1.一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

Step1：构建雾霾场景下的输电线路缺陷数据集；

Step2：采用图像雾化算法对输电线路缺陷数据集进行数据预处理；

Step3：构建一种雾霾场景下的输电线路缺陷识别算法，用于识别雾霾场景下输电线路的模糊目标和小尺寸缺陷，识别雾霾场景输电线路多尺寸缺陷时采用的模块包括位置信息分组捕获卷积模块LGC、小目标缺陷的加强识别头PBS-Head、轻量级缺陷目标识别头SBF-Head、坐标注意力模块CA；

所述构建一种雾霾场景下的输电线路缺陷识别算法，用于识别雾霾场景下输电线路的模糊目标和小尺寸缺陷的具体步骤为：Step3.1：采用了位置信息分组捕获卷积模块LGC，位置信息分组捕获卷积模块LGC对于输入的特征图F1，LGC模块对它进行一次SGCConv卷积，随后输入BN层和ReLU层得到特征图F2，接着将F2输入一个沿通道维度分割特征图的模块，该通道维度将特征图切分为两部分，一部分为不做处理的特征图F3，另外一部分特征图F4输入SGCConv卷积、BN层和ReLU层的组合，得到特征图F5，将特征图F5输入坐标注意力CA模块输出后输出特征图F6，接着将F6依次输入卷积层、BN层和ReLU层得到输出特征图F7，将F7与特征图F2、F3拼接，得到特征图F8，F8最后再经一层组卷积后得到LGC模块的最终输出特征图F9；

Step3.2：采用小目标缺陷的加强识别头PBS-Head加强特征图像中小尺寸的缺陷目标的识别效果，同时在推理过程中减少计算冗余和内存访问；

Step3.3：轻量级缺陷目标识别头SBF-Head在识别较大尺寸的缺陷目标时，无需太高精度的识别头，因此能通过减少识别头的分支数，以减少网络参数量；

Step3.4：将Step3.2的SBF-Head和Step3.3的PBD-Head结合，构建输电线路缺陷识别网络的多尺度缺陷识别头模块；

Step3.5：结合Step3.4设计的多尺度输电线路缺陷识别模块和Step3.1设计的LGC模块，构建雾霾场景下的输电线路多尺寸缺陷识别算法网络；

Step4：在步骤Step3中构建的输电线路缺陷识别算法基础上进行算法训练和验证；

Step5：训练完成输电线路缺陷识别算法后，应用Step2预处理后的雾霾场景输电线路图像数据测试集，进行输电线路上缺陷识别测试。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，Step1构建雾霾场景下的输电线路缺陷数据集的过程中是通过无人机航拍或固定在输电杆塔上的摄像头对存在缺陷的输电线路进行图像的采集，并在输电线路缺陷图像采集完成后，对所有的输电线路缺陷图像按坐标和类别依次进行逐一的缺陷标注，以进行后续的算法训练。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，Step2中是通过numpy库和opencv库为输电线路缺陷数据集加雾，模拟雾霾情况下的输电线路场景，在雾的不同区域中引入随机的浓度变化。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，通过卷积模块LGC获取最终输出特征图F9的步骤为：Step3.1.1：将输电线路缺陷特征图F1经一个SGCConv卷积，SGCConv取出F1的1/2通道的特征图进行组卷积操作，另外一半通道的特征图进行卷积，最后，将SGCConv分别处理过的结果在通道维度上进行拼接，得到输出通道数为输入通道数的一半的特征图，最后将该输出特征图依次输入一个BN层和ReLU层，得到输电线路缺陷特征图F2；

Step3.1.2：将输电线路缺陷特征图F2在通道维度上分割为输入通道数的一半，分别得到通道数为F2通道数1/2的输电线路缺陷特征图F3和F4；

Step3.1.3：将输电线路缺陷特征图F4输入到一个SGCConv卷积中，随后再依次输入BN层和ReLU层，得到输出通道数为输入通道数的2倍的输电线路缺陷特征图F5；

