本发明提供了一种基于全局关系建模的水电站漂浮物检测方法，旨在提高水电站水面漂浮物的检测精度和效率，包括步骤：通过多视角设备采集水电站水面场景数据；通过轻量级卷积网络提取浅层多尺度特征；通过多头自注意力机制建模漂浮物之间的全局关系；通过目标检测头目标检测头进行漂浮物的分类和定位；通过多任务损失函数进行网络训练优化模型；利用训练好的漂浮物检测网络进行推理，将待检测的水面图像输入网络，输出漂浮物的类别和位置，最终生成检测结果。本发明通过引入全局关系建模方法，有效提升了水电站水面漂浮物的检测精度，减少了传统方法中因局部特征不足而导致的检测误差，并且具有较低的计算复杂度，适用于实际应用中的实时检测。