| 基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别 |
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| 引用本文： | 顾桂梅,贾耀华,赵岩浩,张文辉,闫炳旭.基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2023(11):2285-2293. |
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| 作者姓名： | 顾桂梅 贾耀华 赵岩浩 张文辉 闫炳旭 |
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| 作者单位： | 1. 兰州交通大学自动化与电气工程学院;2. 中国铁路兰州局集团有限公司;3. 中国铁路郑州局集团有限公司 |
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| 基金项目： | 甘肃省科技计划资助项目(20JR10RA216)； |
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| 摘 要： | 目前现场接触网吊弦缺陷图像严重不足，导致模型特征学习不充分，识别准确率难以得到有效提高，为此提出基于组合零样本学习的接触网吊弦线缺陷识别方法.采用以ResNet-50作为主干网络的视觉特征提取模块提取图像视觉特征；使用预训练的Word2Vec词向量对标签组合图中的节点特征进行初始化，并通过2层图卷积网络学习标签组合图中各节点之间的依赖关系，从而优化组合标签节点的语义特征，改善最终的识别效果；将提取到的视觉特征和优化后的组合标签节点的语义特征相对齐，构建相似度函数计算图像视觉特征与组合标签语义特征之间的相似度得分，并通过交叉熵损失完成图像组合标签的预测.仿真实验结果表明：所提方法对可见类样本的类平均检测准确率为93.5%，对不可见类样本的类平均检测准确率为86.5%.
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| 关 键 词： | 接触网吊弦 缺陷识别 组合零样本学习 ResNet-50网络 图卷积网络 词向量 |
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