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申请/专利权人：合肥工业大学;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;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目标检测方法，包括：获取二维模态数据和三维点云模态数据；确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维模态数据进行图像目标定位以及应用二维模态数据和三维点云模态数据进行跨模态特征级联融合，进行三维目标检测定位；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；应用目标定位对应的检测定位网络，对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析，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识别精度。

主权项：1.一种特高压变电站空天地多尺度重决策目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取二维模态数据和三维点云模态数据；其中，二维模态数据包括可见光和红外模态数据；S20，确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维模态数据进行图像目标定位以及应用二维模态数据和三维点云模态数据进行跨模态特征级联融合，进行三维目标检测定位；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，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；当应用三维目标检测定位时，将不同空间尺度的二维模态数据、原二维模态数据和三维点云模态数据再次进行跨模态特征级联融合，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，应用二维模态数据和三维点云模态数据进行跨模态特征级联融合，进行三维目标检测定位，包括以下步骤：S221，单模态特征提取模块，用于对点云、可见光和红外模态数据分别通过点云、可见光和红外特征提取模块进行单模态特征提取；S222，跨模态特征级联融合模块，用于基于两个交叉注意力模块以残差级联的方式逐步融合点云特征、可见光特征和红外特征，获取跨模态级联融合特征；S223，三维目标检测定位模块，用于基于所述跨模态级联融合特征，通过目标检测模块预测目标类别和三维位置，并计算与标签间的损失进行优化。

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