【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态融合与缺陷检测，尤其是涉及一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、伴随着多种感知成像技术、数字图像处理技术、机器学习、深度学习等相关技术的进步，近年来，基于多模态融合数据的智能分析技术逐渐在电力设备故障诊断中得到广泛应用，例如设备检测、缺陷检测、故障预警等。常见的包括联合可见光和红外成像检测温度异常，联合可见光和紫外谱段检测高压电器设备外部电晕放电状态，以及用于放电、异响以及振动检测的声成像技术也日趋成熟，在电网的各个场景下发挥作业。但针对新型clcc特殊的工况环境以及设备结构尚缺乏设备异常缺陷的诊断经验，需要技术人员结合多定点、多时次、多监测指标联合分析。
2、实际上，在电气设备运行过程中，具体故障在不同谱段表现出异常通常具有时序性，或者同时发生，或者有先后顺序，结合多谱段时序数据更有利于对故障的全面诊断或预警。在现有的电网设备状态感知应用中，主流方案仍然为单一成像及分析技术，存在观测维度较低，缺乏设备状态的时域分析，对多源融合成像、时序数据分析及相关算法联合...
【技术保护点】
1.一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，所述预处理包括去噪、校准和数据对齐，确保可见光相机、红外相机和声像仪采集的数据具有一致的格式和参考框架。
3.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，提取可见光图像的纹理、颜色和形状特征；提取红外图像的温度分布、热点信息特征；提取声学数据的频谱和声音特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故...
【技术特征摘要】
1.一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，所述预处理包括去噪、校准和数据对齐，确保可见光相机、红外相机和声像仪采集的数据具有一致的格式和参考框架。
3.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，提取可见光图像的纹理、颜色和形状特征；提取红外图像的温度分布、热点信息特征；提取声学数据的频谱和声音特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于声像-可见光-红外的多模态融合故障检测方法，其特征在于，选择yolox作为目标检测模型，所述yolox的网络结构包括：骨干网络、特征融合网络和检测头；所述骨干网络具体采用cspdarknet；所述特征融合网络使用lightning卷积的主干和fpn网络；所述检测头采用解耦设计。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛颖科，颜楠楠，戴缘生，李锋锋，朱正一，闫全全，李域浩，李志龙，布晓萌，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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