本发明提供了一种基于电力数据特征提取的识别模型训练、识别方法及装置，其中，基于电力数据特征提取的识别模型训练方法包括：获取训练数据集；将训练数据集输入优化YOLOv5模型中，对优化YOLOv5模型进行训练得到图像识别模型，优化YOLOv5模型使用YOLOv5模型作为基础模型，YOLOv5模型中包括卷积模块和C3模块，C3模块中包括Bottleneck子模块，将卷积模块和Bottleneck子模块中的k×k(k＞1)卷积替换为反向深度可分离卷积，并在C3模块中的Bottleneck子模块后加入坐标注意力子模块，形成优化YOLOv5模型。将卷积替换为反向深度可分离卷积，显著降低了模型的计算量，并且，在C3模块中的Bottleneck子模块之后加入坐标注意力子模块，增强了空间融合后的特征图的位置敏感性，通过增加少量的计算量获得精度的显著提高。