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摘要：本发明公开一种火灾隐患检测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取从电力作业现场采集的目标图像，并通过多头注意力自卷积机制对目标图像进行自卷积处理，得到自卷积核；通过自卷积核对目标图像进行卷积处理，得到的目标特征图；基于特征提取层，从目标特征图中提取不同层级的特征图；通过CBAM注意力机制对不同层级的特征图进行特征增强，得到不同层级的增强特征图；通过特征融合层对不同层级的增强特征图进行特征融合处理，得到不同尺度的融合特征图；通过预测特征层对不同尺度的融合特征图进行火灾隐患检测。本发明在火灾隐患检测模型中新引入了多头注意力机制和CBAM注意力机制，提高了火灾隐患检测的准确性。
主权项：1.一种火灾隐患检测方法，其特征在于，应用于部署有改进的火灾隐患检测模型的电子设备中，所述改进的火灾隐患检测模型至少包括设置在特征提取层之前的多头注意力自卷积机制、设置在特征提取层和特征融合层之间的CBAM注意力机制和预测特征层，所述方法包括：获取从电力作业现场采集的目标图像，并通过所述多头注意力自卷积机制对所述目标图像进行自卷积处理，得到包括目标图像相关信息的自卷积核；通过所述自卷积核对所述目标图像进行卷积处理，得到所述目标图像对应的目标特征图；基于所述特征提取层，从所述目标特征图中提取不同层级的特征图；通过所述CBAM注意力机制对不同层级的特征图进行特征增强，得到不同层级的增强特征图；通过所述特征融合层对所述不同层级的增强特征图进行特征融合处理，得到不同尺度的融合特征图；通过所述预测特征层对所述不同尺度的融合特征图进行火灾隐患检测，得到火灾隐患检测结果。
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