Step3.1.4：将输电线路缺陷特征图F5输入至一个坐标注意力模块CA中，得到一个通道数不变的输电线路缺陷特征图F6；

Step3.1.5：将输电线路缺陷特征图F6进行卷积，得到一个输出通道数为输入通道数一半输电线路缺陷特征图F7；

Step3.1.6：将输电线路缺陷特征图F2、F3和F7在通道维度上进行拼接，得到一个通道数为F2、F3和F7通道数总和的输电线路缺陷特征图F8；

Step3.1.7：将输电线路缺陷特征图F8进行卷积，随后再依次输入BN层和ReLU层，得到一个输出通道数等于输入通道数的输电线路缺陷特征图F9。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，采用PBS-Head识别头识别输出特征图的步骤为：Step3.2.1：将输电线路缺陷特征图X1分别输入两个处理分支中进行输电线路缺陷的回归和分类；

Step3.2.2：将X1输入到PConv层中，得到输出通道数与输入通道数相等的输出输电线路缺陷特征图；再将该特征图输入ReLU层，得到输电线路缺陷特征图X2，将X2输入到卷积层，随后再输入BN层，得到输电线路缺陷特征图X3，最后，将特征图X3输入进行目标识别框回归的卷积，输出通道数为2的特征图X4，通道数2代表识别框的左上和右下坐标；

Step3.2.3：将X1输入到PConv层，得到输出通道数与输入通道数相等的输出结果，将该结果输入ReLU层，得到输电线路缺陷特征图X5，将X5输入卷积层，随后再输入BN层，得到输电线路缺陷特征图X6，最后，将特征图X6输入进行目标分类的卷积，输出通道数为输电线路缺陷分类数的特征图X7；

Step3.2.4：将Step3.1.2的输出特征图X4和Step3.1.3的输出特征图X7沿通道维度进行拼接，得到输出特征图X8，特征图X8的通道数为X4和X7通道数之和。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，采用轻量级缺陷目标识别头SBF-Head识别输出特征图的步骤为：Step3.3.1：将输电线路缺陷特征Y1输入一个输入分组数为2的SGCConv卷积，得到输出结果，输出通道数为输入通道数的一半，然后将结果输入ReLU层，得到输电线路缺陷特征图Y2；

Step3.3.2：将输电线路缺陷特征图Y2输入到卷积层，随后再输入一层BN层和一层ReLU层，得到输电线路缺陷特征图Y3,输出通道数等于输入通道数，尺寸变为原来的1/2；

Step3.3.3：将特征图Y3分别输入进行目标回归的卷积和进行目标分类的卷积，得到输出通道数为2输出特征图Y4和输出通道数为输电线路缺陷分类数的输出特征图Y5；

Step3.3.4：将Step3.3.3的输出特征图Y4和Y5沿通道维度进行拼接，得到输出特征图Y6。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的雾霾场景输电线路多尺寸缺陷识别方法，其特征在于，Step4在步骤Step3中构建的输电线路缺陷识别算法基础上进行算法训练和验证的步骤为：Step4.1：初始化该输电线路缺陷识别算法的训练次数、动量因子、批处理大小、优化器、学习率类型与初始学习率；

Step4.2：将经过Step1构建的输电线路缺陷识别数据集分为训练集、验证集和测试集进行算法训练；在每轮训练中，算法按批处理预设值抓取训练集中的输电线路缺陷识别数据进行训练，算法通过分类损失和回归损失反向传播进行算法内各个模块参数的优化，所述的回归损失函数使用WIoUv3损失函数，分类损失函数使用VFL函数；

Step4.3：在每轮训练完成后，同样按照批处理预设值抓取训练集中的输电线路缺陷识别数据进行验证，查看每轮训练的有效性；当算法训练至损失值趋于收敛时，输电线路缺陷识别算法训练结束。