基于人工智能的无人机配电网巡检图像实时识别方法

本发明公开了基于人工智能的无人机配电网巡检图像实时识别方法，涉及图像识别领域，包括，对多模态数据包进行时空校准，提取各模态特征后使用跨模态注意力机制融合特征，得到多模态特征向量，通过配电网拓扑数据构建异构图，设置节点和边，将多模态特征向量赋给节点，使用图卷积神经网络聚合邻居设备特征，更新节点表示，输出配电网设备的异常分类结果和异常传播路径预测结果，带宽网络中心接收异常分类结果和异常传播路径预测结果，并持续监测和利用历史网络数据与环境因素训练带宽预测模型，预测带宽变化趋势；本发明实现了对设备间复杂依赖关系的捕捉和异常传播路径的精准预测，显著提升巡检的全面性和故障预防能力。