一、引言

在电力系统中，变电站作为电能传输与分配的关键节点，其安全稳定运行至关重要。传统的变电站巡检方式主要依赖人工，存在效率低、成本高、危险性大等问题。随着机器人技术与人工智能的快速发展，变电站巡检机器人逐渐成为研究热点，其中道路场景识别是巡检机器人实现自主导航与精准巡检的核心技术之一。然而，变电站环境复杂多变，道路场景多样，传统基于规则或简单机器学习的方法难以满足高精度、高鲁棒性的识别需求。因此，本文提出基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别方法，旨在提升巡检机器人在复杂环境下的场景识别能力。

二、传统道路场景识别方法的局限性

1. 基于规则的方法

传统基于规则的道路场景识别方法依赖于预先定义的规则库，通过匹配图像特征与规则库中的模式来实现场景分类。这种方法在简单、静态的环境中表现良好，但在变电站这类复杂、动态变化的环境中，规则库的构建与维护成本高昂，且难以覆盖所有可能的场景变化，导致识别准确率与鲁棒性不足。

2. 基于简单机器学习的方法

随着机器学习技术的发展，基于支持向量机（SVM）、随机森林等简单机器学习模型的道路场景识别方法逐渐兴起。这些方法通过从训练数据中学习特征与场景之间的映射关系，实现了对未知场景的识别。然而，简单机器学习模型在处理高维、非线性数据时表现有限，难以捕捉变电站道路场景中的复杂特征与上下文信息，导致识别性能受限。

三、基于局部监督深度混合模型的提出

1. 深度混合模型的设计原理

深度混合模型结合了深度学习与机器学习的优势，通过深度神经网络提取图像的高层次特征，再利用机器学习模型对特征进行分类与回归。这种模型结构既保留了深度学习在特征提取上的强大能力，又利用了机器学习在分类与回归上的灵活性，为道路场景识别提供了新的思路。

2. 局部监督机制

在深度混合模型中引入局部监督机制，旨在解决传统深度学习模型在训练过程中存在的梯度消失与梯度爆炸问题，以及提高模型对局部特征的关注度。局部监督通过在模型的中间层添加辅助分类器，对中间层的特征进行监督学习，使得模型在训练过程中能够逐步关注到图像中的局部细节，从而提高对复杂场景的识别能力。

四、基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别实现

1. 数据准备与预处理

收集变电站内的道路场景图像数据，包括正常道路、障碍物、施工区域等多种场景。对图像数据进行标注，定义每个场景的类别标签。对图像数据进行预处理，包括缩放、裁剪、归一化等操作，以适应模型的输入要求。

2. 模型构建与训练

构建基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别模型。模型结构包括卷积神经网络（CNN）部分用于特征提取，以及全连接层与辅助分类器部分用于分类与局部监督。使用标注好的数据集对模型进行训练，采用交叉熵损失函数与局部监督损失函数相结合的方式优化模型参数。

3. 模型评估与优化

在测试集上对训练好的模型进行评估，计算识别准确率、召回率、F1分数等指标。根据评估结果对模型进行优化，包括调整模型结构、优化超参数、增加数据量等措施，以提高模型的识别性能与鲁棒性。

五、实际应用与效果分析

将基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别方法应用于实际巡检任务中。通过对比实验发现，该方法在复杂环境下的场景识别准确率显著高于传统方法，且对局部特征的关注度更高，能够有效识别出道路上的障碍物、施工区域等关键信息，为巡检机器人的自主导航与精准巡检提供了有力支持。

六、结论与展望

本文提出了基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别方法，通过引入局部监督机制提高了模型对复杂场景的识别能力。实验结果表明，该方法在变电站环境下的场景识别准确率与鲁棒性均优于传统方法。未来工作将进一步优化模型结构，提高模型的实时性与泛化能力，并探索将该方法应用于其他工业巡检场景中。