如何構建多模態大模型實現數據機理融合的輸電線路缺陷識別和推演

輸電線路無人機巡檢會產生海量可見光、紅外、聲紋等多模態數據，現有單模態數據分析模式難以滿足融合分析需求，存在模型耦合性低、知識獨立性過強等問題。因此，亟需研究基于人工智能的多模態大模型技術，融合機理分析、數據增強等手段，提升缺陷識別與推演能力，實現巡檢效率與電網安全水平的躍升。

在電力行業加速向數字化、智能化轉型的大背景下，讓輸電線路巡檢變得更“聰明”，是保障電網安全高效運行的關鍵一環。作為公司第一批新型電力系統技術攻關團隊之一，勇擔重任，針對上述難題開展了系統性技術研究。

在大小模型協同提升缺陷識別效果方面，智能巡檢技術攻關團隊系統性地開展了多模態樣本標注與數據增強工作。針對螺母安裝不規范等形態復雜的稀缺缺陷樣本，創新性地采用多模態AIGC大模型進行樣本增廣。采用了Copy-paste訓練策略以及多尺度切片訓練方法進行模型訓練。檢測流程中，首先利用先進的YOLOv10檢測算法，在電力圖片上檢測桿塔和連接件區域，隨后應用多模態大模型GLIP在該區域內精準檢測螺母不規范等缺陷，有效保障了檢測精度。團隊探索的大小模型并行融合策略，提升了復雜場景和非標準形狀目標的檢測能力。

團隊突破單一模態檢測局限，研發了輸電線路無人機光熱聲一體化智巡平臺，通過融合可見光、紅外與聲紋的多模態數據，擴展了可識別缺陷種類并提升了診斷準確率。

在無人機巡檢圖像智能處理領域，團隊研發了資源受限環境下的非對稱編解碼壓縮關鍵技術，創新性地提出了基于深度學習的自適應高倍率壓縮算法，實現了桿塔關鍵設備的智能識別與超低損壓縮。同時，研發了結合深度學習圖像增強的高質量解碼技術，構建了與壓縮模型匹配的高保真解碼恢復模型，提升了圖像重建質量。為提升壓縮算法模型運行效率，團隊還研發了基于壓縮模型輕量化的低算力設備復用技術，有效保障了算法在邊端設備上的運行效率。團隊基于冀北公司現有業務流程及應用現狀，圍繞邊緣端壓縮功能、平臺端恢復功能開展封裝集成研究，實現了技術路徑最優化。

在此期間，我們智能巡檢技術攻關團隊取得了一系列技術攻關成果成效。首創“大小模型協同檢測法”，綜合性能更優。團隊通過對比大小模型對瓷質絕緣子破損、銷釘不規范檢測的性能，驗證了大模型雖在精確率上略低于專用模型，但缺陷召回率更高，整體性能更優。完成了大小模型融合方案的設計和測試驗證，融合模型結合了小模型的高效與大模型的強能力，綜合性能獲得較大提升，提升了缺陷發現率、檢測效率及模型魯棒性。

構建“光熱聲一體化診斷平臺”，識別能力躍升。在輸電線路無人機光熱聲一體化智巡平臺研究工作中，實現了可見光、紅外和聲紋的多模態一體化采集、診斷與分析方案，將可識別的缺陷從9大類拓展到16大類；實現了光熱聲融合診斷，識別準確率提高了 15% ，實現全方位、高精度的線路狀態診斷。青創賽項目《逐影尋聲對癥問診輸電線路無人機“光熱聲”一體化智巡平臺》在國網總決賽中榮獲銀獎。該項自構建了業界首個融合多物理場特征的輸電設備缺陷診斷體系，其創新性特征融合架構為行業提供了可復用的技術范式。

研發“高效圖像壓縮一恢復方案”，破解傳輸瓶頸。在無人機巡檢圖像非對稱編解碼壓縮技術研究中，團隊完成了相關模型和算法研究，終端壓縮功能、平臺端恢復功能已成功集成至現有公司無人機巡檢系統。在保障關鍵特征完整性的前提下，實現平均壓縮比10：1（動態范圍5：1至15：1），恢復模型解碼圖像PSNRgt;35。針對正常巡檢產生的高質量圖像前端壓縮效率平均小于2s/張，后端解碼恢復平均小于1s/張，缺陷智能識別結果與原圖誤差約 12%_lt; 研究已受理核心發明專利3項、發表相關論文4篇，科技項自順利通過冀北公司驗收。

未來，智能巡檢技術攻關團隊將在攻克輸電巡檢多模態數據融合分析難題的道路上，繼續砥礪前行，突破技術瓶頸，助力公司科技工作邁上新臺階?！?/p>