摘要
本发明涉及一种输电线路故障诊断报告自动生成方法,属于电力工程与人工智能领域,本发明将故障线路航拍图像数据和故障录波波形数据两种多模态数据分别进行深度特征提取并融合生成故障线路特征;使用微调的预训练语言模型获取电气术语特征,并与故障线路特征融合生成多模态融合特征;再将多模态融合特征、故障线路特征与电气术语特征送入特征增强模块进行增强;然后将增强特征与故障报告输入残差多头注意力模块,得到故障线路语义特征;最后将故障线路增强特征与故障线路语义特征输入多头注意力模块,实现故障诊断报告的自动生成。本发明能够融合输电线路多模态故障数据,利用跨模态数据之间的互补性,显著提高生成故障诊断报告的精准度。
技术关键词
输电线路故障诊断
报告自动生成方法
线路特征
注意力
语义特征
序列特征
融合特征
术语
故障录波
归一化模块
电气
多模态
数据
词嵌入模型
矩阵
航拍
文本
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别模型
标记系统
深度学习模型
病变特征
图像处理模块
车辆部件
深度学习模型
智能识别方法
数据预处理方法
编码器
序列数据处理方法
层级
动作传感器
多尺度特征金字塔
融合特征