弱监督细粒度分类在绝缘子故障识别中的应用

绝缘子在输电线路中大量使用且分布极广,是电力巡检过程中重点监控的元器件。绝缘子状态正常是输电线路平稳运行的前提。但由于绝缘子图像太过相似,导致绝缘子故障识别率低。为提高绝缘子的故障识别率,提出一种将弱监督细粒度分类思想与绝缘子故障识别结合的网络MFIFIN(Multi Feature Insulator Fault Identification Net)。网络使用基于全图的标签信息训练模型,利用多网络分别提取目标的物体级和部位级特征,然后将两种特征通过特征图合并和双线性池化进行融合。实验结果表明,在绝缘子故障识别中使用弱监督细粒度图像分类方法是有效的,在测试数据中,MFIFIN网络的分类精确率达到了88.32%,F1值达到了0.88。