1.一种输电杆塔的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测输电杆塔对应的待检测图像；将所述待检测图像输入至预先训练好的检测模型，得到目标语义分割结果，所述目标语义分割结果为所述待检测输电杆塔中各个元件的受损信息，所述检测模型是基于训练数据对双分支语义分割网络模型进行训练得到的，所述训练数据包括：输电杆塔对应的多个第一图像和所述多个第一图像对应的标注信息，所述双分支语义分割网络模型包括：语义分支的多个第一基本模块和空间分支的多个第二基本模块，每相邻两个第一基本模块和每相邻两个第二基本模块之间设置有双向注意力融合模块；在所述将所述待检测图像输入至预先训练好的检测模型，得到目标语义分割结果之前，所述方法还包括：针对每个第一图像，将所述第一图像输入至所述双分支语义分割网络模型中的骨干网络中，得到经过下采样处理的第二图像；将所述第二图像输入至所述语义分支的第一个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第五图像；将所述第二图像输入至所述空间分支的第一个第二基本模块，得到卷积处理之后的第六图像；将所述第五图像和所述第六图像输入至第一个双向注意力融合模块，得到融合后的第五图像对应的第二语义特征和所述第六图像对应的第一空间特征；将所述第二语义特征和所述第五图像输入至所述语义分支的第二个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第七图像；将所述第一空间特征和所述第六图像输入至所述空间分支的第二个第二基本模块，得到卷积处理之后的第八图像；将所述第七图像和所述第八图像输入至第二个双向注意力融合模块，得到融合后的第七图像对应的第三语义特征和所述第八图像对应的第二空间特征；将所述第三语义特征和所述第七图像输入至所述语义分支的第三个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第三图像；将所述第二空间特征和所述第八图像输入至所述空间分支的第三个第二基本模块，得到卷积处理之后的第四图像；将第三图像输入至所述双分支语义分割网络模型中的金字塔池化模块，得到包含多尺度信息的第一语义特征；将第四图像和所述第一语义特征输入至所述双分支语义分割网络模型中的特征融合模块，得到第一融合信息；根据各个第一图像对应的第一融合信息对应的语义分割结果和各个第一图像对应的标注信息，调整所述双分支语义分割网络模型中的参数，将调整后的所述双分支语义分割网络模型作为所述检测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对每个第一图像，将所述第一图像输入至所述双分支语义分割网络模型中的骨干网络中，得到经过下采样处理的第二图像之前，所述方法还包括：获取所述输电杆塔对应的所述多个第一图像和所述多个第一图像对应的标注信息。
3.一种输电杆塔的异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待检测输电杆塔对应的待检测图像；确定模块，用于将所述待检测图像输入至预先训练好的检测模型，得到目标语义分割结果，所述目标语义分割结果为所述待检测输电杆塔中各个元件的受损信息，所述检测模型是基于训练数据对双分支语义分割网络模型进行训练得到的，所述训练数据包括：输电杆塔对应的多个第一图像和所述多个第一图像对应的标注信息，所述双分支语义分割网络模型包括：语义分支的多个第一基本模块和空间分支的多个第二基本模块，每相邻两个第一基本模块和每相邻两个第二基本模块之间设置有双向注意力融合模块；在将所述待检测图像输入至预先训练好的检测模型，得到目标语义分割结果之前，所述确定模块，还用于：针对每个第一图像，将所述第一图像输入至所述双分支语义分割网络模型中的骨干网络中，得到经过下采样处理的第二图像；将所述第二图像输入至所述语义分支的第一个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第五图像；将所述第二图像输入至所述空间分支的第一个第二基本模块，得到卷积处理之后的第六图像；将所述第五图像和所述第六图像输入至第一个双向注意力融合模块，得到融合后的第五图像对应的第二语义特征和所述第六图像对应的第一空间特征；将所述第二语义特征和所述第五图像输入至所述语义分支的第二个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第七图像；将所述第一空间特征和所述第六图像输入至所述空间分支的第二个第二基本模块，得到卷积处理之后的第八图像；将所述第七图像和所述第八图像输入至第二个双向注意力融合模块，得到融合后的第七图像对应的第三语义特征和所述第八图像对应的第二空间特征；将所述第三语义特征和所述第七图像输入至所述语义分支的第三个第一基本模块，得到卷积和下采样处理之后的第三图像；将所述第二空间特征和所述第八图像输入至所述空间分支的第三个第二基本模块，得到卷积处理之后的第四图像；将第三图像输入至所述双分支语义分割网络模型中的金字塔池化模块，得到包含多尺度信息的第一语义特征；将第四图像和所述第一语义特征输入至所述双分支语义分割网络模型中的特征融合模块，得到第一融合信息；根据各个第一图像对应的第一融合信息对应的语义分割结果和各个第一图像对应的标注信息，调整所述双分支语义分割网络模型中的参数，将调整后的所述双分支语义分割网络模型作为所述检测模型。
4.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述权利要求1至2任一项所述的方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述权利要求1至2任一项所述的方法。
