一种基于多模态大模型的电线杆异常检测方法及系统

本发明涉及一种基于多模态大模型的电线杆异常检测方法及系统，该方法包括：获取待检测的电线杆图像集；基于预训练的PixelLM多模态大模型，采用分阶段渐进式检测策略对所述电线杆图像集进行指令式的粗筛处理和精细判断，得到每个电线杆图像对应的推理文本和多层级掩码图；对所述多层级掩码图进行掩码后处理，以进行掩码融合，得到反映出电线杆异常区域的融合后的掩码图；对所述推理文本中的词汇进行打分，得到用于区分正常与异常状态程度的词汇得分，并与所述融合后的掩码图共同反映最终的异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升检测效率与准确性等优点。