电力全景数字视网膜系统、控制方法、装置、设备及介质

专利主权项内容

1.一种电力全景数字视网膜系统，其特征在于，包括：视觉监测终端，布置在各个电力作业场景下，用于采集作业现场的多模态图像/视频数据并将多模态图像/视频数据上传至统一视频平台或边缘物联代理；人工智能平台，包括总部人工智能平台和若干区域人工智能平台，所述总部人工智能平台部署有样本库和模型库，若所述视觉监测终端将多模态图像/视频数据上传至所述统一视频平台，则所述区域人工智能平台接收所述统一视频平台上传的多模态图像/视频数据，并通过归集的方式上传至所述总部人工智能平台中的样本库，所述总部人工智能平台的模型库中存储有多模态电力图像/视频大模型，通过所述总部人工智能平台的样本库中的数据对所述多模态电力图像/视频大模型进行训练，并把训练好的所述多模态电力图像/视频大模型下发至所述区域人工智能平台，所述区域人工智能平台根据训练好的所述多模态电力图像/视频大模型，结合本区域采集到的数据，对所述多模态电力图像/视频大模型进行微调，基于微调后的所述多模态电力图像/视频大模型生成专用小模型，并把专用小模型下发至对应的所述边缘物联代理；电力全景数字视网膜平台，用于接收电力作业场景发送的业务指令，分析所述业务指令，判断向所述区域人工智能平台还是所述边缘物联代理发送所述业务指令，若向所述区域人工智能平台发送所述业务指令，则所述区域人工智能平台向所述统一视频平台调用所述视觉监测终端上传的实时多模态图像/视频数据，根据所述业务指令和所述实时多模态图像/视频数据调用训练好的所述多模态电力图像/视频大模型进行推理识别得到并返回识别结果，若向所述边缘物联代理发送所述业务指令，则控制所述视觉监测终端将采集的所述实时多模态图像/视频数据发送至所述边缘物联代理，所述边缘物联代理根据所述实时多模态图像/视频数据和所述专用小模型进行推理识别得到并返回识别结果。