基于跨模态智能协同的线路全息异常检测方法及系统

本发明涉及电力线路巡检技术领域，提供一种基于跨模态智能协同的线路全息异常检测方法及系统。该方法包括：多模态数据采集；跨模态融合生成关联张量；异常联合推理使用时序图神经网络和强化学习输出异常置信度；动态知识驱动决策通过贝叶斯计算和迁移学习自适应调整检测阈值；分层边缘计算实现本地实时响应；多目标协同优化反馈提升检测精度。该系统由多模态感知融合层、智能分析层、边缘执行层和优化控制层组成。本发明解决了多模态信息孤立、响应延迟和环境适应性问题，显著提升缺陷检出率和系统鲁棒性。