摘要
本申请公开了一种变电站设备检测及巡视方法、装置、设备及介质,涉及变电站巡检技术领域,用于解决现有技术存在的缺陷识别精准度较低等技术问题。所述方法包括:对目标变电站设备进行多模态数据采集,获得目标多源检测数据;采用训练后的故障识别模型对目标多源检测数据进行故障识别,获得识别结果;其中,训练后的故障识别模型包括LSTM层、Transformer层、特征融合层和输出层,LSTM层与Transformer层并行;将识别结果与预设的故障模式库中的故障模式数据进行匹配,确定目标变电站设备是否发生故障;若确定目标变电站设备发生故障,则触发预警,并生成故障诊断报告,所以,可以通过多模态数据融合技术与智能算法的深度结合,以大大提高缺陷识别的精准度。