一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法

本发明涉及一种基于多模态深度融合的电缆缺陷监测及风险分级方法，包括：获取视觉模态数据并进行几何校正以及自适应光照增强处理，获取传感器时序模态数据进行标准化处理；对预处理后的视觉模态数据中提取图像缺陷，将图像缺陷量化为几何参数，将几何参数构成几何特征向量；从各模态数据中提取表征设备深层状态的深度特征向量；对不同模态的深度特征向量进行拼接融合，输出最终融合特征向量；将最终融合特征向量与几何特征向量拼接，输入基于多层感知机的多任务决策网络中，得到电缆健康状态与量化评估结果。与现有技术相比，本发明具有增强早期故障特征识别度、多模态融合提取关联信息和量化健康状态评估与风险分级等优点。