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龍圖騰網恭喜國網智能科技股份有限公司申請的專利一種電力設備多模態大模型異常檢測方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119206596B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411719259.1，技術領域涉及：G06V20/50；該發明授權一種電力設備多模態大模型異常檢測方法、系統、設備及介質是由邱玲;王琦;李振宇;王振利;李巖;孫志周;任佳穎;許榮浩;周大洲;孟海磊;劉廣秀;孟健;賈昭鑫;張海龍;薛凱文設計研發完成，并于2024-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力設備多模態大模型異常檢測方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電力設備多模態大模型異常檢測方法、系統、設備及介質。該方法包括：獲取通用電力場景的通用異常檢測視覺子模型、通用文本編碼器和通用語言子模型；基于通用異常檢測視覺子模型、通用文本編碼器和通用語言子模型，以及目標電力場景的第二樣本圖像、第二樣本圖像關聯的第二提示文本、第二樣本圖像關聯的第二異常檢測問題文本、第二樣本圖像關聯的第二異常檢測定位標簽和第二樣本圖像關聯的第二異常檢測答案標簽，獲取目標電力場景的電力設備多模態大模型；采用目標電力場景的電力設備多模態大模型對目標電力場景的待檢測圖像進行異常檢測。本發明實施例可以提高電力設備多模態大模型的構建效率和待檢測圖像的異常檢測準確度。

本發明授權一種電力設備多模態大模型異常檢測方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電力設備多模態大模型異常檢測方法，其特征在于，包括：獲取通用電力場景的通用異常檢測視覺子模型、通用文本編碼器和通用語言子模型；其中，所述通用異常檢測視覺子模型、所述通用文本編碼器和所述通用語言子模型采用通用電力場景的第一樣本圖像、與第一樣本圖像關聯的第一提示文本、第一異常檢測問題文本、第一異常檢測定位標簽和第一異常檢測答案標簽進行訓練得到；將目標電力場景的第二樣本圖像和第二樣本圖像關聯的第二提示文本輸入通用異常檢測視覺子模型得到第二異常檢測定位預測結果，并采用第二異常檢測定位預測結果和第二樣本圖像關聯的第二異常檢測定位標簽對所述通用異常檢測視覺子模型中的通用特征提取適配網絡和通用檢測定位層進行更新，得到目標異常檢測視覺子模型；將所述第二樣本圖像和所述第二提示文本輸入所述目標異常檢測視覺子模型得到目標融合特征，并將第二樣本圖像關聯的第二異常檢測問題文本輸入所述通用文本編碼器得到通用問題文本特征，且對所述目標融合特征和所述通用問題文本特征進行融合得到第二特征融合結果；將所述第二特征融合結果輸入所述通用語言子模型得到第二異常檢測答案預測結果，并采用所述第二異常檢測答案預測結果和所述第二樣本圖像關聯的第二異常檢測答案標簽對所述通用文本編碼器和所述通用語言子模型進行更新，得到目標電力場景的目標文本編碼器和目標語言子模型；其中，目標電力場景的電力設備多模態大模型包括所述目標異常檢測視覺子模型、所述目標文本編碼器和所述目標語言子模型；采用目標電力場景的電力設備多模態大模型對目標電力場景的待檢測圖像進行異常檢測；其中，所述通用電力場景可細分為特定場景，包括輸電場景、變電場景和配電場景；所述目標電力場景為所述通用電力場景中的任一特定場景；所述第一樣本圖像通過采集所述通用電力場景中的設備異常圖像并通過數據增強方法對所述通用電力場景中的設備異常圖像擴充得到；所述第二樣本圖像通過收集并擴充所述目標電力場景的設備異常圖像得到。

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