一种基于对比学习和改进CRNN的二次回路端子图像识别方法

本发明属于电力系统二次回路健康状态评估技术领域，具体涉及一种基于对比学习和改进CRNN的二次回路端子图像识别方法，该方法包括：步骤1：通过对比学习对电力系统二次回路端子排样本数据进行预训练；步骤2：利用残差神经网络对CRNN的特征提取层进行改进；步骤3：在步骤2的基础上引入ECA‑Net高效通道注意力网络，构建基于对比学习与改进CRNN的二次回路端子识别模型。本发明方法能够准确识别二次回路端子排图像，极大提高图像识别精度、检测准确度及检测效率。