是由郑旭孟;郑成卓;赵志成设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判断方法，属于风力发电机安全监测技术领域。包括：实时获取与图像序列同步的雷达测距数据；在线量化评估所述雷达测距数据的数据质量，以生成工况评估结果；基于该评估结果，在标准与辅助工作模式间自适应切换。在辅助工作模式下，对图像序列进行处理以提取实时的运动视觉特征，并将其与预先构建的参考视觉模型进行比对，从而对雷达测距数据进行逐点的可靠性校验，最终生成经过筛选的高可靠性净空测量值。本发明能够有效区分真实叶片信号与干扰伪信号，显著降低误报率，提升净空监测系统在复杂环境下的可靠性。

本发明授权应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判断方法在权利要求书中公布了：1.应用于净空雷达叶尖识别的机器视觉判断方法，所述方法应用于一个包含一个激光测距模块和一个摄像模块的净空雷达系统中，其特征在于，所述方法包括以下步骤： a实时获取由所述激光测距模块生成的雷达测距数据，并获取由所述摄像模块生成的、与所述雷达测距数据在时间上同步的一个图像序列； b对所述雷达测距数据的数据质量进行在线量化评估，以生成一个反映当前工况的评估结果； c基于所述评估结果，在所述系统的标准工作模式与一个辅助工作模式之间进行自适应地切换； d当所述系统切换至所述辅助工作模式时，对所述图像序列进行处理以提取出一个或多个实时的运动视觉特征； e将所述实时的运动视觉特征与一个预先构建的参考视觉模型进行比对，以对所述雷达测距数据进行逐点的可靠性校验； 所述激光测距模块为一个多光束模块，至少包含一个对叶片主体的第一光束、一个对叶尖的第二光束以及一个对地面的第三光束； 所述步骤e中的可靠性校验，进一步由一个基于多光束数据的融合决策逻辑所决定，其中，一个来自所述第二光束的数据点的可靠性，还取决于所述第一光束的信号是否满足一个预设的时间门控条件； 所述多光束数据融合决策逻辑：一个雷达数据点被判定为整体有效的条件，是其必须通过一个加权的、多光束联合决策模型，该模型表述为： Final_Score=w1×S_ground+w2×S_timing+w3×S_vision其中： S_ground是由所述第三光束决定的地面稳定性得分； S_timing是由所述第一光束决定的时间门控校验得分； S_vision是由所述第二光束对应的视觉校验得分； w1,w2,w3是根据不同工况可动态调整的预设权重系数； 只有当Final_Score大于一个预设的决策阈值时，该数据点才被最终采纳； f基于所述可靠性校验的结果，生成一个经过筛选的净空测量值。

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