一种面向电力巡检场景的图像识别方法

本发明涉及一种面向电力巡检场景的图像识别方法，包括：获取电力巡检图像数据并进行数据增强处理，利用生成对抗网络实现数据扩增，通过标注构建电力巡检图像数据集，并进行样本平衡处理；针对预先在大规模数据集上训练好的卷积神经网络模型，利用电力巡检图像数据集进行微调；获取待识别的电力巡检场景图像并输入卷积神经网络模型，以残差连接的方式提取图像的多尺度特征，通过级联融合或加权融合得到高维的融合特征，通过注意力机制提高对感兴趣区域的关注度，利用多个模型进行识别，通过将多个模型的识别结果融合，得到最终的图像识别结果。与现有技术相比，本发明具有在体量较小的电力巡检图像数据上表现良好、误检率和漏检率低等优点。