【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力设备目标检测，尤其是指一种电力设备目标检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着电力行业的快速发展，电力设备的种类越来越多，传统的巡检工作依赖于人工进行逐一检查，不仅耗时耗力且效率低下；并且，由于多元异构设备种类和结构的多样性，每种电力设备的运行参数和故障状态均不相同，巡检人员需要熟悉并掌握各种设备的运行参数和故障状态，然而，由于人的认知能力和记忆力有限，巡检人员难以准确掌握所有电力设备的参数和故障状态，这会使得巡检过程中极易出错。因此，机器学习逐渐被用于电力设备巡检，在使用机器学习对电力设备进行巡检时，需要先识别待检测图像中的电力设备类别，基于该电力设备的类别获取相应的故障检测运行参数，再基于采集的运行参数判断该电力设备是否发生故障，如果无法准确识别电力设备的类别，会导致采集的运行参数不准确，从而使得故障检测结果也不准确，因此，如何准确识别巡检图像中的电力设备类别是非常重要的。
2、现有的电力设备识别方法先利用特征提取网络对包含电力设备的图像进行特征提取，之后利用分类器基于提取的特征信息对输...
【技术保护点】
1.一种电力设备目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，将所有通道上的特征图输入所述通道重排子模块中的通道重排单元进行通道拼接，输出所述通道重排子模块的特征图包括：
3.根据权利要求1所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，所述池化模块为空间金字塔池化模块，其包括沿正传播方向依次串联的第一卷积子模块、第二无参数注意力子模块、第一池化子模块、第二池化子模块、第三池化子模块和第二卷积子模块。
4.根据权利要求3所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，将所述第一特征图输入至所述池化模块进...
【技术特征摘要】
1.一种电力设备目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，将所有通道上的特征图输入所述通道重排子模块中的通道重排单元进行通道拼接，输出所述通道重排子模块的特征图包括：
3.根据权利要求1所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，所述池化模块为空间金字塔池化模块，其包括沿正传播方向依次串联的第一卷积子模块、第二无参数注意力子模块、第一池化子模块、第二池化子模块、第三池化子模块和第二卷积子模块。
4.根据权利要求3所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，将所述第一特征图输入至所述池化模块进行池化，输出第二特征图包括：
5.根据权利要求1所述的电力设备目标检测方法，其特征在于，所述分...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖春，任宇路，高晋峰，姚俊峰，曹琼，卢建生，杨晓霞，赵清英，王璐，高岱峰，贾杏平，薛盈，王雪瑶，魏莉景，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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