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本发明属于高压输电线路故障检测技术领域，公开了一种输电线路中多类目标故障检测方法、系统、设备及介质，利用无人机巡检视频制作训练样本和测试样本；其次，在YOLOv5算法框架基础上，通过引入空间与通道卷积注意力模型以抑制复杂背景的干扰；将YOLOv5中neck部位FPN+PAN结构改为BiFPN结构，并设计了多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块，以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力，构建检测模型；输出检测结果；为验证算法的检测精度和实时性，将其与YOLOv5s进行比较。相比于YOLOv5s算法，本发明对输电线路中多类目标故障的检测精准度和召回率都是最高，同时该算法具有较好的实时性。

本发明公开了基于皮尔逊系数的柔直输电线路雷击干扰识别方法，具体包括如下步骤：步骤1，采集保护元件启动后0.25ms到保护元件启动后1.25ms时间窗内电压电流数据，并求出线模电流；步骤2，计算步骤1得到线模电流与对应的时间量之间的皮尔逊相关系数γ；步骤3，若γ>γset则判断为故障；若γ<γset则判断为发生雷击干扰。该方法通过获取保护测点处线模电流与时间量之间的皮尔逊相关系数，可以对故障和雷击干扰进行准确区分。