基于迁移学习和多教师蒸馏电力操作违规识别方法及系统

本发明涉及基于迁移学习和多教师蒸馏电力操作违规识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域。包括：通过结合掩码‑重建预训练模型和对比学习预训练模型，以及多教师蒸馏策略，实现了将大型模型在全局和局部特征识别上的优势转移到小型模型中。这一方法不仅显著提升了模型的识别准确率，还保障了模型能够在电力系统边缘设备上高效部署，满足了对计算资源和存储空间有限制的环境需求。因此，本发明在维持模型轻量化的同时，增强了对违规操作的检测效能。