如何構(gòu)建多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)機(jī)理融合的輸電線路缺陷識(shí)別和推演

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輸電線路無人機(jī)巡檢會(huì)產(chǎn)生海量可見光、紅外、聲紋等多模態(tài)數(shù)據(jù)，現(xiàn)有單模態(tài)數(shù)據(jù)分析模式難以滿足融合分析需求，存在模型耦合性低、知識(shí)獨(dú)立性過強(qiáng)等問題。因此，亟需研究基于人工智能的多模態(tài)大模型技術(shù)，融合機(jī)理分析、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等手段，提升缺陷識(shí)別與推演能力，實(shí)現(xiàn)巡檢效率與電網(wǎng)安全水平的躍升。

“光熱聲”一體化采集、診斷與分析方案

在電力行業(yè)加速向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的大背景下，讓輸電線路巡檢變得更“聰明”，是保障電網(wǎng)安全高效運(yùn)行的關(guān)鍵一環(huán)。（剩余1413字）