一种基于三光融合的电力设备诊断方法

本发明提供一种基于三光融合的电力设备诊断方法，包括：获取电力设备的原始可见光图像、原始红外图像和原始紫外图像；对图像进行预处理，得到预处理后的图像；将预处理后的图像输入至双流深度特征提取网络中，得到多模态配准后的图像；通过多模态图像重构融合模块，得到含有共有属性特征图的低频分量、及含有独有属性特征图的高频分量，进而得到最终三光融合特征图；将最终三光融合特征图输入到含有改进softmax运算模块的卷积神经网络中，得到电力设备缺陷检测结果。本发明能够解决现有技术依赖单一光谱获取的信息，存在单一模态信息盲区，导致复杂环境下缺陷检测精度较低的问题。