一种面向电力遥感数据的轻量级风险目标检测方法及设备

本发明涉及一种面向电力遥感数据的轻量级风险目标检测方法及设备，包括如下步骤：采集电力遥感图像并进行标注；对标注后的图像进行预处理；构建风险目标预测模型：基于YOLOv5模型，在其主干网络引入深度可分离卷积机制；将图像划分成若干网格后输入预测模型，预测落入网格的目标的边界框位置和类别，每个网格预测出多个边界框；基于CIoU的非极大抑制算法，对每个网格的多个预测边界框进行筛选，得到筛选出的最佳边界框，确定目标的位置及类别。本发明优点：通过优化YOLOv5模型的网络结构和损失函数，减少模型的计算量和参数量，提高实时性和部署效率。引入基于CIoU的非极大值抑制算法，优化目标检测的精度和定位准确性。