1.一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于，包括：
数据采集；
训练数据集标注；
maskrcnn网络训练；
螺栓定位和异常检测。
2.如权利要求1所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于，所述数据采集包括：
确定数据采集地及采集使用的无人机型号；
确定数据采集要求；
模型数据的获取；
采集数据。
3.如权利要求1所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于：所述训练数据集标注是使用labelme标注工具对训练集中所有影像进行标注，其中所述标注采用描绘轮廓的方式。
4.如权利要求1所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于，所述maskrcnn网络训练包括：
使用resnet50残差网络和fpn网络对影像进行特征提取，得到特征图featuremaps；
将featuremaps送进rpn网络中生成候选区域，对每个候选框进行回归操作和得到分类的可能性；
将rpn提取的候选框送入roialign，得到规整后的featuremaps；
将经过roialign后的featuremaps送入两个通路，其中一个通路是分类回归，另一个通路是生成mask。
5.如权利要求1所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于：所述螺栓定位和异常检测是通过交叉熵损失函数作为损失函数，coco的ap作为评价指标，进行60万次迭代的网络训练，得到评价结果。
6.如权利要求2所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于：所述无人机型号为大疆精灵4pro+御mavicair。
7.如权利要求2所述的一种模版驱动的输电塔螺栓定位和异常检测方法，其特征在于，所述采集要求包括：
天气要求：选择光照不强的时候进行数据采集；
数据格式要求：格式为影像和视频；
数量要求：2000-2500个样本数据。