摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电缆缺陷检测方法及系统，通过从多模态数据采集装置获取电缆检测数据；对电缆检测数据进行标准化处理及时间维度对齐操作，得到归一化的多模态数据集；采用卷积神经网络对多模态数据集进行特征提取，通过交替执行三次卷积操作与池化操作生成初步特征集；根据初步特征集获取多模态特征向量，通过注意力权重计算模块生成各模态特征的动态权重分布；基于动态权重分布对多模态特征向量进行加权融合，得到融合特征集；判断融合特征集中是否包含工况参数特征向量，若融合特征集中包含工况参数特征向量，则将融合特征集输入长短期记忆网络进行时间序列建模。本发明有效提高了电力系统的安全可靠性。
