一种基于增量学习的脑启发电力巡检系统和方法

本申请涉及一种基于增量学习的脑启发电力巡检系统和方法，其中，该系统包括多个搭载有边缘计算设备的巡检智能体；边缘计算设备部署有位点识别模型和故障检测模型，并存储有动态拓扑地图；在多个已有巡检位点中加入新巡检位点的情况下，动态拓扑地图根据新巡检位点对应的新位点数据进行更新；位点识别模型根据新巡检位点对应的标志物图像基于增量学习算法进行更新；在多个已有故障类型中加入新故障类型的情况下，故障检测模型根据新故障类型对应的新设备故障数据基于增量学习算法进行更新；本申请的电力巡检系统可以适应巡检区域的动态变化和电网中新设备故障类型的快速识别需求，具有更高的智能性、灵活性和鲁棒性。