利用深度学习可以在电力设备缺陷识别中智能、高效、准确地识别出电力设备图像中的缺陷。中国科学院合肥物质科学研究院、中国科学技术大学、国网根河市供电公司、安徽大学物质科学与信息技术研究院的研究人员臧国强、刘晓莉、徐颖菲、陈雨露、李文波，在年第6期《电气技术》上撰文，阐述了缺陷识别的意义和背景，概括了主流的深度学习缺陷识别模型及其改进与优化，总结了当前市场的应用情况，分析了面临的挑战和难点。最后，从自动机器学习、样本数据库构建、电力知识图谱等方面分析深度学习在未来电力设备缺陷识别中的发展趋势。
电力是我国经济发展、社会发展、工业生产、民生生活、工程建设等方面不可或缺的重要元素，电力系统的稳定运行具有极其重要的意义。电力设备一旦出现故障，会影响电力系统的安全和稳定运行，甚至引起电力供应中断，对国家和社会造成重大影响。若不能及时发现电力设备的缺陷并处理，可能会导致电力设备故障，所以进行电力设备缺陷管理具有十分重大且必要的意义。
缺陷识别是电力设备缺陷管理工作中的重要流程。维护人员一般通过日常或专项巡检采集电力设备工作状态，进而发现其中存在的缺陷。若无法及时、准确、全面地发现缺陷，则会影响后续的缺陷管理工作。
1电力设备缺陷识别的发展
1.1从人工巡检到图像采集
电力设备缺陷通常依靠人工巡检在视距内或借助望远镜等设备被发现。对于输电线路此类分布广、规模大的电力设备，人工巡检不仅工作量和难度极大，还面临着复杂、多变的户外环境，工作具有较高的危险性。随着技术的进步与发展，越来越多的电力维护单位开始采用无人机、巡检机器人、固定摄像头、全景采集等图像采集设备对电力设备进行图像采集。
图像采集设备采集到大量的电力设备图像后，再由工程师根据经验判断是否存在缺陷。这种方法的识别效果受限于工程师的技术水平和工作经验，且识别效率与工程师数量和工作时长相关。长时间进行人工识别，不仅使工程师精神疲劳，导致识别精度降低、效率下降，还易对工程师的身体健康造成伤害。
1.2传统图像识别模式
随着采集到的图像数量越来越多，将图像识别技术应用于电力设备缺陷识别中，已经成为缺陷识别的发展方向之一。在图像识别技术中，特征提取是关键步骤。传统图像识别算法由人工根据先验知识和对任务的理解提取图像特征，如根据电力设备的特点，提取边缘、梯度、颜色、纹理等特征，包括尺度不变特征变换（SIFT）特征、方向梯度直方图（HOG）特征等。
但传统的电力设备图像缺陷识别算法对图像特征提取的能力不足，扩展性也较差，无法很好地利用低层特征数据，无法提取深层特征，需要人工设计特征。人工设计的特征往往针对给定的设备类型，因而识别种类少，数据规模小，泛化能力差，难以满足复杂场景下的多种类电力设备缺陷识别要求。
2深度学习缺陷识别的研究进展
深度学习是机器学习领域的一个方向，近年来在图像识别领域取得突出成果。基于深度学习的电力设备缺陷识别的主要任务在于对电力设备巡检图像进行图像识别，判断图像中存在的缺陷并对其进行分类、定位和语义理解。经过多年发展，较为典型的深度学习模型包括深度信任网络模型、自编码网络模型及卷积神经网络（CNN）模型。
基于卷积神经网络的图像识别算法于年取得突破性进展，在基于公共图像数据集的分类任务中取得良好的效果。近年来，越来越多的研究者将卷积神经网络模型应用于电力设备缺陷识别中，相较于传统的图像识别算法取得了更佳的识别精度、更强的泛化能力和更快的识别速度。
2.1卷积神经网络缺陷识别模型
卷积神经网络是一种包含卷积运算仿照生物视觉机制构建的深层前馈型神经网络。经典的卷积神经网络模型主要有两类，即基于区域候选的两阶段模型和基于回归的单阶段模型。基于区域候选的模型主要有区域神经网络（R-CNN）、快速区域神经网络（FastR-CNN）、基于区域的全卷积网络（R-FCN）等；基于回归的模型主要有YOLO、单点多框检测器（SSD）等。
基于区域候选的模型以较快区域神经网络（FasterR-CNN）为代表，是一种两阶段目标检测模型，其特点是先生成可能包含需要检测目标的候选框，再进一步对目标进行检测。FasterR-CNN模型是由R-CNN、FastR-CNN改进和优化而来。R-CNN模型是将提取候选区域替代传统的窗口滑动检测，使用卷积神经网络计算候选区域的特征，最后使用支持向量机分类器进行分类。
FastR-CNN模型在R-CNN基础上进行了改进，不需要再对每个候选区域单独提取特征，而是对整张图片提取一次特征，同时提出感兴趣区域池化对动态区域大小进行归一化，并将分类器由支持向量机更换为softmax函数，从而提高速度。而FasterR-CNN在此基础上增加了区域提取网络（RPN），RPN在特征图中进行滑动来选择所需目标，既保证了候选框选择的准确性，也提高了网络训练的效率。
