本申请涉及一种基于大模型高效参量微调的电力巡检目标检测方法，该方法包括：获取电力巡检场景下的数据集，并对数据集进行预处理，将预处理后的数据集按比例划分为训练集和测试集；以视觉转换器模型为基础，并在其每层Transformer块后放置额外的微调模块，构建出基于大模型高效参量微调方法的电力巡检目标检测模型；将训练集训练输入至电力巡检目标检测模型，通过反向传播更新微调模块的模块参数，得到训练后的电力巡检目标检测模型；将测试集输入至训练后的电力巡检目标检测模型，得到电力巡检目标检测结果。该方法既能够保留大模型的强泛化能力，又能够根据具体的应用场景进行灵活调整，从而提高电力巡检目标检测的精度和效率。