本科技成果重点研究输电线路涉鸟故障识别与诊断技术。主要研究内容包括：①研究在复杂电力场景中涉鸟故障相关目标的提取方法，主要包括基于多感受野、注意力机制的VGG特征提取算法。在此基础上，采用主、辅分类相结合的多任务损失函数用以提升算法的识别精度，实现输电线路涉鸟故障相关目标的分类识别与定位提取；②基于鸟巢、鸟啄、鸟粪等涉鸟害的识别定位结果，获取鸟巢与绝缘子预测框坐标，研究并构建表征鸟巢类故障严重程度的水平间距指数，根据鸟巢与绝缘子的水平间距特征参量，进一步判定鸟巢类故障的严重等级；③获取鸟啄痕迹、鸟粪污迹的掩膜图像，获取鸟啄痕迹、鸟粪污迹的模板图像以进行相似性度量实现鸟啄痕迹、鸟粪污迹的精准识别，完成是否存在鸟啄或鸟粪类故障的判定。
本科技成果涉及的成果体现形式具体包含：已发表论文3篇，其中SCI二区期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Mesurement》收录检索1篇，EI期刊《电网技术》和《电工技术学报》收录检索2篇；已授权国家发明专利4项。