【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变电站巡视，具体涉及一种基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法。
技术介绍
1、随着电力系统的快速发展和智能化技术的应用，变电站作为电网的核心组成部分，其运行的安全性和效率对于整个电力供应系统至关重要。传统的变电站巡检方式，主要依赖于人工巡检和定期维护，存在巡检效率不高、故障响应不及时、人力资源压力大等问题。在这样的背景下，智能巡检技术的出现和应用，为变电站的运维管理带来了革命性的变革。近年来，随着传感器技术、物联网、大数据分析和人工智能等技术的不断进步，智能巡检技术在变电站领域的应用逐渐成熟。智能巡检系统通过集成高清摄像头、红外传感器、声学检测设备等多种传感器，实现对变电站设备的实时监测和数据分析。这一技术的应用，不仅提高了变电站设备巡检的效率和准确性，还大大提升了设备故障的预警和响应能力。智能巡检技术通过自动化和智能化的手段，实现了对变电站设备的远程监控和自动诊断。这一技术能够实时采集设备的运行数据，通过先进的算法模型进行数据分析，及时发现潜在的设备缺陷和运行风险。同时，智能巡检系统还可以结合地理信息系统(gi...
【技术保护点】
1.一种基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，所述双通路注意力机制的计算表达式为：
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，噪声注入包括：可见光通道和红外通道，所述可见光通道用于叠加标准差σ＝0.1的高斯噪声与出现概率，p＝0.05的椒盐噪声；所述红外通道植入温度梯度ΔT≥5℃的随机热斑伪影。
4.根据权利要求2所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，所述双通路注意力机制的计算表达式为：
3.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，噪声注入包括：可见光通道和红外通道，所述可见光通道用于叠加标准差σ＝0.1的高斯噪声与出现概率，p＝0.05的椒盐噪声；所述红外通道植入温度梯度δt≥5℃的随机热斑伪影。
4.根据权利要求2所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，所述跨模态相似性度量函数φ(·)的实现方式为：
5.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，所述滑动时间窗机制满足：
6.根据权利要求1所述的基于多模态融合的变电站智能巡视识别算法优化方法，其特征在于，所述时空标定矩阵的构建包括：采用gps授时模块实现微秒级同步，...
【专利技术属性】
技术研发人员：库永恒，万涛，郝坤峰，胡可，张魏盼，刘宏伟，计敏，刘娅，冀鹏飞，牛磊，许芮川，朱润泽，王鹏，汪天龙，王琦，衡英明，谭凯元，郭培军，黄熙，蒋頔，王崇，张明辉，徐羽飞，田鑫，刘慧铮，李敬业，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司驻马店供电公司，
类型：发明
国别省市：
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