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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级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：CN121350851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511902177.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法是由王世民;杨杰;王艺翰;龚奕磊;牛天尧;王奕昌;杨子力;薛菲;刘嘉美;李霄设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法，包括：获取视觉模态数据并进行几何校正以及自适应光照增强处理，获取传感器时序模态数据进行标准化处理；对预处理后的视觉模态数据中提取图像缺陷，将图像缺陷量化为几何参数，将几何参数构成几何特征向量；从各模态数据中提取表征设备深层状态的深度特征向量；对不同模态的深度特征向量进行拼接融合，输出最终融合特征向量；将最终融合特征向量与几何特征向量拼接，输入基于多层感知机的多任务决策网络中，得到电缆健康状态与量化评估结果。与现有技术相比，本发明具有增强早期故障特征识别度、多模态融合提取关联信息和量化健康状态评估与风险分级等优点。

本发明授权一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1．获取视觉模态数据并进行几何校正以及自适应光照增强处理，获取传感器时序模态数据进行标准化处理； S2．从步骤S1中的预处理后的视觉模态数据中提取图像缺陷，将所述图像缺陷量化为几何参数，并将所述几何参数构成几何特征向量； 通过标准化处理后的视觉模态数据输入至基于MaskR-CNN架构的实例分割模型中，识别出所述标准化处理后的视觉模态数据的缺陷并输出其类别、边界框和二值分割掩码，基于该二值分割掩码量化得到所述几何参数，所述二值分割掩码的数学表达式为： 其中，二值分割掩码为二维矩阵，元素定义了边界框内的每个像素点是否属于缺陷区域，矩阵尺寸为，和分别为边界框的高度和宽度，为掩码矩阵在坐标处的值，，为边界框内的像素坐标，，； S3．从各模态数据中提取表征设备深层状态的深度特征向量； 对于视觉模态数据，基于感兴趣区域对齐将分割掩码的区域映射至实例分割模型的骨干网络深层特征图上，并对该区域内的特征进行池化操作，得到固定长度的视觉深度特征向量； 对于传感器时序模态数据，将步骤S1预处理后的时序信号通过连续小波变换转换为二维时频谱图，将所述二维时频谱图输入至基于MobileNetV3架构的轻量级卷积神经网络中，得到传感器深度特征向量； S4．对步骤S3中得到的不同模态的深度特征向量进行拼接，并将拼接后的向量进行跨模态融合，输出最终融合特征向量； S5．将步骤S4得到的最终融合特征向量与步骤S2得到的几何特征向量进行拼接生成组合向量，将所述组合向量输入基于多层感知机的多任务决策网络中，得到对电缆健康状态的诊断和量化评估结果，实现对电缆缺陷监测及健康状态的评估。

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