一种基于级联跨层残差Transformer的输电通道异物智能识别方法

本发明公开了一种基于级联跨层残差Transformer的输电通道异物智能识别方法，涉及计算机视觉与电力智能巡检技术领域。包括以下步骤：预处理输电线路通道图像数据集，并处理得到图像特征；将图像特征输入到Transformer编码器中，编码器包括多个层级，并构建级联跨层残差网络，在各层级间建立跨层信息通路，通过门控KV‑reuse机制动态融合不同层的键值对；通过双分支自适应融合模块融合来自不同层级的特征，得到融合特征；将融合特征通过全连接层和softmax函数处理，输出异物隐患类别概率。本发明通过门控KV‑reuse机制与双分支自适应融合模块显式强化浅层关键特征，并结合细粒度对比损失，解决输电通道场景下样本稀少的异物高精度识别难题，提升电网运维智能化水平。