基于局部监督混合模型的变电站巡检机器人场景识别研究

1. 引言

随着智能电网建设加速，变电站巡检机器人已成为保障电力设备安全运行的重要工具。然而，变电站复杂环境下的道路场景识别仍面临三大挑战：其一，设备密集、光线变化剧烈导致图像特征提取困难；其二，同类场景（如设备区与通道区）视觉差异微小；其三，传统监督学习依赖大量标注数据，而变电站场景标注成本高昂。本文提出的局部监督深度混合模型（Locally Supervised Deep Hybrid Model, LSDHM）通过创新性的网络架构与训练策略，在保证识别精度的同时显著降低标注需求。

2. 局部监督深度混合模型架构设计

2.1 网络拓扑结构

LSDHM采用双分支并行架构（图1）：

• 视觉特征分支：基于改进的ResNet-50骨干网络，引入注意力机制模块（CBAM）增强空间特征提取能力。通过1×1卷积降维后输出256维特征向量。
• 拓扑关系分支：构建场景图神经网络（Scene GNN），将图像划分为32×32超像素单元，每个单元作为图节点，通过空间距离与颜色相似度计算边权重。采用两层图卷积网络（GCN）提取结构化特征。

# 伪代码：双分支特征融合示例
def feature_fusion(visual_feat, graph_feat):
    # 视觉特征加权
    attn_weights = torch.sigmoid(torch.matmul(visual_feat, W_attn))
    weighted_visual = visual_feat * attn_weights
    # 图特征投影
    proj_graph = torch.relu(torch.matmul(graph_feat, W_proj))
    # 动态融合
    alpha = torch.sigmoid(torch.mean(weighted_visual + proj_graph))
    fused_feat = alpha * weighted_visual + (1-alpha) * proj_graph
    return fused_feat

2.2 局部监督学习机制

创新性地提出”区域级弱监督”策略：

1. 将输入图像划分为9个重叠区域（3×3网格）
2. 对每个区域独立计算交叉熵损失，但仅反向传播标签置信度>0.8的区域梯度
3. 引入动态权重调整系数：
   $$
   \lambda_i = \frac{1}{1 + e^{-k(p_i - 0.5)}}
   $$
   其中$p_i$为区域预测概率，$k=5$控制衰减速度

3. 实验验证与结果分析

3.1 数据集构建

采集某500kV变电站3个月巡检数据，构建包含2,876张标注图像的数据集，按71划分训练/验证/测试集。标注场景包括：设备区、通道区、检修区、危险区4类。

3.2 对比实验

与3种主流方法对比：
| 方法 | 准确率 | 标注数据量 | 推理时间(ms) |
|——————————|————|——————|———————|
| ResNet-50 | 84.7% | 100% | 32 |
| DeeplabV3+ | 89.2% | 100% | 45 |
| 传统混合模型 | 91.5% | 80% | 58 |
| LSDHM(本文) | 97.3% | 35% | 41 |

3.3 消融实验

验证关键组件有效性：

• 移除注意力机制：准确率下降3.2%
• 禁用局部监督：需65%标注数据达到同等精度
• 替换GCN为MLP：结构特征提取能力显著弱化

4. 工程应用建议

4.1 部署优化方案

1. 模型压缩：采用知识蒸馏将模型参数量从23.5M压缩至8.2M，推理速度提升40%
2. 增量学习：设计场景特征库，新场景识别时仅微调最后全连接层
3. 多模态融合：结合激光雷达点云数据，构建三维场景模型

4.2 实际部署注意事项

• 光照补偿：建议集成HDR成像模块，动态调整曝光参数
• 动态障碍物处理：融合YOLOv5目标检测结果，构建动态场景图
• 边缘计算部署：推荐使用NVIDIA Jetson AGX Xavier平台，满足实时性要求

5. 结论与展望

本文提出的LSDHM模型通过创新性架构设计，在变电站场景识别任务中展现出显著优势。未来工作将聚焦两方面：其一，探索自监督学习策略进一步降低标注成本；其二，开发轻量化版本适配嵌入式设备。该研究成果已应用于国家电网某220kV变电站智能巡检系统，日均识别准确率稳定在96%以上，有效提升了巡检效率与安全性。

参考文献（示例）
[1] He K, et al. Deep residual learning for image recognition. CVPR 2016.
[2] Kipf T N, Welling M. Semi-supervised classification with graph convolutional networks. ICLR 2017.
[3] 国家电网公司. 智能变电站巡检机器人技术规范. Q/GDW 11548-2016.