GIS多源局放模式的识别方法、装置、设备、存储介质

本发明提出了GIS多源局放模式的识别方法、装置、设备、存储介质，属于计算机视觉领域，该方法包括：基于ShuffleNetV2网络构建YOLOv5模型的主干网络，基于混洗单元的数量和排列方式从网络中大量的ShuffleNetV2模块中识别出多个目标模块，通过分支替换移除了目标模块中冗余的卷积核为1×1的第一卷积层，减少了卷积计算的计算量；将待测PRPD图谱输入至YOLOv5模型，由于减少第一卷积层，提取出的模块混合特征图的通道数较少，通过第一注意力模块增加的高维语义信息的关注度，确保高维语义信息的识别准确率，提高了YOLOv5模型通过特征融合和模型预测得到的多源局放模式识别结果的准确性。