摘要
本发明公开了一种适用于无人机采集数据的基于多模态正常样本学习的变电设备缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取变电站设备的多模态数据并进行预处理；步骤2、从步骤1预处理后的多模态数据提取和融合特征得到特征集；然后将特征集划分为训练集、验证集；步骤3、采用机器学习模型，利用训练集、验证集进行正常样本学习，得到正常分类模型；步骤4、将待检测的变电站设备多模态数据提取特征后再与正常分类模型进行对比，通过差异分析判断待检测的变电站多模态数据中是否含有缺陷特征。本发明可提高检测的准确性，减少了人工干预，降低对缺陷样本的依赖，具有适应性强的优点。