有学者使用FasterR-CNN模型进行高压电线的缺陷识别实验，使用张原始样本图片，经过处理扩张成张样本。检测实验结果显示，对于高压电线的断股、异物缺陷，FasterR-CNN模型实现了90%以上的AP（averageprecision），对于损伤缺陷识别的AP值也达到了83%，综合三类缺陷识别的mAP（meanaverageprecision）为94%。
基于回归的单阶段检测模型以端到端的YOLO、单点多框检测器模型为代表。YOLO系列模型的特点在于取消了目标区域建议的机制，通过卷积神经网络直接在一张完整的图像上进行目标类别和边界框回归的检测。由于从输入到输出只进行一次检测，与两阶段检测模型相比，其检测速度更快，但检测精度有所降低。
YOLO系列模型经过多年发展和迭代，目前已发展至第4代，且第5代也正处于构建当中。SSD模型将YOLO的回归思想和FasterR-CNN的候选区域anchor机制相结合，其检测速度较FasterR-CNN更快，检测精度较YOLO更高。回归思想可以对神经网络的计算复杂度进行简化，从而提高检测速度；采用anchor机制可以提取不同尺寸的特征，且可提取局部特征以提高检测精度。SSD模型采用多尺度的特征提取方法，可提升不同尺度目标检测的鲁棒性。
有学者提出基于改进YOLOv3的高压输电线路关键部件目标检测算法，在对高压输电线路防震锤、鸟巢、金具、绝缘子、塔身、塔牌的六类缺陷识别中，具有较好的效果。实验结果表明，YOLOv3针对防震锤、鸟巢、金具的检测精度AP均在80%以上，针对绝缘子、塔身、塔牌的检测精度AP在90%以上，六类的平均精度mAP为89.1%。
为了更好地说明深度学习缺陷识别模型的特点及其与传统图像识别算法的区别，表1从模型机制、优势、缺点、适用场景四方面进行对比。
表1卷积神经网络与传统图像算法对比2.2模型的改进和优化
单阶段、两阶段的卷积神经网络在目标检测中具有较好的效果，但面对电力设备缺陷识别任务还存在一定不足。为了进一步提高深度学习的电力设备缺陷识别效果，研究者还将级联网络、迁移学习、生成对抗网络（GANs）、注意力机制、网络剪枝等技术与卷积神经网络结合使用，取得了较好的效果。
采用级联形式的识别模型，可以先对目标部位进行检测，将检测结果裁剪放大作为下一阶段缺陷识别模型的输入，从而提高对小目标缺陷的检测效果。有学者级联YOLOv3和多个单分类（OCC）分类器对输电线路缺陷进行识别。无人机采集到的缺陷图像先传入YOLOv3网络，获得部件的位置与边界框，再对部件进行图像裁剪，将裁剪后的部件图像送入OCC分类器进行缺陷的判断。
样本的数量对于深度学习模型训练的效果非常重要，样本数量少不利于模型的训练。迁移学习和GANs是深度学习中有效解决样本数量少的重要方法。迁移学习的思想是从源区域将知识迁移到目标区域，从而提升目标区域模型的性能。
在缺陷识别中，迁移学习可以关联不同数据集之间的特征，在具备大量样本的源识别任务中进行模型训练，把训练出的模型参数迁移至小样本识别任务模型中，这样可以减少小样本识别所需要的训练样本。有学者在电力设备红外图像的识别模型中使用迁移学习的方法，在电磁单元发热、动静触头接触位置发热、接线板发热及金属连接部分发热四大类的热成像图像样本中进行迁移学习，最终模型的识别率分别为96%和94%，达到了较好的效果。
通过迁移学习可以减少模型训练对样本的需求量，而通过GANs可以对小样本进行扩充，缓解样本数量不足的困境。传统的样本扩充技术主要利用几何和光学维度的变换对图像进行处理，未增加额外的特征，对样本进行的修改较浅，得到的样本在深度模型训练中容易出现过拟合。
GANs主要包括两个网络模型，即生成模型和判别模型，其思想是通过两个模型对抗的方式进行学习。生成模型生成图像，判别模型对生成图像和真实图像的真伪进行判别，再根据判别器的输出对生成器的参数进行修正，同时调整判别器自身参数，在反复的训练过程中提高生成图像的逼真度。
有学者基于GANs构建了电力设备缺陷样本扩充模型，并针对X光耐张线夹图像进行实验。实验结果表明，基于GANs的样本扩充模型生成的样本数据集可以应用于缺陷识别模型的训练，且提高了识别精度。
复杂背景的干扰一直是提高电力设备缺陷识别精度的难点。在深度学习视觉图像领域的发展过程中，研究者们引入了注意力机制。注意力机制模拟人脑在处理视觉信息时可以快速扫描图像，获取关键信息，形成注意力焦点，并在焦点区域内进行更加仔细地特征提取。注意力机制的核心目标是在输入的大量信息中提高对当前任务更重要信息的