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龙图腾网恭喜国网智能科技股份有限公司申请的专利一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411719259.1，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质是由邱玲;王琦;李振宇;王振利;李岩;孙志周;任佳颖;许荣浩;周大洲;孟海磊;刘广秀;孟健;贾昭鑫;张海龙;薛凯文设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质。该方法包括：获取通用电力场景的通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型；基于通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型，以及目标电力场景的第二样本图像、第二样本图像关联的第二提示文本、第二样本图像关联的第二异常检测问题文本、第二样本图像关联的第二异常检测定位标签和第二样本图像关联的第二异常检测答案标签，获取目标电力场景的电力设备多模态大模型；采用目标电力场景的电力设备多模态大模型对目标电力场景的待检测图像进行异常检测。本发明实施例可以提高电力设备多模态大模型的构建效率和待检测图像的异常检测准确度。

本发明授权一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力设备多模态大模型异常检测方法，其特征在于，包括：获取通用电力场景的通用异常检测视觉子模型、通用文本编码器和通用语言子模型；其中，所述通用异常检测视觉子模型、所述通用文本编码器和所述通用语言子模型采用通用电力场景的第一样本图像、与第一样本图像关联的第一提示文本、第一异常检测问题文本、第一异常检测定位标签和第一异常检测答案标签进行训练得到；将目标电力场景的第二样本图像和第二样本图像关联的第二提示文本输入通用异常检测视觉子模型得到第二异常检测定位预测结果，并采用第二异常检测定位预测结果和第二样本图像关联的第二异常检测定位标签对所述通用异常检测视觉子模型中的通用特征提取适配网络和通用检测定位层进行更新，得到目标异常检测视觉子模型；将所述第二样本图像和所述第二提示文本输入所述目标异常检测视觉子模型得到目标融合特征，并将第二样本图像关联的第二异常检测问题文本输入所述通用文本编码器得到通用问题文本特征，且对所述目标融合特征和所述通用问题文本特征进行融合得到第二特征融合结果；将所述第二特征融合结果输入所述通用语言子模型得到第二异常检测答案预测结果，并采用所述第二异常检测答案预测结果和所述第二样本图像关联的第二异常检测答案标签对所述通用文本编码器和所述通用语言子模型进行更新，得到目标电力场景的目标文本编码器和目标语言子模型；其中，目标电力场景的电力设备多模态大模型包括所述目标异常检测视觉子模型、所述目标文本编码器和所述目标语言子模型；采用目标电力场景的电力设备多模态大模型对目标电力场景的待检测图像进行异常检测；其中，所述通用电力场景可细分为特定场景，包括输电场景、变电场景和配电场景；所述目标电力场景为所述通用电力场景中的任一特定场景；所述第一样本图像通过采集所述通用电力场景中的设备异常图像并通过数据增强方法对所述通用电力场景中的设备异常图像扩充得到；所述第二样本图像通过收集并扩充所述目标电力场景的设备异常图像得到。

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