一种基于深度学习和多模态融合的无人机电力巡检图像智能分析方法、系统及其介质

本发明公开了一种基于深度学习和多模态融合的无人机电力巡检图像智能分析方法、系统及其介质，涉及电力设备检测技术领域。所述方法包括：采用A*算法规划最优巡检路径，实现多传感器同步数据采集；对可见光图像进行自适应直方图均衡化和去雾处理，对红外图像进行非均匀性校正和温度标定，对点云数据进行滤波和配准；构建基于改进VGGNet‑16的多尺度特征融合网络，引入可变形卷积、跨模态注意力机制实现多源数据融合；基于三级模板库和特征图互相关算法进行缺陷检测，结合非极大值抑制和亚像素定位提升精度；最终生成包含缺陷类型、位置和维修建议的检测报告。本发明显著提高了电力巡检的自动化水平和检测精度。