【摘 要】
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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
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院; 国网山西省电力公司电力科学研究院;
【基金项目】
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山西省重点研发计划项目(201803D31041);国网山西省电力公司科技项目(52053017000N)
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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）。该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。
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