基于半监督小样本学习的配电网无人机巡检缺陷识别方法

本发明公开了基于半监督小样本学习的配电网无人机巡检缺陷识别方法，涉及电力设备智能巡检技术领域，本发明包括以下步骤：采集绝缘子可见光图像构建含标注和未标注的数据集，定位裁剪绝缘子串并归一化分辨率，对标注数据进行增强，保留未标注数据原始图像；构建基于ResNet‑18的双路径特征提取网络，搭配分类器和U‑Net结构对抗子网络，生成对抗性增强特征；初始化模型参数并预热训练，对未标注样本进行双路径评估，筛选高价值样本并生成伪标签；生成高价值样本对抗增强特征，计算多类损失并联合优化更新参数，动态降低阈值循环训练至收敛；选择最优模型并固化导出，集成到巡检平台，标记疑似缺陷推送复审，积累新增样本用于增量训练。