基于迁移学习的电力作业安全隐患小样本快速识别方法

本申请属于人工智能领域，具体涉及基于迁移学习的电力作业安全隐患小样本快速识别方法。旨在解决现有深度学习模型在复杂电力作业环境中小样本数据下，安全隐患识别的准确性、鲁棒性及响应速度受限的问题。该方法包括：获取电力作业现场图像或视频数据；构建并预训练迁移学习基础模型以提取通用视觉特征。本申请通过上述技术方案，能够显著提升电力作业安全隐患识别效率和准确性，克服对大规模标注数据的依赖，缩短模型开发周期，提升鲁棒性与适应性，从而全面提升电力作业安全管理水平。