基于多模态融合的光伏场站监测方法、装置、介质及设备制造方法及图纸

本申请公开了基于多模态融合的光伏场站监测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：采集光伏场站的多模态监测数据，所述多模态监测数据包括图像数据、音频信号与传感器数据；将所述图像数据输入到训练好的目标检测模型中进行目标检测，得到图像识别结果；将所述音频信号输入到递归卷积神经网络中进行特征提取，得到声音识别结果；将所述传感器数据输入到数学统计分析模型中进行分类检测，输出异常设备信号；将所述图像识别结果、所述声音识别结果与所述异常设备信号进行融合，得到融合结果，当所述融合结果满足预设的预警规则时，发出预警信号。本申请能够全面准确地识别光伏场站的安全隐患。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于多模态融合的光伏场站监测方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

1、在全球气候变化的背景下，世界各国普遍致力于制定和实施节能减排政策，以促进低碳生活和可持续能源产业的发展。面对能源资源的逐渐枯竭和环境污染问题，可再生能源的开发与利用成为全球关注的焦点。其中，太阳能光伏发电技术作为一种清洁、可持续的能源解决方案，正受到越来越多国家的重视，并在全球范围内迅速扩展。

2、在现代光伏场站的安全生产管理中，传统的隐患识别方法主要依赖人工巡检和单一的传感器监控。这些方法不仅效率低下，而且容易出现遗漏，无法全面、准确地识别各种潜在的安全隐患。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于多模态融合的光伏场站监测方法、装置、存储介质及电子设备，能够全面、准确地识别光伏场站中各种潜在的安全隐患。

2、本申请实施例提供了一种基于多模态融合的光伏场站监测方法，包括：

3、采集光伏场站的多模态监测数据，所述多模态监测数据包括图像数据、音频信号与传感器数据；...

【技术保护点】

1.一种基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述目标检测模型包括骨干网络、多尺度注意力模块与目标检测模块；

3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述递归卷积神经网络包括声音预处理模块、特征提取模块、注意力机制模块以及分类与识别模块；其中，所述特征处理模块包括卷积层与递归层；

4.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述数学统计分析模型包括数据预处理模块、分析模块与预警模块；</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述目标检测模型包括骨干网络、多尺度注意力模块与目标检测模块；

3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述递归卷积神经网络包括声音预处理模块、特征提取模块、注意力机制模块以及分类与识别模块；其中，所述特征处理模块包括卷积层与递归层；

4.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述数学统计分析模型包括数据预处理模块、分析模块与预警模块；

5.根据权利要求1所述的基于多模态融合的光伏场站监测方法，其特征在于，所述将所述图像识别结果、所述声音识别结果与所述异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈勇刚，陈侃，崔永峰，曾优海，向鹏，安华，曹征，田申，卢奥琪，
申请(专利权)人：湖北能源集团西北新能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：