一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法

本发明提供了一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法，包括：构建包含骨架超网络和特征融合超网络的隐患检测超网络，并通过基于重要性参数的智能剪裁，选择性移除不重要的候选操作，优化超网络结构。其次，针对每一层的权重和激活值，定义数值精度候选集合，并通过Gumbel‑Softmax机制进行数值精度的随机采样和动态调整，确保每层神经网络的精度配置能够在训练过程中自适应优化。通过贪心算法对骨架超网络和特征融合超网络进行精简，得到满足精度和计算复杂度要求的轻量化隐患检测模型。本发明方法能够有效降低计算开销，提高隐患检测模型的推理效率，适用于资源受限的嵌入式设备和边缘计算场景。