本发明涉及一种基于树莓派的多尺度特征融合配电网设备识别方法，获取初始样本数据集；构建由EfficientNe‑B0主干网络、多尺度特征融合模块、回归分类预测头构成的目标检测网络；以初始样本数据集作为训练样本，训练目标检测网络；最后使用训练后的目标检测网络检测巡检图片。本发明引入轻量级EfficientNet‑B0主干网络特征提取方式能获得目标更多的特征，同时引入多尺度特征融合能更好地适应小目标检测，且采用轻量级y_pred回归分类检测头，可以在资源紧张、算力有限的树莓派嵌入式设备中有效部署与实现。