摘要
本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种用于电力设备缺陷检测的方法及相关产品,方法包括:获取电力设备的缺陷图像数据和文本数据,并对图像数据和文本数据进行预处理,构建电力设备关联知识图谱,通过交叉注意力机制将视觉检测特征与知识图谱特征融合,生成多模态联合特征;基于多模态联合特征对LLaVA模型的微调,获得缺陷检测模型;获取实时图像,输入缺陷检测模型,完成电力设备缺陷检测;本发明通过多模态数据融合技术,充分利用电力设备的视觉数据、文本数据及关联知识图谱,解决了传统单一数据源检测方法在复杂场景下的不足。
技术关键词
电力设备缺陷
交叉注意力机制
图谱特征
数据源检测方法
知识图谱构建
SPARQL查询
预训练模型
文本数据提取
结构框架
生成图像特征
多模态数据融合
生成知识图谱
实时图像
参数
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茶叶分类
非标准化
分类方法
局部纹理特征
深层特征提取
疾病智能诊断
鉴别诊断方法
鉴别诊断系统
知识图谱构建
数据输入模块
故障实体
知识图谱构建方法
故障诊断方法
三元组
数据
模型预训练
噪声图像
对象
可读存储介质
图像修复技术
融合特征
融合方法
交叉注意力机制
信息编码器
多头注意力机制