面向电网设备缺陷识别的多模态感知模型的构建与优化

在电网设备的维护和管理中,缺陷识别是预防设备故障的关键环节。然而,传统的缺陷识别方法主要依赖于可见光和红外数据的处理,会面临识别精度低、泛化性差等问题。针对这些挑战,本研究提出了一种基于Transformer的多模态缺陷识别方法。该方法通过整合可见光、红外数据等多种数据模态,克服了单一模态数据的局限性,为缺陷识别提供了更为丰富的信息。利用U-Net网络结构,有效提取了电网设备图像中的特征信息,为后续的缺陷识别提供了坚实的基础。同时,对Transformer结构进行了优化,提高了其在电网设备缺陷识别任务中的性能,实现了对变压器、套管、断路器等电网设备的精准定位和缺陷识别。实验结果表明,该方法明显提升了缺陷识别的效果,不仅提高了识别精度,还增强了模型的鲁棒性,使得模型能够更好地适应不同设备和缺陷类型的识别任务。