面向电能表流水线的目标检测方法、系统、设备及介质

本发明提供了一种面向电能表流水线的目标检测方法、系统、设备及介质，其属于目标检测技术领域，包括：获取实时采集的电能表流水线图像；基于获得的电能表流水线图像，利用预先训练的基于深度学习的目标检测模型，获得目标检测结果；其中，目标检测模型具体执行如下处理过程：基于电能表流水线图像，利用基于ELAN模块的骨干网络进行特征提取，获得若干不同尺度的特征图，在骨干网络中，利用带有RepConv的CSPNet对原始ELAN模块中的卷积进行替换，并结合在线卷积重参数化进行调整；基于获得的若干不同尺度的特征图，利用预先构建的结合位置信息的颈部网络进行特征融合，获得融合特征；基于获得的融合特征，利用耦合的基于重参数化卷积的检测头，获得目标检测结果。