一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法

本发明公开了一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法，涉及电力设备技术领域，包括利用激光雷达和相机获取输变电设备数据并进行标定，得到标定后的输变电设备数据；利用目标检测器对所述标定后的输变电设备数据进行目标检测，得到检测结果；基于所述检测结果进行数据融合，得到观测集；将所述观测集输入BiLSTM网络中进行输变电设备状态分类并对所述BiLSTM网络进行优化，得到输变电设备的状态评估结果。本发明采用多角度联合校准技术，分别应用YOLOv8目标检测器对激光和视觉数据进行图像分类，并采用双向长短期记忆BiLSTM模型对检测到的目标进行质量评估，并使用Adam优化器进行超参数优化，提高了质量检测的准确率。