一种基于红外-声注意力的变电站多模态巡检技术

张凌浩; 邝俊威; 滕予非; 向思屿; 李林; 周颖婕

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20260211

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一种基于红外-声注意力的变电站多模态巡检技术

更新时间：2026-05-14

- 一种基于红外-声注意力的变电站多模态巡检技术
- Vol. 49, Issue 2, Pages: 78-83(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司电力科学研究院
  2. 新型电力系统安全与运行四川省重点实验室
  3. 国网四川省电力公司泸州供电公司
  4. 传申弘安智能(深圳)有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20260211
  CLC： TM63
- Published：2026
- 稿件说明：
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张凌浩, 邝俊威, 滕予非, et al. 一种基于红外-声注意力的变电站多模态巡检技术[J]. 2026, 49(2): 78-83.
DOI：

张凌浩, 邝俊威, 滕予非, et al. 一种基于红外-声注意力的变电站多模态巡检技术[J]. 2026, 49(2): 78-83. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20260211.

摘要

变电站设备的发热缺陷在不同模态中呈现互补特征，融合多源信息可显著提升检出性能。但现有多模态模型普遍参数量大，难以在边缘端部署。因此，面向边缘计算约束与单模态信息不足的双重挑战，提出了一种经过改进的轻量化红外-声音多模态缺陷巡检方法。在视觉处理上，增强对电力设备等小目标的特征提取能力，在YOLOv5s的骨干网络中嵌入了轻量化的卷积块注意力模块，并结合MobileNetV3进行深度发热特征提取；在声学分析上，针对缺陷信号的瞬时特性，在经典的卷积循环神经网络-长短期记忆网格结构后引入了时序自注意力机制，捕捉关键的声学事件；最后，通过一个自适应注意力网络对两种经过增强的模态特征进行动态加权融合与协同判别，进一步提升了对早期或隐蔽发热缺陷的敏感性。通过自建变电站数据集验证表明，所提方法较单模态与各类基线模型在各项指标上均取得最优性能，准确率达到96.50%

F1分数达到94.20%。同时，模型参数量约12.3 MB

单次推理时间约20 ms

在性能显著提升的同时，依然满足边缘侧实时部署的严苛要求。

Abstract

关键词

Keywords

references

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