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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司韶关供电局
摘要：本发明公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取变电设备的红外图像，并加载变电设备识别模型；将变电设备的红外图像输入至变电设备识别模型进行检测，得到预测边界框；其中，变电设备识别模型包括轻量级主干网络，轻量级主干网络包括嵌入了特征强化模块的MBConv模块，特征强化模块是基于坐标注意力机制建立的，用于同时获取红外图像的通道维度信息和空间维度信息，并且学习自适应的通道权重，强化在通道信息与空间信息的特征表达能力。本发明使用轻量级的主干网络，减少网络参数量，在轻量级主干网络中融入特征强化模块，提高捕捉与特定场景变电设备相关的通道空间信息的能力，提高变电设备识别模型的识别效率和准确性。
主权项：1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：获取变电设备的红外图像，并加载所述变电设备的红外图像对应的变电设备识别模型；将所述变电设备的红外图像输入至所述变电设备识别模型进行检测，得到所述红外图像中变电设备的预测边界框；其中，所述变电设备识别模型包括轻量级主干网络、特征融合网络和预测网络，所述轻量级主干网络包括起始模块、多个MBConv模块和多个不含注意力机制的Fused-MBConv模块，其中，所述多个MBConv模块和所述多个不含注意力机制的Fused-MBConv模块基于预设堆叠方式组合；所述起始模块用于对所述红外图像进行初步处理和特征提取；所述MBConv模块用于对所述起始模块输出的特征图进行进一步的特征提取；所述MBConv模块中嵌入了特征强化模块，所述特征强化模块是基于坐标注意力机制建立的，用于同时获取所述红外图像的通道维度信息和空间维度信息，并且学习自适应的通道权重，强化在通道信息与空间信息的特征表达能力；所述Fused-MBConv模块用于优化参数数量的同时保持模型的性能。
全文数据：
权利要求：
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