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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司;合肥工业大学;中国电力科学研究院有限公司;国网电力科学研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策故障检测方法，包括以下步骤：获取二维图像和三维点云数据；确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维图像进行图像目标定位以及应用二维图像和三维点云数据进行跨模态融合目标定位；根据目标定位，判断可能故障位置；并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像；当应用图像目标定位时，二维故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析；当应用跨模态融合目标定位时，将不同空间尺度的图像、原始二维图像和三维点云数据再次进行跨模态融合，进行三维目标检测定位；完成对特高压变电站故障的多尺度重决策；本发明能够提高故障检测的准确性。

主权项：1.一种特高压变电站空天地多尺度重决策故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取二维图像和三维点云数据；S20，确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维图像进行图像目标定位以及应用二维图像和三维点云数据进行跨模态融合目标定位；S30，根据目标定位，判断可能故障位置；并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像；S40，当应用图像目标定位时，二维故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析；当应用跨模态融合目标定位时，将不同空间尺度的图像、原始二维图像和三维点云数据再次进行跨模态融合，进行三维目标检测定位；完成对特高压变电站故障的多尺度重决策；其中，在步骤S20中，应用二维图像和三维数据进行跨模态融合目标定位包括以下步骤：S221，对三维点云数据和二维图像分别进行特征提取，并将两种模态特征分别依次通过三维区域提议网络和二维度区域提议网络，生成三维候选区域聚合和二维候选区域聚合；S222，将二维图像的特征和三维点云数据输入到2D-3D提议的转换器中，生成伪三维候选区域；S223，将所述伪三维候选区域和所述三维候选区域聚合结合，获取融合三维候选区域聚合；将所述融合三维候选区域聚合和所述二维候选区域聚合通过多模态跨目标融合模块进行跨模态融合；S224，使用所述多模态跨目标融合模块融合后的多层感知3D查询作为检测头执行三维目标检测定位；其中，多模态跨目标融合模块应用注意力机制；将融合三维候选区域聚合的特征作为多模态跨目标融合模块的查询，将二维候选区域的特征作为多模态跨目标融合模块的键和值；通过求取3D查询和2D键之间的点积计算注意力权重；将注意力权重对所有值的加权和定义为；通过前馈网络处理，生成融合的多层感知3D查询；生成融合的多层感知3D查询，通过以下公式获取： ； ； ；式中，Attn为表示跨模态查询和键之间的点积计算，、和分别为注意力机制的查询、键和值，为融合后多层感知3D查询，为神经网络。

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