基于多模态融合的智能巡检方法、装置、设备及存储介质

一种基于多模态融合的智能巡检方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取监测区域中不同类型传感器采集的感知数据；基于每类感知数据得到对应的故障概率，并综合所有故障概率得到整体故障概率；若整体故障概率大于第一阈值，对每类感知数据进行时空同步处理，得到每类感知数据对应的特征向量；综合所有类感知数据对应的特征向量，生成融合特征向量并将其输入大语言模型，以供大语言模型在历史故障数据库中进行相似性检索，找到与融合特征向量最相关的目标历史故障样本，并基于目标历史故障样本输出巡检报告。通过本申请能实现对复杂工况下设备状态的多维度诊断、巡检报告生成与分级告警，显著降低漏检率并提升故障识别的准确性。