变电站缺陷识别方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种变电站缺陷识别方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，其中的方法包括：获取变电站缺陷的文本信息和图像信息；将所述变电站缺陷的文本信息和图像信息输入训练好的变电站缺陷识别模型；其中，所述变电站缺陷识别模型包括Transformers架构的视觉编码器和大语言模型解码器；利用所述变电站缺陷识别模型分析所述变电站缺陷的文本信息和图像信息对应的变电站的缺陷类型，并输出分析过程；确定并输出所述变电站缺陷的文本信息和图像信息对应的变电站缺陷类型。本发明专利技术可以充分利用变电站点位信息等文本信息，不仅可以输出变电站缺陷类型，还可以输出识别变电站缺陷的思考过程；本发明专利技术对于各种场景均表现出较高的适应性以及识别率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能和变电站，具体涉及一种变电站缺陷识别方法、系统、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、变电站缺陷检测是电力系统运维管理中不可或缺的环节。它不仅能够保障电力系统的稳定运行，延长设备寿命，降低运维成本，还能有效预防事故，保障人身和设备安全，为智能电网建设和经济社会发展提供重要支持。

2、随着计算机视觉技术的快速发展，变电站的缺陷检测和识别领域迎来了新的解决方案。计算机视觉技术能够以客观、一致的方式，对大规模变电站图像数据进行自动化处理和分析，从而显著提高缺陷检测的准确性。与传统的人工巡视相比，计算机视觉技术不仅有效减少了人力资源的投入和时间成本，还大幅提升了缺陷检测的效率和速度，还能通过自动化的识别流程，快速筛选出存在缺陷的区域，并及时发现潜在问题。目标检测技术是计算机视觉领域的一项关键技术，现有技术中公开了将目标检测技术应用于变电站缺陷识别的方案。当前主流的变电站缺陷目标检测算法可分为两类：一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法。其中，一阶段目标检测算法以yolo系列为主，包括yolov5、yolov8、yolov本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种变电站缺陷识别方法，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，所述强化学习的奖励函数的获得方法包括，

3.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，所述变电站缺陷文本为变电站点位信息；其中，所述变电站点位信息包括变电站点位对应的部件以及各个部件对应的缺陷类型。

4.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，在利用所述变电站缺陷识别模型分析所述变电站缺陷的文本信息和图像信息对应的变电站的缺陷类型，并输出分析过程的步骤之前还包括，利用所述视觉编码器对变电站缺陷的图像信息进行处理获得第一预设数量的...

【技术特征摘要】

1.一种变电站缺陷识别方法，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，所述强化学习的奖励函数的获得方法包括，

3.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，所述变电站缺陷文本为变电站点位信息；其中，所述变电站点位信息包括变电站点位对应的部件以及各个部件对应的缺陷类型。

4.根据权利要求1所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，在利用所述变电站缺陷识别模型分析所述变电站缺陷的文本信息和图像信息对应的变电站的缺陷类型，并输出分析过程的步骤之前还包括，利用所述视觉编码器对变电站缺陷的图像信息进行处理获得第一预设数量的特征图；所述第一预设数量等于图像块数量阈值；

5.根据权利要求4所述的变电站缺陷识别方法，其特征在于，利用所述视觉编码器...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁利斌，
申请(专利权)人：北京泽宇高科智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：