本发明公开了一种电力监控识别场景下的多精度残差量化方法，该方法包括选取数据集，对数据集中的图像进行预处理；训练识别网络，在主干网残差结构中应用一种多精度残差量化方法，得到主干网图像特征；通过池化层以及特征整理层对主干网图像特征进行整合，优化训练网络时梯度的更新规则，得到最终的电力监控识别模型；对识别模型检测的质量评估，动态调整量化网络的精度，该方法适用于电力监控识别场景下的目标检测任务，对于具有残差结构的识别网络具有普适性，在传统残差结构中引入多精度量化的概念，去除了循环卷积的部分计算冗余；在反向传播部分，修改训练时的梯度更新规则，加快收敛速度。