本技术涉及图像处理，特别是涉及一种输电线路金具销的识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、随着经济发展和生活水平的提高，社会对于电力需求也呈现出持续上升的趋势，为确保电力能安全、高效地传输到用电地点，需要对输电线路进行定期质检。而金具销是输电线路中的重要部件之一，金具销用于连接输电线路中的电线、导线或绝缘子等元件，将它们固定在输电塔上。
2、传统技术中，由于输电线路往往跨越复杂的地理环境、例如山区、水域和城市高空等，员工前往高空对输电线路的金具销进行质检的安全风险较高，且费时费力，所以通过高清摄像头、无人机等设备对输电线路进行空中质检。然而，金具销尺寸较小，难以识别，若是因受到天气和拍照水平的影响而导致采集得到的图像质量和分辨率较低，则更加剧了输电线路金具销的识别准确性的降低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高输电线路金具销的识别准确性的输电线路金具销的识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本技术提供了一种输电线路金具销的识别方法。所述方法包括：
3、将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；
4、通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型；
5、基于所述训练集和所述验证集，对所述初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；
6、通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果；所述金具销识别结果用于表征所述输电线路中的金具销是否缺失。
7、在其中一个实施例中，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
8、对通道注意力模型和空间注意力模型进行级联处理，得到卷积注意力模块；
9、将初始特征融合模块中的卷积模块更新为所述卷积注意力模块，以及通过空洞卷积和注意力机制对所述初始特征融合模块中的空间金字塔池化模块和特征信息传输模块进行更新处理，得到所述特征融合模块。
10、在其中一个实施例中，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
11、获取初始特征增强模块；
12、对所述初始特征增强模块进行重参数化处理，得到所述特征增强模块；
13、其中，所述特征增强模块在训练阶段和推理阶段，对所述特征增强模块中的分支卷积层采用不同的参数部署模式；所述推理阶段的第一参数部署模式所需的计算量少于所述训练阶段的第二参数部署模式所需的计算量。
14、在其中一个实施例中，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
15、通过卷积神经网络，对初始特征提取模块中的下采样模块进行更新处理，得到所述特征提取模块；
16、通过多个具备不同尺度的感受野的检测层，构建得到所述目标检测模块。
17、在其中一个实施例中，通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果，包括：
18、通过所述特征提取模块，对所述测试集中各初始图像进行特征提取处理，得到各所述初始图像的特征图；
19、通过所述特征融合模块，对所述特征图进行特征融合处理，得到各所述初始图像的融合后特征图；
20、通过所述特征增强模块，对所述融合后特征图进行特征增强处理，得到各所述初始图像的增强后特征图；
21、通过所述目标检测模块，对所述增强后特征图进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果。
22、在其中一个实施例中，金具销识别结果包括识别框和所述识别框对应的金具销识别结果；
23、在将所述测试集输入到所述金具销识别模型中，得到所述输电线路的金具销识别结果之后，还包括：
24、根据所述识别框和所述测试集对应的标注框，得到所述金具销识别模型的识别框评价结果；
25、根据所述金具销识别结果和所述标注框对应的金具销标注结果，得到所述金具销识别模型的准确度评价结果；
26、根据所述准确度评价结果和所述识别框评价结果，更新所述金具销识别模型。
27、第二方面，本技术还提供了一种输电线路金具销的识别装置。所述装置包括：
28、图像采集模块，用于将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；
29、模型构建模块，用于通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型；
30、模型训练模块，用于基于所述训练集和所述验证集，对所述初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；
31、目标检测模块，用于通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果；所述金具销识别结果用于表征所述输电线路中的金具销是否缺失。
32、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
33、将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；
34、通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型；
35、基于所述训练集和所述验证集，对所述初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；
36、通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果；所述金具销识别结果用于表征所述输电线路中的金具销是否缺失。
37、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
38、将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；
39、通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型；
40、基于所述训练集和所述验证集，对所述初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；
41、通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果；所述金具销识别结果用于表征所述输电线路中的金具销是否缺失。
42、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
43、将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；
44、通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型；
45、基于所述训练集和所述验证集，对所述初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；
46、通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果；所述金具销识别结果用于表征所述输电线路中的金具销是否缺失。
47、上述输电线路金具销的识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，将获取到的输电线路的初始图像划分为训练集、验证集和测试集；通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建输电线路的待训练的初始金具销识别模型；基于训练集和验证集，对初始金具销识别模型进行训练，得到经训练的金具销识别模型；通过金具销识别模型，对测试集进行目标检测处理，得到输电线路的金具销识别结果；金具销识别结果用于表征输电线路中的金具销是否缺失。采用本方法，通过经训练的金具销识别模型，对输电线路的图像进行针对金具销的目标检测处理，并通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块来全面提升金具销识别模型对图像的处理能力，从而提高输电线路金具销的识别准确性。
1.一种输电线路金具销的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过特征提取模块、特征融合模块、特征增强模块和目标检测模块，构建所述输电线路的待训练的初始金具销识别模型之前，还包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述金具销识别模型，对所述测试集进行目标检测处理，得到所述输电线路的金具销识别结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述金具销识别结果包括识别框和所述识别框对应的金具销识别结果；
7.一种输电线路金具销的识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
