弱监督细粒度分类在绝缘子故障识别中的应用

• 作者: 卢志博 吴庭栋 张兴忠 李琳 杨罡 潘哲
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 物理学
• 关键词: 绝缘子 故障识别 弱监督 细粒度 多特征融合
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 490-498
• 页数: 9页
• 分类号: O436
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2019069

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨罡		15	12	2.0	2.0
2	潘哲		1	0	0.0	0.0
3	张兴忠		1	0	0.0	0.0
4	卢志博		1	0	0.0	0.0
5	吴庭栋		1	0	0.0	0.0
6	李琳		1	0	0.0	0.0