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针对目前电力设备监测主要依靠传统的经典神经网络自动化监测方式,准确率低且难以挖掘图像的深层信息,设计了基于SE-Attention(squeeze excitation attention)图像识别模型的电力设备监测系统。在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)基础上,结合SE-Net(squeeze excitation network)网络提取图像局部特征,采用深度学习中的行注意力机制、列注意力机制和通道注意力机制增加局部故障信息的权重,挖掘深层信息,提