针对电力设备智能检测及维护系统中存在的算法效率低下,准确率不足等问题,提出一种基于改进深度学习的多模态融合检测算法。该算法通过引入注意力机制与迁移学习方法,实现对设备异常状态的准确识别。实验表明,改进后的算法在检测准确率上提升15.3%,运算速度提高28.7%,误报率降低至3.2%。同时,针对维护决策模块设计了自适应优化策略,显著提升系统的整体性能,为电力设备智能运维提供新的技术方案。
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